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抄纸过程中水分定量控制是一种复杂的多变量耦合过程.它具有大滞后、非线性、时变、不确定等特性,因此一般采用常规方法很难准确建立其数学模型.神经网络是一种很好的非线性数学模型,运用多输入多输出的小波神经网络对抄纸过程中水分定量控制进行数学建模,并在小波神经的嘲络训练过程中采用了两种训练方法,加快了训练速度.结果表明,小波神经网络输出值与实际模型输出值的误差在允许范围内,可以很好的逼近抄纸过程的数学模型. 相似文献
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105.
将双树复小波分解的多方向性扣冗余性与奇异值稳定性结合,提出一种新的盲检测数字水印方案.该方案将水印嵌入图像双树复小波分解后各子带系数的分块奇异值中,块长可动态调整.为避免产生块状效应.使用统计学模型来自适应调整量化参数,改善了水印图像的不可感知性和安全性.实验表明,该方案对于通常的几何攻击具有鲁棒性,对JPEG压缩攻击性能较稳定,并有效提高了水印的容量. 相似文献
106.
基于小波变换与神经网络的表面肌电信号的情感识别 总被引:4,自引:0,他引:4
情感识别是情感计算的一个关键问题。针对表面肌电图(EMG)的非平稳性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值和最小值构造特征矢量,分别输入用L-M算法改进的BP神经网络分类器和最近邻法分类器进行情感识别。实验表明,提取EMG的小波系数对joy、anger、sadness、pleasure四种情感进行识别,BP神经网络分类器识别效果优于最近邻法分类器。说明小波变换的方法对EMG进行分析是可行且有效的,并有很大的应用前景。 相似文献
107.
基于动静态组合特征参数的语音识别 总被引:1,自引:0,他引:1
基于语音信号的时变特性,本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法,首先在特征参数提取中引入了小波包变换,借助MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换和Mel滤波器组,提取了新的静态特征参数DWPTMFCC(Discrete Wavelet Packet Transform Mel-Frequency Coefficient),然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量,作为一帧语音信号的参数,通过试验和仿真,此参数具有很高的识别率,是一种很好的语音特征参数.并且把混沌特性引入到神经元,构成混沌神经网络,把这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较.试验结果表明,混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率. 相似文献
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如何有效利用海军数据链系统传输战术水声环境产品是海军作战环境保障的关键问题之一.然而,战术水声环境数据具有较强的时空变化性,其数据量相对来说较为庞大,且在实际作战环境中,传输信道存在着各种干扰,特别是在海洋战场环境中,通信传输条件较差,传输时间紧迫,致使图像信息的传输容易受到外部因素的非正常干扰甚至中断,从而影响用户端对图像信息的接收.因此.寻求一种不依赖于通信时间和其它外部情况限制町随时结束编码实现数据压缩与渐进传输的编码方法是作战环境信息处理的一项必不可少的工作.运用目前较为先进的嵌入式小波零树编码算法对战术水声环境数据进行压缩,取得了较好的压缩效果,并在此基础上实现了图像的渐进传输,能够较好的适应复杂海洋战场的需求. 相似文献
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