两招让PowerPoint2010处理视频更省心

正大家在使用PowerPoint制作演示文稿时,为了有更好的视觉效果,经常需要插入视频,如插入网上在线视频、插入本地视频需要按需求对视频剪辑等,在老版本的PPT中,这些操作都很麻烦,需要借助其他工具才能完成,其实有了PowerPoint 2010后,这些都可以在PowerPoint 2010里面直接快速搞定。     

改进的局域均值分解在机械故障诊断中的应用

为了准确地提取出故障特征,把局域均值分解算法应用于机械故障振动信号的特征提取中.然而在对信号进行局域均值分解时,由于端点的趋势无法预知,在分解时会污染到整个信号序列,而且滑动平均造成了信号的过平滑处理,导致故障特征不能准确地提取.采用波形匹配解决端点处信号的走势,之后再利用线性插值求得信号的局域均值函数与包络函数,通过在Matlab环境下仿真调幅信号验证了该算法在端点处能很好的保持原有信号的特征;并采用实际的机械振动信号进行实验验证,引入端点效应评价指标,根据分解后的生产函数与原信号的相关系数验证了改进的局域均值分解更能准确地提取故障特征.     

打字比赛系统中字符串匹配算法

打字比赛程序,是学校为了加强学生对计算机基本技能的掌握,而开发的一款用于检验打字速度、准确率等多项指标的比赛程序．传统的字符串匹配算法是基于关键词的匹配算法,只能得到位置信息,而比赛程序是两个大文本之间进行匹配,需要获得更加详细的匹配信息,这时传统算法就无法满足要求．通过对实际问题的探索和研究,在传统算法的基础上,设计出一种新的匹配算法．这种算法可以进行两个文本之间的匹配,得到正确的内容、错误的内容等信息．应用这一算法编写软件,验证了算法的可行性和实用性．     

基于子树匹配的文本相似度算法

为降低文本向量维度,提高文本间语义相似度度量性能,综合利用统计方法与语义词典的优势,提出一种文本相似度算法.基于文本生成元数据特征向量,减少向量空间维度,设计基于子树匹配的文本相似度算法,借助子树加速对文本相似度的计算,并通过将文本元数据特征向量与子树进行相似度语义匹配,提高文本相似度计算时语义相似度度量的准确性.该算法考虑到对元数据中同义词的语义理解,加强文本之间相似度度量时的语义覆盖能力.实验结果表明文中所提出的方法是可行和有效的.     

基于边缘灰度匹配的文档碎纸片拼接

随着科学技术的发展,人们试图开发碎纸片的自动拼接技术来提高效率。来自同一页纵切破碎纸片,为求出拼接算法应将各图片的特征转化为数字形式,如此将两侧的像素值提取出来进行匹配。本文首先利用灰度矩阵提取出边缘像素的位置,然后阈值分割并进行列向量特征匹配,最后根据确定的算法得出两两碎片的相似度函数并形成"环",循环后从"环"切开得出碎片的完整拼接结果。实验结果表明,该算法简单可行,可以达到规则碎纸片完整拼接的目的。     

模版特征线匹配的牙齿形状修复

牙齿形状修复是牙科修复CAD系统的核心问题,其中结构特征线,如颈缘线、修复边缘线是决定修复体制造精度的关键要素.针对现有牙齿形状自动修复算法未考虑结构特征线附近的咬合面形状约束以及仅能处理部分缺失情况的问题,提出了结合模版特征线匹配与移动最小二乘变形的修复体曲面重建算法.该算法采用智能剪刀算法半自动指定牙齿预备体上的结构特征线,并采用曲面拟合技术将该结构特征线投影至模版牙齿模型以建立曲线约束;再用近似刚性的移动最小二乘变形算法将模版牙齿模型匹配到牙齿预备体上;最后将移动最小二乘变形算法并行化,实现了以特征线为控制句柄的修复体形状交互设计.实验结果表明,由于引入了曲线约束,文中算法重建的修复体在结构特征线附近可获得更自然的咬合面形态.     

以度量分段约束为特征的形状匹配算法

为在形状匹配的过程中利用较少的计算时间获取较高的识别率,同时兼顾形状特征对几何变形的鲁棒性,提出一种以度量分段约束为特征的形状匹配算法.通过提取形状轮廓上采样点间的度量信息,如欧氏距离、三角形半径等,约束每个采样点与整体形状之间的几何关系;进一步,将度量信息进行分段描述,以增强该算法对几何变形的稳定性;最终结合动态规划算法完成形状的匹配.在国际通用数据库上的实验结果表明,文中算法能够快速、有效地实现形状的匹配,且对于形状变形具有较好的适应性;此外,该算法适用于多种几何度量信息,便于扩展和推广.     

基于带约束人工蜂群算法和平均Hausdorff距离的重力匹配方法

重力匹配算法是实现重力辅助惯性导航系统的关键技术之一。但是,传统重力匹配方法存在复杂度高、应用范围小等缺陷,一般很难实现精确、快速匹配的效果。将人工蜂群算法用于重力匹配的搜索过程,并将多普勒测速仪提供的速度信息作为限制条件对蜂群搜索过程进行约束。在此基础上,利用平均Hausdorff距离对匹配结果进行筛选,在重力数据库中重力异常精度一定的条件下,可降低误配率。仿真结果表明,该匹配算法在重力特征显著的区域具有较高的匹配率,可以达到精确、快速的匹配定位,从而实现重力辅助导航。     

原子簇快速匹配追踪算法

针对稀疏表示中匹配追踪算法计算复杂度过大的问题,提出了基于冗余字典原子相关性的匹配追踪算法.该算法利用相邻迭代过程中匹配原子的相关性对冗余字典进行簇化,得到M个多原子集合(原子簇);每次迭代过程中利用LVQ神经网络的快速学习能力从原子簇中选取目标簇;最后在目标簇中选取匹配信号结构的若干原子进行信号的稀疏逼近.实验采用一维稀疏信号进行仿真,结果表明与匹配追踪算法相比,其逼近性能相近,同时稀疏分解速度大大提高.     

一种基于SIFT算法的图像镜像变换识别方法

SIFT(scale invariant feature transform)算法提取的图像特征对图像自身的镜像变换匹配精度不够。针对此问题,对SIFT算法进行了改进,提出FI-SIFT(flip invariant SIFT)算法:利用纵坐标方向的梯度初步判断图像是否为镜像变换,若是则把特征向量映射为极坐标,对极坐标进行重组后,再逆变换到直角坐标系,更新特征向量;然后基于欧式距离匹配两幅图像中的关键点。实验结果表明,采用FI-SIFT算法提取的图像特征进行镜像变换匹配,匹配精度有了很大提高,由改进之前的0.6上升到0.9。