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连续信号和离散信号的卷积求和的闭式求解 总被引:1,自引:1,他引:0
连续信号的卷积积分和离散信号的卷积求和是线性时不变系统分析的基本时域计算方法。目前国内和国外出版的《信号与系统》教材,特别是电子工业出版社出版的两位著名学者Haykin Simon.和Alan V. Oppenheim分别写的教材《Signals and Systems》都采用图解的方法求解连续信号的卷积积分和离散信号的卷积求和。在本文中提出的闭式求解法避免用图解确定积分限和积分存在区间等问题,使连续信号的卷积积分和离散信号的卷积求和可以直接根据定义算出结果。 相似文献
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实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本。因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大。详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于支持向量机联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集。结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本, 检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求。 相似文献
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