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基于细胞神经网络刀具磨损图像的预处理 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于细胞神经网络的刀具磨损图像处理方法,通过设计细胞神经网络参数,运用细胞神经网络对刀具的二值图像平滑滤波,边缘提取,通过仿真证明该方法是有效的,由于细胞神经网络易于用VLSI实现并且并行处理速度快,因此该方法对刀具的磨损状态机器视觉检测中的图像处理具有实用意义。 相似文献
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利用能量分布特征提取方法和优化BP神经网络,提出一种基于小波变换和神经网络的刀具状态监测系统,利用该系统对四种刀具状态进行估计,结果与实际情况基本一致,证明该系统对于估计刀具状态是有效的。 相似文献
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本文提出了一种具有大线性复杂度、低相关性能和序列数目多的新伪随机序列构造方案.这种设计的关键之处在于利用移位序列分析法在理论上对相控序列进行改进,使用交织序列做基础序列代替原来的理想自相关序列,再利用具有理想自相关性的序列和相应的移位序列一起得到新伪随机序列.本文对其相关性能进行了分析,其最大值满足Welch界的要求;新序列的线性复杂度比现有的任意序列都要大;得到的新序列族中的序列有些是平衡的,族的数目和每一族中序列的数目都要多于现有的任意序列. 相似文献
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