噪声数据相关论文
细粒度图像识别旨在对某一传统语义类别下细粒度级别的不同子类类别进行视觉识别,在智慧新经济和工业物联网等领域（如智慧城市、公......
手机拍照越来越普遍，人们对手机拍摄图片的质量要求也越来越高。但是手机相机由于光传感器尺寸的限制，拍摄的图像质量往往含有较多的......
中国的大坝工程在运行期可能存在着各种各样的问题，因此大坝安全监控对于保障大坝安全运行显得尤为重要。混凝土坝作为目前设计最为......
面对日益严苛的噪声限制法规，柴油机噪声控制成为广大柴油机设计和生产部门重点关注的课题，而燃烧噪声作为柴油机噪声中占比显著的贡......
针对城市生活中日益严重的噪声问题和人们对噪声监控的现实需求,设计了一种基于STM32和远距离无线通信(LoRa)技术的分布式无线噪声......
小波分析在近年来广泛应用于信号处理中。文章根据蓝绿激光对潜通信中接收信号的特点，利用小波变换的结果估算噪声的特性，设计了一种......
支持向量机是一种新型的模式识别技术。由于具有完备的理论基础和良好的性能,支持向量机已经成为模式识别的一个研究热点。在实际......
近年来数据流数据库作为数据库领域最为活跃的研究方向已经被公认为处理无限、快速、实时的传感器数据的最佳方案,但是目前大部分......
预测分类是数据挖掘中的一个重要的分支部分。它能够用来预测对象的数据标签。目前，数据分类技术在很多领域都有着广泛的应用，如银行......
随着网络通信、计算机技术的快速发展,股市数据分析、天气预测、卫星监测、网络流量监控等多个领域都产生了数据流。由于数据流具......
随着Internet、信息检索等新技术的不断出现及快速发展，各种应用所积累的数据量急剧增长。这些数据背后通常隐藏了反映事物变化规律......
随着高速铁路的飞速发展,高速铁路的安全与舒适成为当前研究的一个热点问题。安装在列车上的传感器采集的噪声数据反映了列车的运......
我国股市在数十年的发展中,股票数据呈现出爆炸式增长、复杂多样、噪声多等特点,利用单一的内部因素数据进行股市分析无法对股票数......
高维特征的数据分析是当前数据挖掘和计算机视觉研究的热点,然而高维数据的维度灾难导致数据分析过程较为困难,且分析的结果往往不......
随着信息技术的快速发展和广泛应用,各行各业积累了大量的数据信息,如何对这些海量数据进行有效处理,并从中挖掘潜在的有用信息,是......
标签比例学习问题(Learning with Label Proportions,LLP)是弱监督学习中一个重要的新兴类型,虽然它有着广阔的应用场景,但是目前......
随着数据量的迅速增加,其中文本形式的数据占很大比重。而文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可以在大量杂乱的文本数据中发现有价......
数据异常检测与定位具有重要的实际应用价值,为了提高灵敏光纤网络异常数据检测的准确性,提了一种小波分析和改进支持向量机的高灵......
传统方法的探测范围窄,无法在一定范围内进行扑捉,导致探测性能较差,为此,提出基于大数据的激光点云边界探测方法。利用大数据技术......
遥测系统的无线传输信道已经难以满足遥测系统的发展需求。由于技术和经费的制约，研发更高带宽的遥测通讯设备和增加现有带宽的遥测......
本文主要研究面向噪声数据的正则化学习算法,并对随机权网络(NNRW)相关算法进行了改进.随机权网络算法具有快速学习能力以及强大的......
由于直接变频信号链上使用了IQ解调器,因此要精确地预测噪声指数的影响通常较为困难.一般使用噪声指数仪来测量噪声指数,然而,这种......
滤波反投影法和迭代法是SR-CT重建算法中的两大类算法,松弛迭代法是迭代法中的一种;本文主要研究滤波反投影方法和松弛迭代法。为......
