本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征，基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字符的结构特征，而矩能够很好地对其进行描述。在该方法中，一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示，然后通过训练多个神经网络，并应用神经网络集成的方法将其结果合成，对特征空间进行正确分类。分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验，实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五。

人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取的有效性直接影响到分类的速度和识别的性能

逆变换样本v1.1 逆变换样本是一项技术的简单Python实现，该技术允许从任意概率密度函数中进行抽样。 安装 要安装，请执行 git clone https://www.github.com/peterewills/itsample /path/to/itsample 用法 要使用该软件包，您必须将其位置添加到Python路径中。 可以在解释器中完成以下操作 >> import sys >> sys.path.append('/path/to/itsample') 采样器可以按以下方式使用： >> import numpy as np >> pdf = lambda x: np.exp(-x**2/2) # unit Gaussian, not normalized >> from itsample import sample >> samples = sample(pdf,100

峰值电流模升压变换器的自适应斜坡补偿电路设计，汪倩，陈文韬，设计了一种适用于峰值电流模升压DC-DC变换器的自适应斜坡补偿电路。利用吉尔伯特单元的传输特性将输入输出电压转化为斜坡电流，使�

结合人类听觉系统，提出了一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法，充分利用复倒谱变换的性质，将原始音频信号分成若干帧，每帧实施复倒谱变换后，在对应位置按照一定的方法嵌入水印信号。水印的提取不需要原始音频信号，是一种盲水印算法。实验结果表明，嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性，而且对添加噪声、重新采样、低通滤波和重新量化等攻击也具有很好的鲁棒性。

霍夫变换检测圆代码MATLAB 计算机视觉项目地球检测 在混乱的环境中进行政治地球仪检测 计算机视觉中的常见问题是在图片或视频流中搜索并找到特定的对象或形状。 在这个特殊的项目中，我们被要求设计和实施一个完整的程序，该程序可以通过选择可用的工具或编写我们自己的代码来识别任何方向和混乱环境中的小政治世界。 要运行该算法，请在Matlab中打开文件“ globe.m”。 它使用文件Hough Circles，DiscardDuplicateCircles，DiscardInnerCircles，DiscardNonEnclosedCircles查找图像中的圆。 完全包含在另一个圆中的圆被丢弃。 同样，不完全位于图像中的圆圈也将被丢弃。 经过初步处理并使用霍夫变换找到圆后，我们检测经度和纬度形成的平方以检测地球。 文件HoughLines，SeparateHorVerLines，DiscardDuplicateLines，DiscardNonHorVerLines，FindSquares用于查找图像中的正方形。 有关该项目的详细信息，请参见-。

提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像，选择最低分辨率的子段，既能捕获到人脸的实质特征，又有效地降低了计算复杂性；非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征；Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明，这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感，具有良好的健壮性和较高的识别效率。

现代开关电源发展的一个重要方向是开关的高频化，因为高频化可以使开关变换器的体积、重量大大减小，从而提高变换器的功率密度。提高开关频率可以降低开关电源的音频噪声，改善动态响应。实现高频化，必须降低开关损耗，软开关技术是减少开关损耗的重要方法之一。软开关是指零电压开关（ZeroVoltageSwitching,ZVS）或零电流开关(ZeroCurrentSwitching,ZCS)。它应用谐振的原理使开关变换器中开关管的电压或电流按正弦或准正弦规律变化，当电压自然过零时，使器件开通；当电流自然过零时，使器件关断，实现开关损耗为零，从而可以使开关频率提高。

借鉴多媒体数字水印技术，提出了一种基于混沌的DCT域关系数据库水印算法，运用混沌序列对版权图像加密生成水印信息，并嵌入到候选属性的DCT中频系数中。利用DCT在频域中实现水印与载体的融合，隐蔽性更强，弥补了空域水印算法的不足；混沌序列的伪随机性和初值敏感性为数字水印的安全性提供了保证。实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的不可见性。