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为了提取手掌静脉图像的纹理特征, 并有效提高其识别率, 在联合Gabor小波和近邻二值模式(NBP)的基础上提出了一种纹理特征提取方法。该方法利用静脉结构中血管粗细与延伸方向不同的特点, 将掌静脉图像感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征, 并在4个不同的尺度下分别求取均值, 获得Gabor尺度均值模式(GSP), 在每个GSP分块上使用NBP描述算子来提取局部邻域关系模式(GSPNBP)。然后将这些多尺度、多方向的GSPNBP分块区域的编码序列的总和作为掌静脉特征向量。最后通过求特征向量间汉明距离衡量静脉图像的相似程度来计算识别率, 并在PolyU图库和自建图库中进行实验。实验结果显示, 该算法获得的识别率最高可分别可达99.7935%和99.3965%, 识别时间都在1 s以内, 有效增强了算法稳健性。

一维haar小波离散变换及逆变换，二维haar小波离散变换及逆变换，傅里叶变换，离散余弦变换

论文研究-基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值.pdf,  本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000——2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.

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关于10位ADC静态参数的测试，在静态参数测试中一般涉及正弦波测试和斜波测试，基于labVIEW的ADC静态参数测试斜波测试程序

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