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02-Extract-Latent-Features
特征
提取
特征
提取
2022-10-31 21:06:07
7KB
python
1
运用端口匹配、深度数据包检测、流量
特征
进行P2P流量识别
P2P流量识别识别,首先通过wincap或者Wireshark抓取ICAP文件
2022-10-31 13:45:03
10.06MB
C++
P2P流量识别
1
正弦交流电的
特征
及表示方法.pptx
电工基础
2022-10-30 19:06:11
556KB
电工基础
论文研究-基于EMD的时标
特征
提取方法及其在短期电力负荷预测中的应用.pdf
为凸显负荷波动的随机性、周期性和相关趋势,通过探求负荷变化机理显著提升预测精度,提出了一种基于EMD的负荷波动机理研究方法。首先对负荷进行EMD分解,得到随机、周期和趋势分量;然后分析各分量的变化规律与候选影响因素的关联关系,推导负荷变化机理,提取时标
特征
值;最后进行
特征
的去冗余。该方法创新点是能提取出
特征
值的时标特性。以广东省负荷数据集作为预测案例研究,对比实验研究结果表明了所提方法的有效性。
2022-10-30 18:30:18
1.18MB
时标特性
特征提取
经验模式分解
短期负荷预测
1
creo开发源代码(
特征
)
creo开发源代码,可以形成类库,在其它工程总调用,也可以直接考到工程总直接使用。
2022-10-30 16:02:04
64KB
Creo
proe
二次开发
特征
1
eemd分解,信号
特征
提取
用于信号故障
特征
提取,算法研究,是简单的程序代码,
2022-10-30 15:57:07
3KB
eemd
1
基于EEMD的故障微弱信号
特征
提取研究
总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障
特征
,验证了EEMD方法在故障微弱信号
特征
提取的有效性。
2022-10-30 15:54:33
1.07MB
总体平均经验模式分解
微弱信号
特征提取
磨损故障
1
prpd+svm.zip_svm信号_信号
特征
提取_变压器_局部放电_局部放电PRPD
利用SVM优化算法实现变压器局部放电信号prpd模式识别及其
特征
提取
2022-10-30 14:46:22
1KB
svm信号
信号特征提取
变压器
局部放电
1
Pro/ENGINEER模型
特征
提取和识别的二次开发
(收集的资料,对ProE二次开发有帮助。)论文《Pro/ENGINEER模型
特征
提取和识别的二次开发》黄文权,李开世,石艳(四川理工学院机电工程系),研究了对Pro/ENGINEER三维零件模型进行
特征
提取和识别的Pro/Toolkit二次开发方法,实现了零件模型
特征
树的重构。文章编号:1673—1549(2006)01-0013-04
2022-10-29 16:47:26
204KB
ProE
二次开发
特征
1
图像融合算法.rar_surf图像配准_surf
特征
点匹配_红外 配准_红外配准_边缘提取算法
针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致
特征
难以提取和匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘,得到粗边缘图像;然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的
特征
点,根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识,进行
特征
点匹配;最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明,该方法有效提高了匹配点对的正确率,能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。
2022-10-28 19:07:06
3KB
surf图像配准
surf特征点匹配
红外__配准
红外配准
1
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