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期刊论文 4

年份

2017 1

2015 1

2010 1

2002 1

关键词

P波 1

QRS-T复合波 1

互相关 1

功率谱 1

心电图（ECG） 1

房颤波（f波） 1

目标检测；梯度直方图；稠密度SIFT；显著性检测；组件模型；工程车辆 1

自相关 1

说话人识别；直方图均衡化；i-vector 1

频数直方图 1

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排序： 展示方式：

采用背景人声简化特征集的说话人识别直方图均衡化方法 Article

Myung-jae KIM, Il-ho YANG, Min-seok KIM, Ha-jin YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第5期   页码 738-750 doi: 10.1631/FITEE.1500380

摘要： Cepstral mean normalization, CMN）方法、倒谱均值和方差归一化（Cepstral mean and variance normalization, MVN）方法、直方图均衡化（Histogram

关键词： 说话人识别；直方图均衡化；i-vector    

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Statistical process control with intelligence using fuzzy ART neural networks

Min WANG, Tao ZAN, Renyuan FEI,

《机械工程前沿（英文）》 2010年 第5卷 第2期   页码 149-156 doi: 10.1007/s11465-010-0008-y

摘要： With the automation development of manufacturing processes, artificial intelligence technology has been gradually employed to increase the automation and intelligence degree in quality control using statistical process control (SPC) method. In this paper, an SPC method based on a fuzzy adaptive resonance theory (ART) neural network is presented. The fuzzy ART neural network is applied to recognize the special disturbance of the manufacturing processes based on the classification on the histograms, which shows that the fuzzy ART neural network can adaptively learn the features of the histograms of the quality parameters in manufacturing processes. As a result, the special disturbance can be automatically detected when a feature of the special disturbance starts to appear in the histograms. At the same time, combined with spectrum analysis of the autoregressive model of quality parameters, the fuzzy ART neural network can also be utilized to adaptively detect the abnormal patterns in the control chart.

关键词： statistical process control (SPC)     fuzzy adaptive resonance theory (ART)     histogram     control chart     time series analysis    

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心电图信号的频域分析

涂承媛,曾衍钧,李树信

《中国工程科学》 2002年 第4卷 第12期   页码 66-70

摘要：

提出了一种简便有效的、由心电图（ECG）曲线提取QRS-T复合波的新方法，从而获得P波（当房颤未发生时）或f波（当房颤时）；利用功率谱、自相关、互相关等信号处理技术，对它进行了处理和分析，特别是，比较了未房颤时和发生房颤时的相关信息的显著差别。

关键词： 心电图（ECG）     QRS-T复合波     P波     房颤波（f波）     频数直方图     功率谱     自相关     互相关    

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基于高清监控图像的工程车辆检测算法

Xun Liu, Yin Zhang, San-yuan Zhang, Ying Wang, Zhong-yan Liang, Xiu-zi Ye,star.liuxun@gmail.com,yinzh@zju.edu.cn,syzhang@zju.edu.cn,maggiewang0427@gmail.com

《信息与电子工程前沿（英文）》 2015年 第16卷 第5期   页码 346-357 doi: 10.1631/FITEE.1500026

摘要： 目的：基于监控图像，设计一种工程车辆检测算法，使其能快速高效地对工程车辆等组件可变铰链式刚体进行识别与检测。 创新点：模拟人类视觉检测过程，把检测算法分为粗提取与精确分类两个阶段。第一阶段提出“颜色频率”特征并用其优化HOG描述子。第二阶段改进一种显著性提取算法并用改进的算法来改善dense SIFT算子。两阶段结合，得到整体高效的检测算法。 方法：监控图像的特点是高空广角监控，工程车辆像素面积小，模拟人类视觉从复杂多样的物体中检测目标物体的过程，把检测过程分为粗提取阶段与精确分类阶段。人类在寻找目标物体时，一般会快速浏览这些复杂多样的物体群，遇到拟似目标物体，会多停留几秒来确认是否为真正的目标物体。粗提取阶段，加入“颜色频率”的HOG描述子(图3)和线性SVM分类器，快速扫描整张监控图像，从中提取出拟似工程车辆区域。这一阶段的目的是低漏检率快速提取拟似目标区域。精确分类阶段是采用显著性蒙版化的dense SIFT算子(图8)，去除第一阶段提取出的非工程车辆区域，得到最终的低漏检率低错检率的快速检测算法(图1)。 结论：针对监控图像的工程车辆等组件可变的铰链式刚体，提出一种先大范围粗提取后小范围精确分类的检测算法。算法不仅高效快速，且具有一定泛化性能。

关键词： 目标检测；梯度直方图；稠密度SIFT；显著性检测；组件模型；工程车辆    

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标题 作者 时间 类型 操作

采用背景人声简化特征集的说话人识别直方图均衡化方法

Myung-jae KIM, Il-ho YANG, Min-seok KIM, Ha-jin YU

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Statistical process control with intelligence using fuzzy ART neural networks

Min WANG, Tao ZAN, Renyuan FEI,

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心电图信号的频域分析

涂承媛,曾衍钧,李树信

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基于高清监控图像的工程车辆检测算法

Xun Liu, Yin Zhang, San-yuan Zhang, Ying Wang, Zhong-yan Liang, Xiu-zi Ye,star.liuxun@gmail.com,yinzh@zju.edu.cn,syzhang@zju.edu.cn,maggiewang0427@gmail.com

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