Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

数据域与微机应用系统

本文着重描述在数据转换过程中如何把数据信息按区域进行细分，以弄清数据信息的性质，进而确定一个最优数据通路，建立高效应用系统。     

三维光盘存储系统中双光头同步控制的频域分析与辨识

详细介绍了双光头同步控制原理.对采集的伺服模块聚焦误差跟踪信号及共焦模块读写光头的聚焦线圈驱动信号进行了频域分析,并以此两路信号作为系统输入输出,分别对三种参数模型进行参数优化.根据3种模型的频率响应及阶跃响应,选择双光头同步控制过程的参数模型为[450]阶的ARX模型.实测曲线与模型仿真结果符合度(fit)为78.0259%.     

小波分析在1-10TeV宇宙线气象效应研究中的应用

利用小波变换,结合折叠周期分析方法,对羊八井宇宙线观测站TibetASγ阵列1997年11月到1998年6月的实验记录数据进行周期分析,发现了气象参量,包括观测面处大气压和室外温度的日变化和半日变化.接下来的关联分析表明:宇宙线流强的周期变化与气压和温度的周期变化显著相关.     

时域中系统鲁棒稳定性的定量计算

本文定量地考虑了当系统参数受到干扰时的稳定性问题。目的为对以状态空间法表示的线性系统鲁棒稳定性的定量计算提出一个统一的结论。文中首先对摄动的分类及对用李亚普诺夫理论求解受扰系统鲁棒稳定性的历史结果进行了述评,进而对其摄动的允许界限的计算提出了新方法。实例表明所示结果较少保守性。     

带随机振幅的正弦波过程在Haar小波下的性质

研究了一类随机过程：x(t)=Ucosλt Vsinλt，在Haar小波下的性质，得到平稳性、相关性和稠度．     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

磁畴形成的原理探索

本文运用量子力学和固体物理学分析铁磁物质及其磁畴形成的原理     

小波变换和傅立叶变换在系统诊断中的应用

对小波变换和傅立叶变换的特点进行了简要的阐述 ,并结合具体的系统诊断实例 ,介绍了在数字滤波、数字信号分析、信号特征提取等方面的应用技术 .文中给出了采用 MATL AB语言编写的程序模块及程序运行结果 ,并绘出了各个处理阶段的波形 ,使读者能够清楚地看到两种变换的功能