基于脉冲耦合神经网络，提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声，并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似，提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明，本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能，和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。

提出了一种基于“PC+DSP运动控制器”的上位机+下位机的嵌入式运动数控系统，针对在连续控制过程中传统PID控制方法已经不能满足DSP控制器高速高性能以及稳定性的要求，建立了基于增量式数字PID控制的全闭环控制系统，从而利用对电动机的转动速度的控制来实现DSP数控系统的高性能和稳定性控制的要求，并通过仿真比较了普通PID控制与TMS320LF2407A DSP的增量式 PID控制，结果表明该控制方案具有可行性和有效性，并且在很大程度上提高了系统的实时控制和稳定控制，并且对于DSP数控系统在工程应用上的深入

摘要:概述了风力发电系统的建模和仿真方法,分析比较了它们的优缺点;介绍了多领域统一建模新方法,此方法为风电系统的性能仿真提供了有效工具,基于的工具软件,可以为风

鲁棒语音识别是为了解决噪声环境所引起的语音识别系统识别和训练不匹配的情况. 依据噪声对语音识别系统的影响,从信号空间、特征空间及模型空间3 个层面上分别对语音增强技术、特征增强技术及语音模型补偿、增强技术进行了总结,并分析了不同方法的特点、实现及应用.

基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究，充分结合人耳自身的结构特征，提出了一种新的三维人耳重建方法――基于人耳形变模型的方法．首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位；提出分级三角网格法，解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题；再借鉴广义普鲁克分析的思想，在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐；最后训练得到了三维人耳形变模型．所提方法只需一幅二维图像，即可获得足够稠密的三维人耳模型．在 UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性．

BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据，这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型，以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。

为实现无人作战飞机(UCAV，Unmanned Combat Aerial Vehicle)认知导航的空间方位自主推算，提出了一种基于多尺度网格细胞的路径整合方法．该方法模拟背侧内嗅皮层(dMEC，dorsal Medial Entorhinal Cortex)的相同区域网格细胞放电特征相同、不同区域放电特征递增变化的特点，构建尺度递增的仿生多尺度网格图组，在各层中引入突触样式(synaptic pattern)计算各细胞权值，通过细胞的活跃度变化表征各网格层中位置的变化，并在各层分别实现路径整合，进而利

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研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是，现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同，没有考虑到不同样本的不同影响，这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法，算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上，将出租车视为原变量X，出租车坐标数据视为相关变量Y，目标是寻求压缩变量T，在T中最大化保留相关变量的信息。实验表明，SFTA_IB算法可以准确识别目标样本周边的出租车聚集区，针对性地指导目标出租车个