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    • 21 篇 教育学
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作者

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检索条件"机构=计算与信号处理教育部重点实验室"
3694 条 记 录,以下是3671-3680 订阅
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基于MMSE多用户检测的功率控制算法
基于MMSE多用户检测的功率控制算法
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第七届全国青年通信学术会议
作者: 张红伟 杨运甫 李晓辉 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
在码分多址(CDMA)系统中,功率控制被认为是所有关键技术的核心,可以有效地克服远近效应和多址干扰的影响.本文提出了一种新的基于最小均方误差(MMSE)多用户检测的分布式功率控制算法.实验结果表明,该算法具有收敛速度快,功率控制效果好... 详细信息
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并行格型结构实现一维块时间递归实值离散Gabor变换
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现代计算 2001年 第3期7卷 6-9页
作者: 陶亮 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230039
为了有效和快速地计算实值离散Gabor变换,本文提出了在临界抽样条件下,一维块时间递归实值离散Gabor变换系数求解算法和由变换系数重建原信号算法,并研究了并行格型结构实现这两种算法的方法。
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一种消除图像射影失真的实用方法
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微机发展 2001年 第6期11卷 72-74页
作者: 刘润 阮宗才 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽合肥230039
本文介绍一种实用的消除图像射影失真的方法。首先 ,从射影几何的角度出发 ,介绍了 2D射影矩阵 ,给出求解该矩阵的求精算法 ;其次 ,在已知 2D射影矩阵的情况下 ,介绍了消除射影失真 ,恢复物体真实几何形状的方法 ;最后 ,利用上述方法对... 详细信息
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一种多视点3D重构算法
一种多视点3D重构算法
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第十届全国图像图形会议,第一届全国虚拟现实技术研讨会
作者: 梁栋 阮宗才 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
本文提出一种多视点3D重构算法.首先,利用基础矩阵和极点计算射影深度;第二,构建测量矩阵并通过奇异值分解将测量矩阵分解为射影空间下的摄像机运动和物体形状(射影重构);第三,在摄像机内参数已知的情况下,求解一个满足欧氏重构条件的4&... 详细信息
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一种自动全景拼图的快速算法
一种自动全景拼图的快速算法
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中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议(CIG’2001)和第一届全国虚拟现实技术研讨会(CVR’2001)
作者: 阮宗才 梁栋 吴福朝 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
基于柱面坐标的自动拼图方法计算简单快速,被广泛采用。但是该方法存在两个问题:一是基于微分迭代的参数估计方法依赖于初值,容易落入局极小;二是未考虑摄像机绕光轴的小角度旋转,导致拼接不准。本文提出一个改进的自动全景拼图鲁棒... 详细信息
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一种多视点3D重构算法
一种多视点3D重构算法
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中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议(CIG’2001)和第一届全国虚拟现实技术研讨会(CVR’2001)
作者: 梁栋 阮宗才 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
本文提出一种多视点3D重构算法。首先,利用基础矩阵和极点计算射影深度;第二,构建测量矩阵并通过奇异值分解将测量矩阵分解为射影空间下的摄像机运动和物体形状(射影重构);第三,在摄像机内参数已知的情况下,求解一个满足欧氏重构条件的4... 详细信息
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从未标定图像恢复建筑物三维模型
从未标定图像恢复建筑物三维模型
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第一届全国虚拟现实与可视化学术会议
作者: 阮宗才 梁栋 胡茂林 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室(合肥)
利用建筑物中常见的平行直线和正交直线等特点,通过绝对二次曲线和消失点等射影几何量的计算,可以从未标定图像序列中恢复摄像机的内参数,然后恢复摄像机的方向和位置,同时恢复建筑物的三维欧氏几何模型(相差一个尺度因子).此方法不需... 详细信息
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平面测量问题中单应矩阵的算法研究
平面测量问题中单应矩阵的算法研究
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第一届全国虚拟现实与可视化学术会议
作者: 刘润 阮宗才 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室(合肥)
在平面测量问题中,单应矩阵扮演着十分重要的角色.同计算机视觉中的其他问题一样,单应矩阵的计算对数据噪声极其敏感.本文系统地研究了求解单应矩阵的三种算法.首先分别给出了各种算法的理论推导;其次对每种算法都做了数值模拟实验,并... 详细信息
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芜湖长江大桥多媒体全景漫游
芜湖长江大桥多媒体全景漫游
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第一届全国虚拟现实与可视化学术会议
作者: 李新华 阮宗才 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室(合肥)
芜湖长江大桥多媒体全景漫游系统利用ADVR全景漫游技术,直接从真实场景照片出发,实现了高度真实感的实时交互漫游.ADVR全景漫游技术不需要3维建模,交互漫游实时,流畅,具有和照片一样的真实感,对软硬件平台的要求非常低,适合Internet上... 详细信息
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基于神经网络的范例推理
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微机发展 2001年 第5期11卷 3-5,7页
作者: 倪志伟 贾瑞玉 李龙澍 安徽大学计算智能与信号处理国家教育部重点实验室 安徽合肥230039
目前对于基于范例推理的研究越来越受到人们的重视。本文探讨用神经网络来实现范例推理系统 ,用此方法建造一个高效的范例推理系统 。
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