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基带各种调制解调技术的Matlab仿真实现
&&用MATLAB实现调制技术,用MATLAB对模拟调制和数字调制的调制、解调信号及系统性能进行仿真,设计出菜单来实现对各种调制技术选择及参数的改变。用Matlab GUI 图形用户界面设置调制解调参数。
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“牛眼”麦克尔逊干涉型激光检测技术研究
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FTA0319 MATLAB实现基于蒙特靠罗方法的故障树仿真
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&文件名称: FTA0319
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: matlab
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&详细说明：MATLAB实现基于蒙特靠罗方法的故障树仿真-MATLAB-based implementation methodology Montenegro Romania on Fault Tree Simulation
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&[] - 蒙特卡罗算法，实现故障树处理过程．提供接口，实用．
&[] - 事故树分析软件，虽然不算是源码，但是它的功能还是很好的，而且网络上也比较流传的。对从事安全相关工作的人事有用。
&[] - 本程序描述了利用故障树进行故障诊断的全过程。
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数学建模十大算法 ( 包含:蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、
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最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网
&[] - 用asp.net编写的一个小型故障诊断专家系统，采用故障树诊断方法，适当修改可用于精度不高的汽车发动机或其它故障诊断。
&[] - Hilbert-Huang Transformmatlab程序，及word版程序详单，这种算法用于机械行业故障诊断
&[] - 系统故障树模拟...利用MFC模拟系统故障树的建立、插入节点、删除节点、更改关系以及矩阵法求最小路集等功能...
&[] - 蒙特卡罗算法，实现故障树处理过程．提供接口，实用．现在位置：
基于MATLAB实现颜色、纹理特征的图像检索 详细内容
基于MATLAB实现颜色、纹理特征的图像检索
基于MATLAB实现颜色、纹理特征的图像检索
1、研究目的和意义
随着互联网上多媒体信息的迅速膨胀，人们越来越多地接触到大量的图像信息，每天人们熟知的天气预报离不开卫星云图的帮助:公安部门的迅速破案，需要大量的罪犯图像信息作为辅助;战场信息的可视化，离不开图像信息的分析与重构;眼下网上时兴的电子购物，也多半是以图像的形式向用户展示商品。大容量高速存储系统为图像的海量存储提供了基本保障，各行各业对图像的使用越来越广泛，图像信息资源的管理和检索显得日益重要。这是近年来海量信息处理已经面临的“瓶颈”。
基于文本的图像检索技术(text-based恤ageretriev哟的历史可以追溯到20世纪70年代末期。当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有一主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征(颜色或纹理等)往往无法用文本进行客观地描述的。为了克服标注方法的不足，20世纪90年代初，基于内容的图像检索作为一种新的检索方法被提出并很快地成为了研究的热点。基于内容的图像检索就是根据对图像内容的描述，在目标图像集合中找到具有指定特征或包含指定内容的图像。图像的内容可以分为两类:视觉内容和信息内容。视觉内容对应图像的物理表示，如颜色、形状、纹理等。信息内容对应图像的语义，如主题、人物、场景等。为了检索图像，首先要描述图像的内容，对图像的内容进行形式化表示，即建立图像索引。应该认识到，基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的1幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度距离大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索伪uerybyimageexoPle)。另外由于图像内容的复杂性和人类的认知主观性，建立高效、通用的图像索引是一项很困难的工作。目前，视觉内容的索引一般可以通过特征提取得到，语义信息的索引则往往要通过人机交互的方式才能得到。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
2、国内外发展情况(文献综述)
基于内容的图像检索(eontent一BasedImageRetdeval，简称eBIRI，，，])是一「120世纪90年代兴起的新技术，因其直观(示例描述)、高效(相似性匹配检索)、通用(与领域知识无关)等特点，近年来在国际国内均是一个热门研究课题。首先，它是一门有关信息检索的新技术，有别于传统的信息检索技术。传统的信息检索是基于文本的信息检索，即输入文本，检索出与之相匹配的文本对象。哪怕检索对象本身不是文本，而是其它类媒体(如声音、图形、图像、视频等)，往往也是先用文本对这类媒体对象进行标识或索引，建立起与这类媒体对象之间的逻辑联系，无非是一种“以文找文”检索方式的拓展，本质上仍然是基于文本的检索。此时，图像检索系统内的图像用关键词标识，检索线索是与标识相匹配的关键词，即输入为关键词，输出为图像(所谓“以文找图”)。目前，在Iniemet上，多数图像搜索引擎(网站)，如Google、丫止0。、搜狐等普遍采用此种方式。而基于内容的图像检索是图像特征相似性匹配检索，系统内的图像标识是图像特征描述，检索线索是一目了然的图像示例或图像示例特征描述，输入为图像示例，输出为所有与示例特征相同或相近的图像(所谓“以图找图”)，列，供用户选择，把一般用户难以完成的图像特征描述、提取、系统解决，避免了“似是而非”的关键词匹配输入及由此产生的检索结果。按相似性程度排识别等难题交由“答非所问”的其次，它是一门有关图像特征相似性匹配的新技术，有别于图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等专门的图像技术，而以这些技术作为其重要的研究基础。它需要深入研究图像特征描述方法、特征提取与索引方法，以及相似性度量与快速检索算法等问题，便于以图像中包含的各类典型特征(即图像内容本身)为客观检索对象，避免以文本为主观标识所造成的图像内容理解方面的歧义。基于内容的图像检索技术中所用到的图像特征有两类，一类为底层特征或物理特征，如颜色、纹理、形状等，另一类为高层特征或语义特征，即图像内容的语义描述以及各类物理特征之间的逻辑联系。在目前的研究水平上，基于内容的图像检索技术主要针对通用图像的检索，它以通用图像底层特征的相似性匹配检索为主，辅以高层特征。这也体现出通用图像检索与专用图像识别之间的联系与区别。图像高层特征的描述需要借助专门领域的知识，涉及到专用图像的精确识别，如指纹识别、面貌识别、虹膜识别、步态识别等等，这类识别构成了生物特征识别技术分支。
总之，基于内容的图像检索属于多媒体的集成综合技术，不仅要确定是否能够找到，而且还要确定相应的输入输出方法、存储方法、媒体间的组织方法等。它利用认知科学、用户模型、图像处理、模式识别、知识处理、计算机图形学、数据库管理以及信息检索等方法，建立新的媒体数据表示方法和数据模型，采用有效和可靠的查询处理算法，使得用户可以在智能化查询接口的辅助下，从多媒体数据库(或大型分布数据库)中，以用户可以接受的响应时间、尽量以与领域无关(在需要时也可以是与领域有关)的方式检索到所要求的数据。
3、研究/设计的目标：
利用MATLAB软件实现颜色、纹理特征图像检索
4、设计方案（研究/设计方法、理论分析、计算、实验方法和步骤等）： &&&&&&
检索过程主要包括3个方面：①选取恰当的图像特征，如：颜色，纹理，形状等；②有效地特征提取方法；③准确的特征匹配算法(相似度量)。
颜色空间分为多种，例如，RGB颜色空间，HSV颜色空间，Lab颜色空间等。RGB颜色空间是一种常见的颜色表示法，但是RGB颜色空间与人眼的感知差异很大。往往在空间上差别不大的颜色在实际颜色上却差别很大，因此在本论文中对颜色特征进行提取时选择了HSV颜色空间。
2.2颜色特征的量化
在HSV颜色空间中对颜色进行量化，量化后对图像进行颜色特征的提取。其量化的具体步骤是：首先将图像中的每一个像素的r,g,b值转换为h,s,v值(h∈[0,2]，s∈[0,1]，v∈[0,1])，然后对HSV颜色空间进行非均匀量化得到256种代表颜色。
颜色量化的具体编码方法如下：
H={0,if h∈[345,15]
1,if h∈[15,25]
2,if h∈[25,45]
3,if h∈[45,55]
4,if h∈[55,80]
5,if h∈[80,108]
6,if h∈[108,140]
7,if h∈[140,165]
8,if h∈[165,190]
9,if h∈[190,220]
10,if h∈[220,255]
11,if h∈[255,275]
12,if h∈[275,290]
13,if h∈[290,316]
14,if h∈[316,330]
15,if h∈[330,345]
S={0,if s∈[0,0.15]
1,if s∈[0.15,0.4]
2,if s∈[0.4,0.75]
3,if s∈[0.75,1]}
V={0,if v∈[0,0.15]
1,if v∈[0.15,0.4]
2,if v∈[0.4,0.75]
3,if v∈[0.75,1]
采用上述的量化方法将在HSV颜色空间中得到256种代表颜色，每种颜色用相应的平均颜色来表示。
2.3颜色特征的提取
量化后对颜色的特征进行提取，提取步骤如下：
定义={(,)∈,=}为中的像素集合，其中为第种颜色。传统的颜色直方图是每一个bin中的像素个数占总像素个数的比率如下
式中：――集合中的元素个数。在图像中各种颜色之间有着密切的联系。选择量化后颜色之间的像素统计的相对距离=,为因素来考虑各颜色之间的相对关系。
在图像中各种颜色之间有着密切的联系。选择量化后颜色之间的像素统计的相对距离,为因素来考虑各颜色之间的相对关系。
通过上式可以看出，即为各颜色相关的对称矩阵。把按行累加求均值如下
把式的作为传统直方图的权重那么该式就是图像的颜色特征。
2.4颜色距离的计算
颜色特征提取完毕，两幅图像之间的颜色距离采用直方图相交法计算，公式如下
3纹理特征的提取
图像纹理反映的是图像的一种局部结构化特征，具体表现为图像像素点某邻域内像素点灰度级后者颜色的某种变化，而且这种变化是空间统计相关的，它由纹理基元和基元的排列两个要素构成。在以往利用纹理检索图像时往往是从共生矩阵中抽取适当的统计量作为纹理表示，但是用共生矩阵提取的纹理性质缺少视觉相似性。因此在本文中采用Gabor小波变换来提取图像的纹理特征，然后和颜色特征相结合来进行图像检索。纹理特征的提取是相似匹配的基础。在本文中采用基小
波为Gabor函数的小波变换来提取纹理特征过程如下：对一幅图像I（x,y）其Gabor小波变换可定义为
式中：m――尺度数，n――方向数，――对二维Gabor函数进行尺度扩张和旋转变化后得到的滤波器，*――共轭复数。相应的变换系数均值和方差为
&&&& 该式即为求两图像之间纹理距离的公式
4相似性度量
图像检索的性能不仅依赖于所抽取的图像特征，而且也与所采用的距离度量或相似度量函数密切相关。在本文中提出了新的相似度计算方法，即根据加权的平均距离来度量相似性，也就是将查询图像和图像库中的图像的纹理距离和颜色距离分别加权，根据最后的加权距离来确定，公式如下
式中的权值根据需要交互确定。按照距离从小到大的顺序排列检索到的图片，如果图片数目太多，可以通过设定门限值来对图像进行缩减。
利用Gabor小波变换提取图像的纹理特征，然后分别计算查询图像和图像库中的图像的颜色距离和纹理距离，利用加权方法将两种距离综合起来计算相似度，根据距离的大小来确定相似程度，距离越小说明相似度越大，结果越接近用户的要求。
5、设计产品的主要用途和应用领域
(1)军事侦察、作战指挥系统等；
(2)电子地图、地理事件分析等；
(3)遥感和地球资源管理；
(4)建筑设计和内部装潢；
(5)医学分析、研究和远程医疗系统；
(6)人口户籍、档案管理和查询，以及公安侦察等；
(7)专利、商标注册管理；
(8)数字图书馆、艺术收藏和博物馆管理等。
7、参考文献：
1柳伟，曹莉华.基于内容的图像检索技术.计算机世界，一5
2李国辉等.几种典型的基于内容检索系统.计算机世界，]998(18):6一7
3许强，江早，赵宏.基于图像内容的智能防火墙系统研究与实现.计算机研究与发展.):458一464
4卢汉清等.基于内容的视频信号和图像库检索中的图像技术，自动化学报，200](l):56一57
5徐旭，朱森良等一种用于CBIR系统的主色提取及表示方法.计算机辅助设计
与图形学学报.1999年9月，第5期，第11卷，385一392
6崔屹等图像处理与分析:数学形态学方法及应用.科学出版社.2000年4月
7袁听，朱森良.图像检索的主色矩方法.计算机辅助设计与图形学学报.一115
8曹莉华，柳伟，李国辉.基于多种主色调的图像检索算法研究与实现.计算机研究与发展.1999年6(l):96一100
9樊玮虹等.一种用于图像检索的聚类方法.计算机工程.2000年6月第26卷:28一29
10章毓晋.图像工程.清华大学出版社2000年8月
11李向阳，潘云鹤等.基于色彩的图像数据库检索方法的研究，计算机研究与发展.1999年第3期，359一363
12吴翌，庄越挺，潘云鹤.结合语义的W七b图像检索系统.模式识别与人工智能.):157一159
13刘忠伟，章毓晋.利用局部累加直方图进行彩色图像检索中国图像图形学报.):533一537
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