算法

关性把具有相同特性的像素点归为一类，而具有不同像素点特征的划为异类，这里的像素点特征我们可以指像素点的灰度值。 而具有相同特征的像素点我们可以认为是灰度值大小相差不大图像的像素点。 在此，我们可以使用 K 均值算法来聚类分析。 [6] K 均值算法的具体步骤如下： 已知有 20 个样本，每个样本有 2 个特征，数据分布如 图 ： 样本序列号 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9

模拟退火技术和 群集智能技术等。 1． 人工神经网络算法 “人工神经网络 ”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称 ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 早在本世纪 40 年代初期， 心理 学家 McCulloch、 数学 家 Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研模拟退火算法在

R R 1.1。 nii RR  （ 23） ， i=1,2,…… n. （ 24） 3. 对于 i和 j，满足 ijRR都是空集，且 ij （ 25） 1,2... ,in , 22() ()iR x yFP F F T rue   。 （ 26） 5. ()ijP R R False 其对任何临接区域 iR 和 jR （ 27） 其中 ()iRP 是定义在集合

单片热电偶数字转换器。 其工作原理如下： K 型热电偶产生的热电势，经过低噪声电压放大器 A1 和电压跟随器 A2放大、缓冲后，得到热电势信号 U1，再经过 S4 送至 ADC。 对于 K型热电偶，电压变化率为（ 41μV/ ℃ ），电压可由 如下公式来近似热电偶的特性。 U1=（ 41μV/ ℃ ） （ TT0） 上式中， U1 为热电偶输出电压（ mV）， T 是测量点温度； T0

的颜色，所以一个字节可以表示 2 个像素。 对于 256 色位图，用 8 位就可以表示该像素的颜色，所以一个字节刚好可以表示 1 个像素。 下面有两点需要注意： （ 1）每一行的字节数必须是 4 的整数倍，如果不是，则需补齐。 （ 2） BMP 文件的数据存放是从下到上，从左到右的。 也就是说，从文件中最先读到的是图像最下面一行的左边第一个像素，然后是第二个像素，接下来是倒数第二行左边第一个像素

为特征进行匹配，丢失了蕴涵在图像中的其他丰富的结构信息。 不难想象，基于这种方法的识别算法，很难全面适应指纹的变化。 设计内容与要求 ⑴、熟练掌握图像处理原理与模式识别原理；熟练掌握 MATLAB 软件及该软件中的ImageProcessingToolbox 及其编程技巧； ⑵、掌握指纹识别的概念与实现过程框图；熟练掌握指纹图像的特征、特征提取、指纹 识别方法； ⑶、构建指纹识别完整模型

worth 数字滤波器设计： 调用格式： [N,Wn] =buttord(Wp, Ws, Rp, Rs)； [b,a]=butter(N,Wn,’ ftype’ )； 参数： Wp 为 通带 截止 频率 ， Ws为 阻带 截止 频率 ， Rp 为 通带内最大衰减 ， Rs 为 阻带内最小衰减， 通过以上性能指标能够 计算 出 Butterworth 滤波器 所需的 阶数 N和截止频率 Wn。

程序的理解； 健壮性：算法应具有容错处理，当输入为非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。 效率与存储量需求：效率指的是算法执行的时间；存储量需求指算法执 行过程中所需要的最大存储空间。 一般这两者与问题的规模有关。 经常采用的算法主要有迭代法、分治法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 6. 迭代法 : 也称“辗转法”，是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法

比如要求对极点的稳定性进行监视 )， 而且收敛速度很慢。 为了克服这些问题 ， 人们提出了不同的结构形式。 (3)算法 其中算法是为了使某个预先确定的准则达到 最小化 ， 而自适应地调整滤波器系数的方法。 算法是通过定义搜索方法 (或者最小化算法 )、目标函数和无偿信号的特性来确定的。 算法的选择据定了整个自适应过程的几个重要因素 ， 比如优解的存在性、有偏最优解和计算复杂度等。 [7] 自适应

.o为后缀的文件，是编译后的目标文件； .s为后缀的文件，是汇编语言源代码文件； .S为后缀的文件，是经过预编译的 汇编语言源代码文件。 执行过程 虽然我们称 Gcc 是 C 语言的编译器，但使用 gcc 由 C语言源代码文件生成可执行文件的过程不仅仅是编译的过程，而是要经历四个相互关联的步骤∶ 预处理 (也称 预编译 ， Preprocessing)、 编译 (Compilation)、 汇编