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| 基于鼾声的睡眠呼吸事件监测关键问题研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021 作者: 孙井鹏 Adobe PDF(10164Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:465/4  |  提交时间:2021/06/04 睡眠呼吸事件监测 鼾声检测 鼾声分类 睡眠呼吸暂停 深度神经网络 信号分解 生理信号分析 |
| 无权访问的条目 学位论文 作者: 袁勇 Adobe PDF(3615Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:113/6  |  提交时间:2020/10/13 |
| 三维人脸稠密配准算法及其应用研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020 作者: 范振峰 Adobe PDF(52320Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:283/2  |  提交时间:2020/10/09 三维人脸模型 非刚性配准 稠密对应 人脸图像超分辨重建 卷积神经网络 低维空间扰动 |
| 红外光谱的预处理和定量算法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019 作者: 吴义凡 Adobe PDF(6244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:313/4  |  提交时间:2019/06/11 红外光谱 定量分析 散射校正 变量选择 非线性最小二乘 |
| 基于算子的信号分解相关理论与应用研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2017 作者: 郭宝奎 Adobe PDF(4131Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:221/5  |  提交时间:2017/06/09 信号分解与表示 调幅调频信号 基于算子的信号分解 微分方程 信号解调 复值微分算子 多算子分解 线性等式约束的最优化问题 |
| 基于零空间追踪的信号自适应分解及其应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 衣晓蕾 Adobe PDF(2495Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:716/1  |  提交时间:2015/09/02 自适应分解 局部正交 模式混叠 稀疏约束 四阶龙格-库塔法 Adaptive Signal Separation Locally Orthogonal Mode Mixing Sparsity Constraint Four Order Runge-kutta Method |
| 基于红外光谱非线性的相关校正模型研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 单鹏 Adobe PDF(6321Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:281/0  |  提交时间:2015/09/02 红外光谱 经典最小二乘 总体最小二乘 偏最小二乘 多元校正 分片样条变换 非线性 Infrared Spectrum Classical Least Squares Total Least Squares Partial Least Squares Multivariate Calibration Slice Transform Nonlinearity |
| 图像去模糊相关问题研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 黎智辉 Adobe PDF(3695Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:262/0  |  提交时间:2015/09/02 图像去模糊 频率域相对误差 扩展卷积 三维卷积 加权保真项 Image Deblurring Frequency Domain Relative Error Extended Convolution 3d Convolution Weighted Likelihood Term |
| 红外光谱定量分析建模算法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 毕一鸣 Adobe PDF(3640Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:295/0  |  提交时间:2015/09/02 偏最小二乘 化学计量学 红外光谱 多元校正分析 定量分析 Partial Least Squares Chemometrics Infrared Spectra Multivariate Calibration Quantitative Analysis |
| 基于红外光谱信号处理的相关算法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 胡勇 Adobe PDF(2637Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:197/0  |  提交时间:2015/09/02 红外光谱 偏最小二乘 模型转移 虚拟样本 集成学习 Infrared Spectrum Partial Least Squares Model Transfer Virtual Sample Ensemble Learning |