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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
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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