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102.
在图像的摄取和传输中,图像经常降质。为了改善图像质量,将信息熵的概念与图像的局部对比度信息相结合,提出了一种基于熵概念的非线性噪声的滤除方法,并进一步利用局部统计信息对图像进行增强。分别对模拟图像以及红外图像进行了试验,并与中值滤波、Lee滤波、Frost滤波等经典噪声滤波方法进行比较,实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
103.
用简单的二进制划分简要说明了信号符号化问题,给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵计算方法,叙述了符号序列编码方法和符号序列直方图的作用,提交了符号时间序列分析的计算机流程图,对内燃机机身振动信号和转轴振动信号用符号树信息熵进行了特征提取。 相似文献
104.
基于熵权的改进型多指标综合评估方法及应用 总被引:16,自引:0,他引:16
提出了一种基于熵权的改进型多指标综合评估方法。在分析目前构建效用函数存在一定缺陷的基础上提出了一种较为理想的效用函数 ,以实现不同类型、不同量纲原始数据的标准化 ,同时较好地体现了“奖优罚劣”的原则。定义了评价指标的熵和熵权的概念 ,并提出了基于熵权的多指标综合评估的基本算法。以某企业为例对其经济效益进行了综合评估和结果分析 ,并讨论了基于熵权的改进型多指标综合评估方法的优点。 相似文献
105.
106.
107.
108.
从战场抢救抢修注重时效的特点出发,提出了战场抢救抢修作业复杂性概念,分析了影响抢救抢修作业复杂性的因素.引入软件工程领域的图熵模型,从微观方面研究战场抢救抢修方案实施过程中的复杂性问题.将抢救抢修方案划分为3个层次,利用petri网对操作过程进行建模,并从中提取信息结构图和动作结构图.以作业的量化为基础,给出了方案的综合量化方法.实例证明该方法可以很好的反映抢救抢修方案的可操作性. 相似文献
109.
110.
Feature extraction is an important part of signal processing, which is significant for signal detection, classification, and recognition. The nonlinear dynamic analysis method can extract the nonlinear characteristics of signals and is widely used in different fields. Reverse dispersion entropy (RDE) proposed by us recently, as a nonlinear dynamic analysis method, has the advantages of fast computing speed and strong anti-noise ability, which is more suitable for measuring the complexity of signal than traditional permutation entropy (PE) and dispersion entropy (DE). Empirical wavelet transform (EWT), based on the theory of wavelet analysis, can decompose a complex non-stationary signal into a number of empirical wavelet functions (EWFs) with compact support set spectrum, which has better decomposition performance than empirical mode decomposition (EMD) and its improved algorithms. Considering the advantages of RDE and EWT, on the one hand, we introduce EWT into the field of underwater acoustic signal processing and fault diagnosis to improve the signal decomposition accuracy; on the other hand, we use RDE as the features of EWFs to improve the signal separability and stability. Finally, we propose a novel signal feature extraction technology based on EWT and RDE in this paper. Experimental results show that the proposed feature extraction technology can effectively extract the complexity features of actual signals. Moreover, it also has higher distinguishing ability for different types of signals than five latest feature extraction technologies. 相似文献