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顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多，海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力，有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下，降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题，本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件，并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制，提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明，该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下，有效减少了系统绘制的图元数目，适用于渲染大规模三维城市场景。

  • 2021-04-21
  • 阅读732
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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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摄像头工作原理

摄像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过 A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理，再通过 USB 接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。

  • 2024-04-22
  • 阅读731

语音放大器设计方案

在电子电路中，输入信号常常受各种因素的影响而含有一些不必要的成份(即干扰)，或者输入信号是不同频率信号混合在一起的信号，对前者应设法将不必要的成份衰减到足够小，而后者应设法将需要的信号提取出来。而且随着社会的发展，在我们的日常生活中也经常会出现一系列的问题:如在检修各种机器设备的时候，我们要根据故障设备的异常声来寻找故障，这种异常的声响的频谱覆盖面往往很广，同时另外的一种情况我们在打电话的时候，有时往往因声音或干扰太大而难以听清对方的声音，这时我们就需要一种既能放大语音信号又能降低外来噪声的仪器。而且语音放大电路目前的运用很广泛:适用于很多的家用电器上面的运用。例如:便携式收音机、对讲机等很多方面的运用。为了达到这样的一个目的，我们就要考虑到设计一个能识别 300~3000HZ 频率范围内的小信号放大系统，我们可以用设计-个集成运算放大器组成的语音放大电路。

  • 2023-11-06
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DSP基础算法与模型研究

美国有一家很优秀的DSP公司–M6D（m6d.com），这个公司只是个startup公司，却已经在KDD之类的顶级会议发表的7-8篇优秀的文章。最近我研究了一下他们的DSP算法，和大家分享一下我的理解，希望以一个实例让大家对DSP中的基础算法和模型有一个初步的了解。写得不对的地方，还请大家及时指正。

  • 2021-04-17
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
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分层式宽度模型的实时车型识别算法_李洪均

车辆车型识别技术在智能交通系统中至关重要,现有的车辆车型识别技术难以兼顾识别精度和识别速度。针对高速公路环境下的车型识别问题,提出了浅层特征层与宽度特征层相结合的分层式宽度模型实时进行车型识别。首先利用颜色空间转换和多通道HOG算法相结合,减少光照环境的影响,同时实现对车辆图像的特征提取,结合PCA降维技术,降低计算复杂度；然后对图像特征进行稀疏表示和非线性映射,减少图像特征之间的相关性；最后用岭回归学习算法对提取的样本特征进行训练,求出样本特征与样本标签之间的权重系数,实现对车辆车型的识别。在BIT-Vehicle车型数据库的实验结果表明,本文所提算法的识别精度为96.69%,识别速度高达70.3帧/s。本文算法在提高车型识别精度的同时保证了实时性,在识别精度和速度方面优于其他算法。

  • 2021-05-07
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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络（图）、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
  • 阅读730
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