信号调制方式识别在通信领域是一个研究热点,针对目前已调信号分类识别率受噪声的影响较大的问题,提出一种基于CNN-SVM的调制方式识别算法.该算法对不同已调信号做循环谱估计
目的:探讨改良Henry入路与直接掌侧入路结合锁定LCP固定在治疗桡骨远端骨折的临床效果。方法:选取本院2017年1月-2019年1月收住入院的50例桡骨远端骨折患者。按随机数字表法
目的:探讨基于"脾以运为健,胃以通为补"理论运用健脾消疳汤治疗小儿疳证的效果。方法:选用2017年11月-2019年11月经本院收治的112例疳证患儿,行随机数字表法分为对照组及观察
目的:分析丁苯酞联合养血清脑颗粒治疗脑小血管病伴认知功能下降患者的效果、安全性及对血管内皮功能的影响。方法:选取2019年1月-2020年1月于本院就诊的脑小血管病伴认知功
针对传统车牌字符检测方法存在效率低、可靠性差的情况,提出应用Haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别法.首先采用Haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理提取出车牌字符;然后收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染复杂条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别.实验结果表明,该方法识别车牌字符正确率较高,在角度
相较于传统烟火、烟雾检测,基于卷积神经网络算法的烟火检测具有更高检测精度和效率,提出基于改进YOLOv3算法的烟火识别方法,应用高斯参数设计损失函数并建立YOLOv3边界框模型,实现边界框置信度计算以减少负样本.为充分利用图像局部特征信息,对网络结构进行改进,以实际烟火现场图片为待检对象,完成烟火识别过程计算.结果表明,与基础YOLOv3对比,本研究提出的改进YOLOv3算法平均精度提高5.5%,
目的:探讨精蛋白生物合成人胰岛素(诺和灵30R)注射液对初发2型糖尿病(T2DM)患者糖脂代谢及胰岛素抵抗的影响。方法:选择2019年1月-2020年4月本院收治的初发T2DM患者160例作为
电磁系统是高压直流继电器的关键组成部分.其中导磁部件的磁饱和情况、涡流现象及结构参数等影响着电磁系统的工作性能.针对该问题,建立继电器电磁系统有限元模型,并进行实验
针对低压系统网络结构复杂度与用户负荷容量的持续增加,对保护与控制电器操动机构的设计提出更高要求的问题,提出一种基于粒子群多参数综合优化算法的电器快速动作机构优化设
目的:探讨β2受体激动剂与抗胆碱药联用对慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)的治疗效果。方法:选取2019年9月-2020年11月本院呼吸内科的接受治疗的50例慢阻肺患者。采用随机抽签法分