51、低成本盲文压印器与复杂背景下运动目标检测技术研究

低成本盲文压印器与复杂背景下运动目标检测技术研究

在当今科技发展的浪潮中,有两项技术发展值得关注,一是基于语音假设的低成本盲文压印器系统,二是在复杂场景下进行运动目标检测与跟踪的技术。

低成本盲文压印器系统

在语音识别技术应用于盲文压印器的研究中,系统效率在不同环境下表现不同。在有噪声的环境中,该系统的效率计算方式为:效率 = (26 - 7) / 26 = 0.7308,百分比效率为 73.08%。与无噪声环境相比,其效率下降了 19.23%。

对该系统的结果和分析可以总结出以下几点:
1. 环境适应性 :软件在安静环境中运行良好。当环境存在噪声时,可对软件进行必要的修改和调整。识别效率在无噪声环境下,理想条件为 92.31%,正常条件为 84.62%,而在有噪声环境下为 73.08%。
2. 编程优化 :通过编程可以在一定程度上消除识别不准确的问题,例如对存储模板和识别模板进行更改,这有望使效率提高 19.23%。
3. 语言障碍与解决方案 :由于本地口音与语音识别方法不匹配,该技术存在语言障碍。为本地语言或方言开发软件既复杂又昂贵。未来可设计一种能进行高效语音处理的打印机,以实现多语言、智能化的打印功能。
4. 教学辅助与打印优化 :可以制作触觉教学模型,作为理解图表、视觉科学和数学概念的教学辅助工具。如今这些模型很容易获取。通过添加触觉技术和图形工具,可以提升盲文打印机的性能。还可以采用以下技术简化盲文书籍的打印任务:先将印刷材料扫描成电子文本,对电子文本进行校对,然后使用软件将电子

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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