SVM

人脸表情识别算法综述

摘 要：人脸表情识别因其广泛的应用领域与良好的发展前景，成为计算机视觉领域的一个研究热点。文中综合论述了表情识别的研究状况与各类算法，并对其中的特征提取算法与表情分类算法进行了简单描述。常规的特征提取算法有基于几何特征的提取方法、基于整体统计特征的提取方法、基于频率特征率的提取方法和基于运动特征的提取方法。常规的表情分类算法则从基于传统机器学习与深度学习两个角度进行介绍。

了解基于FastCV视觉库的SVM机器学习算法

SVM是一种常用的机器学习算法，在人工智能、模式识别、图像识别等领域有着非常广泛的应用，本节将结合FastCV库提供的fcvSVMPredict2Classf32机器学习函数API，对SVM原理

什么是支持向量机 什么是支持向量

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一 种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机（Sup

各类机器学习分类算法的优点与缺点分析

（文章来源：不靠谱的猫） 机器学习中有许多分类算法。本文将介绍分类中使用的各种机器学习算法的优缺点，还将列出他们的应用范围。 SVM（支持向量机），SVM的优点：1.在高维中表现

数据机器学习在检测故障中有什么可以应用的

前言：传统工业中，维修时花费的大部分时间都在故障的诊断上，而不是进行实际的补救，因为故障诊断是机器维修中最具挑战性的阶段。在能源行业中，精确的故障诊断直接影响到供能的稳定性。 随着传感器

基于LS-SVM非线性内模控制在焊缝跟踪中的运用

基于SVM不对称六相永磁电机控制系统的设计方案

不对称六相永磁电机控制系统采用直接转矩控制思想，具有结构简单、鲁棒性好等优点，但对定子磁链和转矩估测具有较强依赖性。鉴于此，本文给出了基于SVM不对称六相永磁电机控制系统的设计方案。方案根据不对称六相永磁同步电动机直接转矩控制系统框图，并利用Matlab的Simulink全面完成了对基于直接转矩控制的不对称六相永磁同步电机控制系统的设计。通过本文仿真研究表明该控制策略针对不对称六相不对称永磁同步电动机有效，同时引入SVPWM改善稳态转矩和稳态电流， 具有良好的动态特性，大大降低了系统复杂性。

基于SVM不对称六相永磁电机控制系统的设计方案

不对称六相永磁电机控制系统采用直接转矩控制思想，具有结构简单、鲁棒性好等优点，但对定子磁链和转矩估测具有较强依赖性。鉴于此，本文给出了基于SVM不对称六相永磁电机控制系统的设计方案。方案根据不对称六相永磁同步电动机直接转矩控制系统框图，并利用Matlab的Simulink全面完成了对基于直接转矩控制的不对称六相永磁同步电机控制系统的设计。通过本文仿真研究表明该控制策略针对不对称六相不对称永磁同步电动机有效，同时引入SVPWM改善稳态转矩和稳态电流， 具有良好的动态特性，大大降低了系统复杂性。

基于STM32W的老人心率实时监测及跌倒检测系统

摘要：为了有效地解决独居老人由于突发性病症而得不到及时救治的问题，本系统以STM32W108无线射频芯片为核心处理器，提出了的一种心率实时监测和跌倒检测的解决方案。该系统利用ECG信号中的QRS波提取心率，同时分析三

飞思卡尔，体贴周到的“保姆”——记FTF2012 媒体简布会

注重产学研结合 今天是FTF2012北京站的第二天，在媒体简布会上，飞思卡尔向大家详细介绍了与南京航空航天大学合作推出的空间矢量调制-直接转矩控制（SVM-DTC）解决方案。飞思卡尔与南航合作多年，今天的解决方案展示

飞思卡尔与南京航空航天大学合作推出新款空间矢量调制解决方案

21IC讯 飞思卡尔半导体公司与南京航空航天大学于今天宣布，双方联合开发了一款面向工业电机控制的空间矢量调制-直接转矩控制(SVM-DTC)解决方案。这款SVM-DTC解决方案基于飞思卡尔的56F8xxx数字信号控制器系列，极具成

飞思卡尔与南航合作推出SVM-DTC解决方案

飞思卡尔半导体与南京航空航天大学日前联合宣布，双方合作推出无位置传感器型空间矢量调制—直接转矩控制(SVM-DTC)解决方案。该创新解决方案基于飞思卡尔数字信号控制器(DSC)56F8xxx系列，并极好地解决了压缩机

基于支持向量机的沼气中CH4浓度预测

摘要：组建了沼气检测的实验系统，采用国家标准混合气获取大量的浓度标定数据，分析了目前广泛应用的甲烷浓度预测算法及影响预测结果的因素，讨论了支持向量机在CH4浓度预测中的应用，在此基础上研究了将多通道探测器

基于决策导向非循环图SVM的汽车车型识别

随着社会的发展，车辆越来越多，交通变得非常繁忙，城市对于公路和交通的管理已成为一个很重要的问题。交通管理部门要实现现代化的科学管理，必须依靠交通管理系统。汽车是交通系统管理中的主要对象，能否自动识别汽

一种基于SVM的数字仪表显示值识别方法

数字仪表识别在工业中应用广泛，但各种仪表差别较大，方法也差别很多。在此提出了一种数字仪表显示值的快速识别方法，该方法首先由计算机自动定位分割图像中的数字区域，并实现了单个数字的切分，然后根据数字特点，创新性地改进了特征提取方法，对每个数字图像提取了一组具有较高区分度，且计算简单的典型特征。最后，基于SVM识别，构造了一种数字识别器，实现了仪表显示值的实时识别。

基于SVM的传感器非线性特性校正新方法

摘　要：介绍了一种基于支持向量机的解决传感器系统非线性特性问题的新方法。支持向量机是Vapnik教授提出的基于统计学习理论的新一代机器学习技术，它有效地解决了小样本学习问题，因此该方法对样本数量没有特殊的要

SVM在车牌字符识别中的应用

采用支持向量机方法实现车牌字符识别。根据车牌字符排列特征，构造了汉字、数字、字母、数字+字母4个最佳分类器，通过车牌字符的序号对每个字符进行对应识别，再将识别结果组合得到车牌号码。实验结果表明该方法具有较高的车牌字符整体识别率，达到了98．33％，识别时间仅为15ms，能够满足实际应用。

基于STS—SVM技术的级联型多电平变流器

在简要介绍了STS—SVM技术在级联型多电平变流器中的实现方法的基础上分析了其技术特点，并进行了实验验证。

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