字符型验证码的分割与识别技术研究
车牌的定位与字符分割报告
车牌的定位与分割 实验报告 一实验目的 针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。 二实验原理 详见《车牌的定位与字符分割》论文。 三概述 1一般流程 车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。 图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。 2本实验的流程 （1）图像预处理：图像去噪 （2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位
合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位 （3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化 （4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符 四实验过程 4.1图像预处理 4.1.1图像去噪 一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。 a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图 图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真 可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。
a.原始图像 b.灰度图像 c.中值滤波后的图像 图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果 很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。 4.1.2图像复原 由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。 图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。 图4-3 模糊图像 在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。恢复的图像如图4-4所示，初始PSF如图4-5所示。
图形验证码的破解与设计
图形验证码的破解与设计 图形验证码设计目的是利用人脑的不可模拟性来防止机器自动识别.但是一个设计低级的图形 验证码(可以被快速破解)除了增加网络流量以外没有任何意义.网上太多的”生成验证码”的教程把 重点放在如何生成图片上,而实用性却几乎为零.生成图形本身是零基础技能,任何平台都提供内存 图形环境和设备上下文(DC)让你操作,vc中的CDC,java/.NET中的Graphics,都提供比你需要的还要 多的绘图API.可以说介绍这些东西根本没有必要.(竟然还在某些地方看到图形叠加叫做水印的,图 片水印是指可分离的但合成后不可视的图形透明通道,用于象电子印章之类的加密验证技术).设计 一个复杂的难以破解的图形验证码需要了解 常规的可以破解图形验证码的技术种类. 利用session生存期来凭肉眼设别一次后无限次使用同一图形验证码并不算图形验证码的破解.这只是没有经验的程序员设计上的逻辑BUG.即图形验证码的session存活期是全局的.而不是针对某次验证过程的.具体过程如下: 客户端请求一个图形验证码.服务器生成一个图形验证码并将验证码的内容放在session中.当 客户端凭肉眼识别通过输入框提交验证码内容后,服务端和session中的内容比较通过.用户其它信 息校验成功后成功登录.但这时验证码的session还没有过期,客户端用相同的内容还可以为另一次 验证使用.所以每个验证过的验证码的session应该立即销毁.这种逻辑上的BUG可以被没有任何技术经验的人所破解.真正的对图形识别码进行破解,大多数是对验证码进行切割比对.假设图形验证码 生成的图片上数字是1234 一.切割:首先利用一定算法可以将其切割成最小的四张图片.将四周的空白最大可能地去除. 二.退色:将彩色图片退色成黑白的.用两极法,在0-255中小于128的视为黑色,128到255视为白色. 三.去躁点,将连续黑色范围小于某值,比如小于最小笔划中点的区域做成白色. 四.再进行最小切割. 五.比对,利用已经做好的图形库进行象素比对.因为经过上面的处理,图象都成了黑白两色,以 尺寸最匹配的图片进行比对.先拿图形库中干净的标本图片和没有去躁点的目标比对,看标本图片中每个黑色象素在目标中是否存在,如果都存在比对通过.目标图片中的黑点在标本图片中没有的应该为躁点.然后拿去躁后的目标图片的黑色象素去标本图片比对,看是标本图片中是否存在,如果都存 在为通过.有可能去躁不切底,这个过程只能作为参考,通过则为充分条件,不通过不是必要否决条件.从上面比对过程我们可以看出.比对的最重要的一步是切割,如何能保证目标图片被成功要割成已有标本图的大小匹配是最关键的技术.如果你的图片内容生成时本身就是按规则生存有,比如drawString时把一行内容串完整地画出来.那么间隔都是固定的,字符大小也是固定的.即使每次只 画一个字,每个字意隔不同,但只要按最小切割,也就是把所有的行列中没有有效点的空白去切去,再以一套按最小切割的标本图来比较就很容易了.字体大小和样式(斜体,下划线,加粗),体型(黑体,宋体)的变化对增加难度不大,只要按不同字号和式样以及体型多备几套标本库,当然变化越多比对出 错可能性越大,但从字体大小和式样上变化不是根本手段.如果你的验证码本身只有黑白两色那真正是让破解者太感谢了.复杂的颜色可以让其在退色过程中增加出错几率.长条形类似笔画的躁点,在 比对时并不起多大作用,因为可以以标本图的象素去找目标图对应象素,躁点就是多余出来的.但长 条形类型笔画的躁点加上不规则间隔对切割起到了巨大的阻碍作用.最最关键的要点是重叠技术. 两个字之间的部份重叠对于肉眼识别基本上没有障碍,但对于依赖切割比对的机器而言却是致 命的克星.所以保证你的验证码内容中有一些文字内容部份的重叠.如果字数较长,比如8位,其中有 两至三处的重叠,那么基本破解程序就死掉了.有些高级的破解程序利用色差切割,两个字的相交处 的不同颜色来作为切割界限,在这里可以将重叠的字设同色.增加切割难度. 只要无法切割,那么其它方法就无计可施.所以设计一个难以切割的验证码是保证不被破解的最有力的保证.文字内容只增加比对时间而已,你用18030个中文字符和用10个数字,比对过程可能会增加1000多倍,对于机器比对而言难度不大,但很大地加强了标本图库的制作的难度. 下面是我用c#做的一个简单例子.复杂的设计用简单来说明,其实抓住最关键的地方就是至少保证有一次重叠,因为只是例子.真正实用的时候我会做出三次以上重叠.我用不同字号来何证间隔的 不规则性.将原始阿位佰数字和转换后的数字都保存起来,用户可以根据图片内容只输入阿位佰数字或图片上的内容都可以.注意如果输入的内容中有不好输入的字应该提供一个软键盘之类的输入界
(完整word版)字符分割
在车牌自动识别系统中最重要的指标是字符的识别率，对字符识别的准确率直接影响了系统的性能。字符识别部分由车牌图像的二值化、滤波、字符分割、字符大小规一化、汉字、字母和数字识别等模块组成。这一周我主要学习了字符分割模块的有关内容。 车牌字符分割的任务就是把多行或多字符图像中的每个字符从整个图像中分割出来，使其成为单个字符图像，为下一步将标准的单个字符输入到字符识别模块做准备。字符分割是字符识别的基础，字符分割的质量直接影响到字符识别的效果。字符分割之前，首先要进行图像的二值化，然后再进行字符分割，从而分割出一个个具体的二值图表示的字符图像点阵，作为单字识别的输入数据。由于文本图像不但包括了组成文本的一个个字符，而且包含了字符行间距与字符间的空白，甚至还会带有各种标点符号，这就需要采用一定的处理技术将文本中的一个个字符切分出来，形成单个字符的点阵，以便进行字符识别。车牌字符分割的原理主要是利用车牌字符自身的一些特点如规则整齐的排列、字符之间有一定的间隔、字符的宽高比例固定等等，对车牌区域进行垂直方向的投影，利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。 4．2投影分割 投影分割方法的原理是首先将车牌图像转换为二值图像(设白色为1，黑色为0)，然后将车牌像素灰度值按垂直方向累加，即所谓的垂直投影。由于车牌中字符之间的灰度值通常为O，因此，投影图将会在字符之间形成谷底，或者说在字符处形成波峰(一种特殊的波峰)。通过寻找两个波峰之间的谷点，将其作为字符分割的位置，完成字符的分割。投影分割法的具体步骤如下： (1)先自下而上对图像进逐行扫描直至遇到第一个白色象素点。记录下来，然后再由上而下对图像进行逐行扫描直到找到第一个白色象素点，这样，就找到图像大致的高度范围。(2)在这个高度范围之内再自左向右逐行扫描，遇到第一个白色象素时认为是字符分割的起始位置，然后继续扫描，直至遇到没有白色象素的列，则认为是这个字符分割结束。然后继续按照上述的方法扫描，直至图像的最右端，就得到每个字符比较精确的宽度范围。(3)在已知的每个字符比较精确的宽度范围内，按照(1)的方法，分别进行自上而下和自下而上的逐行扫描来获得每个字符精确的高度范围。投影分割的方法比较常用，主要是针对在车牌定位、图像预处理后比较规则的车牌图像。它的优点是程序逻辑设计简单，循环执行功能单一，便于设计和操作，程序执行时间短。缺点是由于车牌图像通常会有噪声，产生字符的断裂和交叠等情况，在投影时字符之间的谷底会受到很大影响，造成谷底不明显，严重时谷底会消失，造成字符分割误差甚至错误，最终影响字符的识别。因此该方法对车牌字符的断裂和交叠问题，解决得不很理想。 4．3基于聚类分析的字符分割 基于聚类分析的字符分割原理是按照属于同一个字符的像素构成一个连通域的原则，再结合牌照字符的高度、间距的固定比例关系等先验知识，来分割车牌图像中的字符。其具体算法步骤为： (1) 以等于车牌图像宽度七分之一的阈值‘对车牌图像按行进行逐行扫描，如果有线段的长度大于‘就可以认为是牌照的上下边框，再以等于车牌图像高度五分之三的阈值Z：对车牌图像按列进行逐列扫描，如果有线段的长度大于厶，则认为是车牌的左右边框。因此可除去车牌边框部分。 (2)根据车牌字符的先验知识，在预处理好的车牌图像上预设7个类中心。设置类中心可以采用程序提示给定坐标值的方法，也可以采用给予固定坐标值的方法。 (3)自下向上对图像进行逐行扫描，每扫描到一个白色象素时，都要与上述每个类已获得的每个(白色)象素比较距离d，找到与该象素距离最近的已获得象素点，并认为这两个象素属于同一类，即属于同一字符。距离d取两个象素点：彳(x，Y)扫描得到的当前象素，曰O，)，)
基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计
毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 软件工程年级: 题目:基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计学生姓名: 学号: 指导教师姓名: 职称: 年月
XXXX大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日 目录 摘要 (1)
Abstract (1) 第一章绪论 (1) 1.1车牌识别技术的背景 (1) 1.2 车牌识别系统的工作原理 (2) 1.3 国内外研究 (3) 1.4 本文主要内容 (3) 第二章基本理论介绍 (3) 2.1 数字图像处理技术 (3) 2.1.1 bmp位图 (4) 2.1.2 RGB编码方式 (4) 2.1.3二值图像 (4) 2.1.4 Otsu算法 (4) 2.1.5灰度图像 (5) 2.1.6 中值滤波 (5) 第三章车牌图像的预处理 (5) 3.1车牌图像的灰度化 (5) 3.2车牌图像的二值化 (5) 3.3 去噪处理 (6) 3.3.1去除车牌边框 (7) 3.3.2去除车牌图像中的圆点 (8) 第四章车牌字符分割算法 (8) 4.1传统垂直投影的车牌字符分割算法 (8) 4.2 改进的垂直投影的车牌字符分割算法 (9) 第五章系统实现 (10) 第六章总结与展望 (13) 6.1 总结 (13) 6.2 展望 (13) 致谢 (14) 参考文献 (15)
基于垂直投影法的车牌字符分割算法设计 摘要：车牌识别系统在现代社会有着广泛应用，而车牌字符分割是其中的一项关键技术。本文针对车牌字符分割算法做了较为深入的研究。首先，要想正确的分割车牌图像，必须得到质量较好的车牌二值化图像。所以，本文对车牌字符分割的预处理部分进行较为深入的研究，尤其是车牌图像二值化后的去噪处理。传统投影法对车牌图像要求比较高，容易受到噪声的影响，从而造成分割字符的粘连与断裂。针对传统投影法的不足，文章提出一种基于垂直投影法的改进的字符分割算法，该算法可以有效地识别车牌字符。该方法抗干扰能力较强，能有效的减少字符粘连与断裂，分割准确度较高。 关键词：车牌识别；二值化；字符分割；垂直投影法 Vertical projection-based license plate character segmentation algorithm design Abstract：License plate recognition system has a wide range of applications in modern society, the license plate character segmentation is a key technology. In this paper, the license plate character segmentation algorithm to do a more in-depth study. First of all, in order to correct segmentation of license plate image must be of good quality license plate binary image. So more in-depth study of the pre-processing part of the license plate character segmentation, especially after the license plate image binarization denoising. Traditional projection on the license plate image requires relatively high, easily affected by noise, resulting in a split character adhesion and fracture. For the lack of traditional projection method, the paper presents a segmentation algorithm based on the improvement of the vertical projection of the characters, the algorithm can effectively identify the license plate character. Strong anti-interference ability of the method, which can effectively reduce the character adhesion and fracture, split high degree of accuracy. Keywords License Plate Recognition; binarization ；Character segmentation; Vertical projection 第一章绪论 随着世界经济的快速发展，以及汽车制造技术的提高，使得汽车迅速成为人们日常生活中的一个必需品。这造成全球的汽车数量猛增，而随之也导致城市的交通压力越来越大，城市的交通状况也因此得到了更多的关注。如何有效地对交通进行管理，也成为各国政府和相关部门所关注的焦点和热点。针对这些问题，人们开始将计算机技术、通信技术、计算机网络技术和自动化信息处理等很多新的科学技术用于交通道路的监视和管理系统，以此提高车辆管理和运输的效率。它主要是通过对过往车辆实施检测，提取有关的交通数据来达到对交通的监控、管理和指挥。车牌自动识别技术[1]是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及清晰度问题。本文是在以往的车牌分割算法[2]的基础上介绍了车牌识别技术中的一种字符分割算法，该算法是针对一种已有的字符分割算法（投影法）的改进性研究。 1.1车牌识别技术的背景 随着21 世纪经济全球化和信息时代的到来，迅猛发展的计算机技术、通信技术和计算机网络技术，水平不断提高的自动化信息处理技术在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。同时，高速度、高效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势。伴随着世界各国汽车数量的增加，城市的交通状况越来越受到人们的重视。如何有效地进行交通管理日益成为各国政府相关部门所关注的焦点。针对这一问题，
验证码的作用
验证码的作用 验证码的作用：有效防止这种问题对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，腾讯的QQ社区），我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点，但是对社区还来说这个功能还是很有必要，也很重要。但我们还是提醒大家主要保护自己的密码，尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码，不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码。不要因为只是来iclub问问问题，就随意设置密码，保护你自己的密码也是保护你自己，免得你的账号给人盗用给自己带来不必要的麻烦。~ (1）.验证码一般是防止批量注册的，人眼看起来都费劲，何况是机器。二像百度贴吧未登录发贴要输入验证码大概是防止大规模匿名回帖的发生目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。 （2）.一般注册用户ID的地方以及各大论坛都要要输入验证码 （3）.常见的验证码 1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。 2，CSDN网站用户登录用的是GIF格式，目前常用的随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！可惜读取它的程序，在CSDN使用它的第一天，好像就在论坛里发布了，真是可怜！ 3，QQ网站用户登录用的是PNG格式，图片用的随机数字+随机大写英文字母，整个构图有点张扬,每刷新一次,每个字符还会变位置呢!有时候出来的图片,人眼都识别不了,厉害啊… 4，MS的hotmail申请时候的是BMP格式, 随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 5，Google的Gmail注册时候的是JPG格式，随机英文字母+随机颜色+随机位置+随机长度。6，其他各大论坛的是XBM格式，内容随机。 （4）意义：不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。
基于opencv2.0的车牌检测与字符分割的代码
本程序主要实现的是车牌的定位与检测 主要是利用申继龙论文里面的方法 1、采集得到的图像 2、把RGB图像转换成HSI彩色图像 3、利用设定的H、S阈值得到二值图像 4、对二值图像水平投影获得候选区域 5、对候选区域的HSI图像边缘检测 */ #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include "opencv2/legacy/compat.hpp" #include
Java分割字符串
https://www.360docs.net/doc/9f16216020.html,ng.String 的 split() 方法, JDK 1.4 or later public String[] split(String regex,int limit) 示例代码 public class StringSplit { public static void main(String[] args) { String sourceStr = "1,2,3,4,5"; String[] sourceStrArray = sourceStr.split(","); for (int i = 0; i < sourceStrArray.length; i++) { System.out.println(sourceStrArray[i]); } // 最多分割出3个字符串 int maxSplit = 3; sourceStrArray = sourceStr.split(",", maxSplit); for (int i = 0; i < sourceStrArray.length; i++) { System.out.println(sourceStrArray[i]); } } } 输出结果： 1 2 3 4 5 1 2 3,4,5
split 的实现直接调用的 matcher 类的 split 的方法。在使用String.split方法分隔字符串时，分隔符如果用到一些特殊字符，可能会得不到我们预期的结果。在正则表达式中有特殊的含义的字符，我们使用的时候必须进行转义，示例： public class StringSplit { public static void main(String[] args) { String value = "192.168.128.33"; // 注意要加\\,要不出不来,yeah String[] names = value.split("\\."); for (int i = 0; i < names.length; i++) { System.out.println(names[i]); } } } split分隔符总结 1.字符"|","*","+"都得加上转义字符，前面加上"\\"。 2.而如果是"\"，那么就得写成"\\\\"。 3.如果一个字符串中有多个分隔符，可以用"|"作为连字符。 比如：String str = "Java string-split#test",可以用Str.split(" |-|#")把每个字符串分开。这样就把字符串分成了3个子字符串。 java.util.Tokenizer JDK 1.0 or later StringTokenizer StringTokenizer 类允许应用程序将字符串分解为标记。StringTokenizer 是出于兼容性的原因而被保留的遗留类（虽然在新代码中并不鼓励使用它）。建议所有寻求此功能的人使用String 的 split 方法或 java.util.regex 包。 代码示例 public class StringSplit { public static void main(String[] args) { String ip = "192.168.128.33"; StringTokenizer token=new StringTokenizer(ip,"."); while(token.hasMoreElements()){
车牌识别(字符切割)大作业
图像处理技术
目录一．引言 (1) 二．目的和意义 (1) 三．设计原理 (1) 四.字符分割程序 (2) 五.结果 (4) 六.测试代码 (5) 七.系统的不足 (5) 八.总结 (5) 九.心得体会 (5) 十.致谢 (6) 十一.参考文献 (6)
一．引言 随着人们生活水平的不断提高,机动车辆数量大幅度增加，与之相配套的高速公路，城市路网及停车场越来越多，显著提高了人们对交通控制方面的要求。由于计算机技术的发展，信息处理水平的提高使智能交通系统成为世界交通领域研究的重要课题。其中车牌识别是智能交通系统的重要组成部分。车牌识别系统能够自动、实时地检测车辆、识别汽车车牌，从而监控车辆的收费、闯关、欠费以及各种舞弊现象。本系统为基于蓝色车牌的车牌识别系统，它能够识别非蓝色车辆的蓝底白字车牌。该系统通过车牌提取、车牌定位、预处理、字符分割、字符识别五个模块组成车牌识别系统。 二．目的和意义 通过对车牌识别系统的研究，自己开发小型车牌识别系统，虽有一定的局限性与不完整性，但可以使自己更加的熟悉MATLAB语言，激发对研究的兴趣，拓宽知识面，为自己以后的研究打下基础。在提升自身科研能力的同时，还能提高团队合作精神，清楚团队成员的分工，协调成员间的工作，为今后的团队合作研究积累经验。 三.设计原理 字符分割在此系统中有着承前启后的作用。它在前期车牌定位的基础上进行字符的分割，然后利用分割的结果进行字符的识别。字符识别的算法很多，应为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连的情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为组成该块有两个字符，需要分割。一般分割出来的字符要进行进
语音识别字符分割算法_原创.
5.设计方法 5.1概述 5.2硬件系统的设计 语音信号预处理 （1）预加重 预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。在计算机里用具有6dB/频程升高频特性的预加重数字滤波器来实现，一般是一阶的FIR数字滤波器: 为预加重系数，值接近于l，在0.9和1之间，典型值为0.94。 预加重的DSPBuilder实现： 为了便于实现，将上式中的一阶FIR预加重滤波器用差分方程表示为: 其中，为原始语音信号序列，N为语音长度，上面的公式显示其在时域 上的特性。又因为0.94接近于15/16，所以将上面的式子变为 除以16可以用右移4位来实现，这样就将除法运算化简为移位运算，降低了计算复杂度。在后面的模块设计中，也乘以或者除以一些这样的数，这些数为2的幂次，都可以用移位来实现。 预加重的硬件实现框图如下: 预加重实现框图 DSP Builder中的图形建模为：
预加重滤波器的DSPBuilder结构图 （2）分帧 语音信号是一种典型的非平稳信号，其特性随时间变化，其在很短的时间内是平稳的，大概为1小20ms，其频谱特性和物理特征可近似的看做不变，这样就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理。 分帧的DSP Builder实现： 语音信号在10到20ms之间短时平稳(这样可以保证每帧内包含1一7个基音周期)，也就是说选取的帧长必须介于10到20ms之间，此外，在MFCC特征提取时要进行FFT变换，FFT点数一般为2的幂次，所以本文中选择一帧长度为16ms，帧移为1/2帧长，这样一帧就包含了16KHz*16ms=256个点，既满足短时平稳，又满足FFT变换的要求。 由于采集的语音是静态的，语音长度已知，很容易计算出语音的帧数，但是在硬件上或实时系统中，语音长度是无法估计的，而且还要考虑存储空间的大小和处理速度，采用软件实现时的静态分帧方法是行不通的，可以利用硬件本身的特点进行实时的动态分帧。 为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续语音流的自相关性和过渡性，采用交叠分帧的算法。帧移取1/2帧长，即128个数据点当作一个数据块。FIFO1大小为一帧语音长度，分成两个数据块，预加重后的数据写入这个FIFO。为了实现帧移交叠，在FIFO1读数据时，同时再用FIFO2保存起来，当FIFO的一块数据读完以后，紧接着从FIF22读出这一块的副本。写入的一块数据，相当于被重复读出2次，所以FIFO1的读时钟频率设计为写时钟频率的2倍，而FIFOZ的读写时钟频率和FIFO1的读时钟频率相同。分帧以后的数据在图中按时间标号为1、2、2、3.··…，1、2为第一帧，2、3为第二帧，以此类推。
图片式验证码
a.jsp <%@page contentType="image/jpeg" %>
SQL 分割字符串函数 SQL SPLIT
SQL 分割字符串函数 SQL SPLIT 2009-06-10 00:15 我们在操作数据库时，经常要用到分割字符串以达到某种目的，下面是一个SQL分割字符串的函数： --CODE: -- ============================================= -- Author:
( --输入字符串 @InputString NVARCHAR(MAX), --分隔符号 @Seprator NVARCHAR(10) ) RETURNS @tempTable TABLE ([value] NVARCHAR(200)) AS BEGIN DECLARE @index int DECLARE @value NVARCHAR(200) --去除输入字符串前后的空格 SET @InputString = RTRIM(LTRIM(@InputString)) --分隔符号@Seprator在输入字符串@InputString中的开始位置 SET @index=CHARINDEX(@Seprator, @InputString) WHILE @index>0 BEGIN --返回输入字符串(@InputString)左边开始指定个数(@index-1)的字符 SET @value=LEFT(@InputString,@index-1) --插入数据 INSERT @tempTable VALUES(@value) --重新设置输入字符串截取输入字符串从输入字符串@index+1处开始且长度为LEN(@InputString)-@index SET @InputString = SUBSTRING(@InputString, @index+1, LEN(@InputString)-@index) --分隔符号@Seprator在输入字符串@InputString中的开始位置 SET @index=CHARINDEX(@Seprator, @InputString) END --如果输入字符串不为空 IF(@InputString<>'\') BEGIN INSERT @tempTable VALUES(@InputString) END RETURN END --使用 SELECT * FROM dbo.fn_split('A,B,CD,EFG,H',',') --结果
图形验证码 登陆注册验证
无标题页