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基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机 总被引:6,自引:0,他引:6
普通支持向量机(SVM)方法用于多尺度回归建模时不能取得满意的精度,而现有的多尺度SVM算法存在只适合均匀分布的样本并可能收敛于局部极值等问题.为解决上述问题,本文提出了一种基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机学习算法.文中提出并证明了一种新的径向基小波支持向量核,可提高小波SVM的训练速度和逼近精度.在此基础上,通过解一个二次优化问题可求出多尺度回归建模问题的全局最优解.最终得出的多尺度回归模型能够有效地逼近多尺度信号.仿真结果验证了所提算法的有效性. 相似文献
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提出了一种基于小波包的变换方法。该方法通过对不同脉内调制方式进行频带能量的提取,并引入支持向量机来完成对辐射源的分类。该小波包变换对信号局部的时频特征具有较好的分辨率。仿真结果表明,文中的小波包变换信号时频特征的分析精度优于传统算法。 相似文献
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提出了一种应用离散小波变换(DWT)结合主分量分析(PCA)进行特征提取,然后用支持向量机(SVM)对P300进行分类的算法.该算法首先在一定预处理基础上使用离散小波变换对P300脑电信号分解,然后选取蕴含P300大多数信息的特征尺度进行小波重构,从而达到去噪增强的效果.然后使用PCA进行特征的提取和集中.最后使用支持向量机对提取到的特征分量进行分类.该算法将小波分解和主分量分析结合起来进行特征增强与提取,实验结果表明,该算法能够达到令人满意的正确分类率. 相似文献
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首先介绍了小波包分解与重构算法和支持向量机的分类算法,然后以一个带通滤波器故障诊断为实例,利用小波包提取特征响应向量建立样本集,并利用支持向量机完成滤波器电路的故障诊断,诊断效果良好。 相似文献
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针对非平稳时间序列预测问题,将支持向量机理论和小波理论相结合进行预测.首先对复杂的非平稳时间序列进行小波分解得到相对平稳的分量,然后对相对平稳的分量单独用SVR建模进行预测,最后将得到的多个预测结果进行组合得到最终的预测结果.同时实验验证了其有效性. 相似文献
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为了进一步提高平面设计的图像去噪质量,文中基于高分辨率的小波混沌置换算法,提出一种适用于平面设计的图像处理方法。首先,通过二维小波变换的快速分解算法,计算图像在各个分量上的小波系数;再利用同一个分量或相邻分量小波系数之间的相关性,通过文中所提出的图像相位滤波算法,同时使用相应的小波系数重构处理后的图像,最终形成了完整的平面设计图像处理方案。仿真结果表明,与基于幅度的匹配滤波算法相比,所提出的算法具有更加理想的去噪效果。 相似文献
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基于Vague-Sigmoid核函数的PSVM故障诊断算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机因其相比于传统算法具有良好的分类性能,而广泛地应用于故障诊断研究中。但标准SVM存在训练时间长,占用内存大的不足。近似支持向量机(Proximal Support Vec-tor Machines,PSVM)算法具有训练速度快占用内存少的特点,特别适用于大量数据的故障诊断。但其对于分类超平面附近点的诊断精度略显不足。针对此类问题文中将耗时较少的Vague-Sigmoid核函数应用于PSVM,用以提高其对于在分类面附近样本的分类精度,仿真证明获得了较好的效果。 相似文献
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基于交叉验证的激光光斑小波降噪 总被引:1,自引:0,他引:1
提要:将一种基于交叉验证理论的小波滤波算法引入到CCD图像采集系统中,实验表明,与一些传统的方法相比,这种小波滤波方法滤除了原图中的大量噪音并显著提高了信噪比,积分重心偏差较小。 相似文献
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小波分析在图像处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
小波分析应用在图像处理中是小波分析较常见的应用之一,在小波分析的理论基础上。简要介绍了小波分析在图像处理中应用,重点介绍了在图像压缩中的应用。结果表明,小波分析应用在图像压缩中,压缩效果较好。 相似文献
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基于小波分析的红外图像非线性增强算法 总被引:2,自引:1,他引:2
红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实际应用中需要进行增强处理。将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利用小波分析对图像进行分解,提取图像的多尺度特征信息;然后通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的子带系数进行运算以改变目标特征的强度;最后利用小波反变换重构图像,实现图像的对比度增强和背景抑制。与几种常用的红外图像增强算法进行了实验对比,验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于小波的图像超分辨率重建算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在遥感图像、医学图像等领域,最初获得的图像分辨率往往达不到期望的水平。图像的超分辨率重建就是在低分辨率图像基础上重建出高分辨率图像的技术。针对已有重建算法中的不足,给出一种将高频能量适当降低的SHR重建算法;并进而针对高频细节不能高质量重建的问题,利用小波反变换对高频信息进行重建,提出了一种基于小波高频重建的图像超分辨率重建算法——SHW算法。实验证明,这两种算法的性能比已有图像超分辨率重建算法均有不同程度提高。 相似文献
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曾敬枫 《智能计算机与应用》2016,(4):75-77
通过介绍小波图像去噪的方法和小波阈值去噪的步骤,讨论小波基在小波阈值去噪中的作用,阐述了常见的几种小波基的特征及其相关性质的比较。最后通过在MATLAB下,分别选择了db2和sym4两种小波基,进行小波阈值去噪实现图像高频系数的滤波并重建,得到采用不同的小波基影响图像去噪效果的结论。 相似文献
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图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果. 相似文献