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本文对小波分析以及小波分析在动态测试信号的滤波方面的应用原理做了概括,给出了对测试信号进行傅立叶分析和小波分析的滤波结果. 相似文献
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本文对小波分析以及小波分析在动态测试信号的滤波方面的应用原理做了概括,给出了对测试信号进行傅立叶分析和小波分析的滤波结果. 相似文献
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雾天图像能见度差,对比度低,用一般增强或去噪算法并不能得到比较清晰的结果,采用一种基于小波变换的增强算法,使用不同小波基分别对雾天图像进行处理,分析不同小波基的特点,总结出不同小波基对雾天图像清晰化的影响结果。 相似文献
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小波光学滤波理论分析在不同尺度下的“小波子谱罔”还可以进行不同的存储和处理,可根据具体情况来选择小波母函数。而适当的选择小波基函数,使其在空域有限,在空频域也比较集中,则更有利于得到谱图的瞬态和局部的特殊点。对小波光学混合信号处理系统进行的仿真实验表明,小波光学混合信号处理系统能够成功实现可编程实时处理和局部信息处理。针对实际情况,选择不同的母小波或相应地调整小波参数,原始图像的各种所需信息都能被成功提取。 相似文献
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根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,阐述了将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合的方法,对于STM扫描获得的石墨原子图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到了明显提高。 相似文献
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波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像降噪中取得了较好的应用。介绍小波分析和小波包的基本理论,分析几种基于小波和小波包的图像降噪的方法,并且在此基础上,利用Matlab R2008b编程与仿真,对其结果进行分析与比较,实验表明,图像降噪效果与阈值的选取密切相关,小波包降噪后的效果比小波更好。 相似文献
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小波神经网络有机地融合了小波分析的时频特性和神经网络自适应优点。本文将小波神经网络应用于图像表述,提出相应的图像表述算法。分别采用两种小波函数作为网络激励函数,以验证图像表述效果。实验结果表明,小波神经网络能够有效地表述图像,其算法具有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于核函数的Fisher判别分析(KFD)在人脸识别中通常采用高斯径向基函数做核函数,但核函数中参数的选取对分类效果影响较大。目前参数的选取一般仅凭经验,且该方法在处理大样本时,速度较慢。针对这个问题,本文提出了一种融合小波变换和改进KFD的人脸识别的方法。该方法首先用小波变换降低样本的维数;然后在用KFD进行特征提取时,采用微粒群算法自动获取一个最优参数,增强分类效果;最后用SVM分类器完成特征的识别。实验表明,该方法与传统的KFD相比较,运算时间减少,而且识别率得到提高。 相似文献
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一种结合人脸检测的多码率小波图象编码方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在结合人脸检测的基础上,提出了一种多码率的小波图象编码方法,该方法分利用了人眼的视觉特性,强调人眼对图象的主观感受,高压比时恢复图象仍能保持较好的主观质量。 相似文献
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基于小波变换的时—能密度分析 总被引:11,自引:0,他引:11
能量是信号分析的一个重要物理量,它随时间和频率的分布反映了信号的特征,本文在小波变换的基础上提出了时-能密度分析的新方法,该方法能够分析信号在不同频带内的能量随时间的分布情况,从而能提取信号特征,滚动轴承故障信号的仿真和实际运用都能表明时-能密度分析方法能有效地提取信号故障特征。 相似文献
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基于小波滤波器组的涡街流量计信号处理方法 总被引:2,自引:0,他引:2
涡街流量计应用比较广泛,但是,由于易受管道振动和流场不稳定等因素干扰,如何从强噪声背景下检测出涡街信号频率,一直是个难题.研究了多相结构ⅡR小波滤波器组的设计方法,给出了Butterworth型小波滤波器组的实现方案,将基于小波滤波器组的信号处理方法应用于涡街流量计,并给出最佳频带的判别准则.仿真结果表明,Butterworth型小波滤波器组具有较好的幅频特性和较高的频率精度. 相似文献
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《IEEE transactions on instrumentation and measurement》2008,57(2):248-253
In this paper, the authors present an evaluation of a new biometric based on electrocardiogram (ECG) waveforms. ECG data were collected from 50 subjects during three data-recording sessions on different days using a simple user interface, where subjects held two electrodes on the pads of their thumbs using their thumb and index fingers. Data from session 1 were used to establish an enrolled database, and data from the remaining two sessions were used as test cases. Classification was performed using three different quantitative measures: percent residual difference, correlation coefficient, and a novel distance measure based on wavelet transform. The wavelet distance measure has a classification accuracy of 89%, outperforming the other methods by nearly 10%. This ECG person-identification modality would be a useful supplement for conventional biometrics, such as fingerprint and palm recognition systems. 相似文献