脉搏信号和主成分分析在亚健康状态识别中的应用

为了评估亚健康状态,提出一种基于脉搏信号的亚健康状态识别新方法。用小波变换对脉搏信号消噪处理,再用功率谱、近似熵、小波熵估计提取特征量,对提取的特征量进行主成分分析,最后用改进的线性判别式分析法分类识别,主成分识别率达100%。该方法计算简单,稳定性好,识别率高,对亚健康状态的评估有一定的可行性。     

基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别方法

针对地铁门在开关过程出现的一些亚健康状态难以识别情况,提出一种基于时间序列数据挖掘的地铁车门亚健康状态识别的方法。该方法首先通过多尺度滑动窗口的方法并结合拓展符号聚集近似（ESAX）字符化算法对车门电机的转角、转速和电流数据进行字符化;然后计算其与车门正常运行状态下模板曲线之间的距离作为特征量,并使用主成分分析（PCA）法进行降维;最后结合基础特征利用分层模式识别模型对各类亚健康状态由粗到细逐层进行识别。以实测车门电机数据为例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效区分各类亚健康状态,识别率可达到99%。     

小波包变换在手写体金融汉字识别中的应用

针对小波包变换的特点,提出了一种基于小波包变换的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行二维小波包分解,利用基于子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,将特征向量送入支持向量机进行分类。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。     

改进的基于小波包变换的语音特征提取算法

针对语音信号的非平稳特性,传统的应用短时分析技术容易丢失信息的现状,提出了一种利用小波包变换的技术对语音信号的共振峰特征（FDWPT）进行提取的方法。对整个语音信号进行多分辨分析的小波包变换,这样可以得到每个频带的小波分解值,结合共振峰的频率特性,选取适当的小波包分解结点,对这些结点建立共振峰参数,使用矢量量化模型进行识别,从而提高了说话人识别的效果。     

基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别

提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析（M2DPCA）抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析（WMSD）得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。     

基于PCA的离散小波自回归情感识别

针对情感识别进行研究,提出基于主成分分析法（PCA）过滤小波变换结合自回归模型提取的信号特征方法,并基于梯度提升分类树以实现情感分类.将特征提取的重点放在脑电信号变化情况以及小波分量变化情况作为脑电信号特征.采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据.结果表明,算法对8种情感两两分类识别平均准确率为95.76%,最高准确率为98.75%,可为情感识别提供帮助.     

结合小波变换和稀疏主成分分析的复合材料缺陷信号增强算法

脉冲热成像技术被广泛应用于碳纤维复合材料内部缺陷检测。由于原始热成像数据包含不均匀背景及检测噪声,缺陷信号的可视化效果较差,无法直接进行缺陷检测及识别。针对上述问题,提出结合小波变换和稀疏主成分分析（wavelet transforming and sparse principal component analysis,WT-SPCA）的特征提取方法,以提高缺陷信号的可视化效果。首先利用小波变换进行噪声信号去除,进一步采用稀疏主成分分析提取缺陷信号特征。实验结果表明,WT-SPCA方法可有效去除不均匀背景及噪声干扰,准确提取缺陷特征。与主成分分析、稀疏主成分分析等特征提取方法相比,WT-SPCA能够有效提高缺陷信号的可视化效果及缺陷区域的信噪比水平。     

应用复小波和独立成分分析的人脸识别

结合双树复小波变换（DT-CWT）和独立成分分析（ICA）提出了一种人脸识别新方法。该方法首先应用双树复小波变换提取图像的特征向量,接着通过主成分分析（PCA）降低特征向量的维数,在此基础上应用独立成分分析提取统计上独立的特征向量,然后基于相关系数的分类器对特征向量进行分类。双树复小波变换具有方向与尺度选择性,并能有效的保持图像的频域信息,其与独立成分分析相结合提取的特征具有良好的分类性能。在ORL和AR人脸图像数据库上进行算法验证的结果表明该方法的有效性。     

结合小波变换和图像主元分析的人脸识别

提出了一种基于小波变换和图像主元分析（IMPCA）相结合的人脸识别方法。小波变换具有保留主要信息,去除噪声的作用,对人脸图像进行小波变换,对变换后的近似图像采用IMPCA方法进行识别。IMPCA是一种快速有效的直接通过图像抽取特征的方法,从图像重构的角度分析了实现IMPCA的两种模式,两种模式分别增强了图像的行特征和列特征,将它们的识别结果进行决策融合可以获得更好的识别效果。基于ORL人脸数据库的实验表明,所提出的方法在识别率上优于单独的IMPCA方法。     

融合小波变换与KPCA的分块人脸特征抽取与识别算法

鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。     

sEMG信号采集电路设计及其特征提取算法

表面肌电(Surface electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了神经和肌肉的活动功能状态,已获得广泛应用。本文设计了一种sEMG信号采集电路并以单通道形式采集上肢5种动作的sEMG信号,经小波包变换提取6种特征(其中一种引自基于小波变换的特征提取方法)并分别结合PCA和KPCA进行处理;再分别用BP神经网络和SVM进行动作识别。此外,对比了小波变换的特征提取;讨论了KPCA与PCA在特征变换上的差异。所提取的基于小波包变换的6种特征有5种的识别率均超过95.7%,其中引入的高低频系数组合特征在BP神经网络下平均识别率超过99%。基于小波变换提取的5种特征经KPCA变换后也达到较高的识别率。实验结果表明,本文的sEMG信号采集方法及其特征提取方法均达到较好效果。     

基于小波变换和PCA的SAR图像相干斑抑制

提出一种SAR图像相干斑噪声抑制新的滤波方法。该方法利用小波变换结合主分量分析(PCA)对SAR图像进行去噪。小波变换可以很好地保持边缘细节信息,主分量分析(PCA)能从混合信号中提取出主分量即信号的主要特征,将小波变换结合PCA用于图像处理,能在有效消除噪声的同时保持边缘信息。与Kirsch模板加权平滑滤波和结合小波变换的Kirsch模板加权平滑滤波去噪方法进行比较,实验结果表明,该方法具有良好的抑制相干斑噪声效果和较强的边缘保持能力。     

融合小波和自适应类增广PCA的人脸识别

提出了融合小波变换和自适应类增广PCA（CAPCA）的人脸识别算法。用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,再利用自适应的类增广PCA方法对小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,从而达到进一步降维的目的。不同于类增广PCA,该方法不需要构建样本的类间信息,使用起来更加灵活,又由于小波变换对图像的预处理,算法的识别率和耗时也得到了进一步的优化。Yale和FERET库上的实验表明了该算法的有效性。     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。     

基于曲波与主分量分析的人脸识别

本文提出了基于曲波变换和主分量分析的人脸识别算法。针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性的弱点,采用曲波变换提取面部主要特征。由于人脸的主要特征是面部的曲线信息,而曲波变换直接以曲线为表达基元,其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性,而且是各向异性的,所以能更好地表达面部特征。进一步使用主分量分析将特征投影到更具表达力的空间中,从而达到更高的识别率。实验结果表明曲波的性能优于小波,尤其是曲波小尺度系数的识别率明显高于小波高频系数。     

一种基于张量PCA的人耳识别的改进方法

张量主成分分析是一种新的主元分析方法,可以解决传统PCA方法对图像进行降维时出现的问题。小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用。综合利用这两个方法的优点,提出了一种基于张量PCA的人耳识别新方法。该方法对人耳图像采用小波变换做预处理得到4个子带图像,对其中“LL”低频子带图像用张量PCA进行特征提取,用支持向量机的方法进行识别。实验结果表明,利用此方法与传统主成分分析识别相比,提高了识别率,缩短了识别时间。在USTB人耳库上实验,该方法的识别率比传统PCA方法提高了6%,识别时间为传统PCA方法的35.23%。     

改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法

针对传统卷积神经网络(CNN)为获得高准确率不断堆叠卷积层、池化层致使模型结构复杂、训练时间长且数据处理方式单一的问题,提出改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法.首先,对原始振动数据进行小波降噪和小波包降噪两种数据处理,更好地保留原始信号中对亚健康识别有用的信息;其次,CNN采用分层卷积的思想,并行3个不同尺度的卷...     

基于多姿态人脸图像合成的识别方法研究

为了解决多姿态人脸识别问题,提出基于独立成分分析（ICA）进行正面人脸合成的新方法。首先利用ICA和PCA提取不同姿态人脸的特征子空间,然后利用通过训练得到的姿态转换矩阵合成其相对应的正面人脸图像,实验表明ICA人脸识别算法要优于PCA人脸识别算法,并在此基础上用小波对人脸图像进行预处理,据姿态转换矩阵得到的正面人脸特征系数直接进行分类比较,识别率得到了很大的提高。     

结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别

提出一种结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别的识别方法。采用小波变换对图像进行处理,对于包含主要信息的低频子图用PCA进行特征抽取,而其他三个高频子图,虽然描述信息相对较少但包含重要的分类信息。为了减少计算量,对高频子图进行图像融合,再用NMF进行特征抽取,采用最近邻分类方法进行分类。最后对这两个识别结果进行加权处理,得到最终的识别结果。实验证明可以有效地提高识别率。