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合成孔径雷达(SAR)图像产生的相干斑噪声是一种乘性噪声,严重影响SAR图像的质量.本文提出一种新的极化SAR图像的去噪方法,该方法对极化SAR图像进行自适应Bandelets阈值方法,阈值采用BayesShrink软阈值方法,将其应用于自适应Bandelets系数.通过实验对比,证实此法与小波阈值去噪相比,能够更好地... 相似文献
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基于能量特征的脑电信号特征提取与分类 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值.根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单.初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%. 相似文献
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有理系数小波滤波器的设计可以通过降低小波函数消失矩阶数来实现,但设计方程中出现的自由变量的取值需要在一定的范围之内,因为需要满足Daubechies紧支集条件。归纳总结了有理系数小波滤波器的设计过程,并以长度为4的有理系数小波滤波器设计为例,对如何确定设计方程中自由变量的取值范围进行了讨论,以得到适用于视觉传感器图像处理算法硬件实现的有理系数小波滤波器。 相似文献
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在粗糙集理论中,精度是量化由粗糙集边界引起的不精确性的一种重要数字特征,但传统精度没有考虑到由关系覆盖导出的颗粒大小。本文通过引入独立邻域集的概念,给出一种新的广义粗糙集精度的度量。 相似文献
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Pilsung Kang Author Vitae Author Vitae 《Pattern recognition》2008,41(11):3507-3518
Instance-based learning (IBL), so called memory-based reasoning (MBR), is a commonly used non-parametric learning algorithm. k-nearest neighbor (k-NN) learning is the most popular realization of IBL. Due to its usability and adaptability, k-NN has been successfully applied to a wide range of applications. However, in practice, one has to set important model parameters only empirically: the number of neighbors (k) and weights to those neighbors. In this paper, we propose structured ways to set these parameters, based on locally linear reconstruction (LLR). We then employed sequential minimal optimization (SMO) for solving quadratic programming step involved in LLR for classification to reduce the computational complexity. Experimental results from 11 classification and eight regression tasks were promising enough to merit further investigation: not only did LLR outperform the conventional weight allocation methods without much additional computational cost, but also LLR was found to be robust to the change of k. 相似文献
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A privacy preserving technique for distance-based classification with worst case privacy guarantees 总被引:1,自引:0,他引:1
There has been relatively little work on privacy preserving techniques for distance based mining. The most widely used ones are additive perturbation methods and orthogonal transform based methods. These methods concentrate on privacy protection in the average case and provide no worst case privacy guarantee. However, the lack of privacy guarantee makes it difficult to use these techniques in practice, and causes possible privacy breach under certain attacking methods. This paper proposes a novel privacy protection method for distance based mining algorithms that gives worst case privacy guarantees and protects the data against correlation-based and transform-based attacks. This method has the following three novel aspects. First, this method uses a framework to provide theoretical bound of privacy breach in the worst case. This framework provides easy to check conditions that one can determine whether a method provides worst case guarantee. A quick examination shows that special types of noise such as Laplace noise provide worst case guarantee, while most existing methods such as adding normal or uniform noise, as well as random projection method do not provide worst case guarantee. Second, the proposed method combines the favorable features of additive perturbation and orthogonal transform methods. It uses principal component analysis to decorrelate the data and thus guards against attacks based on data correlations. It then adds Laplace noise to guard against attacks that can recover the PCA transform. Third, the proposed method improves accuracy of one of the popular distance-based classification algorithms: K-nearest neighbor classification, by taking into account the degree of distance distortion introduced by sanitization. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method. 相似文献