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小波变换与傅立叶变换在γ能谱降噪处理中的比较研究 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了小波变换与傅立叶变换的基本原理,对γ能谱降噪引入了小波变换方法并将其与傅立叶变换方法做了比较,针对^60Co的γ能谱分别用小波变换方法和傅立叶变换方法进行了噪声消除。MATLAB语言仿真结果表明,基于小波变换的降噪方法与传统的傅里叶变换方法相比具有较高的精度,应用于γ能谱降噪是非常理想的。 相似文献
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提出了一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法,该方法将γ能谱看作非平稳离散信号,对γ能谱做小波包分解得到各频带的能量,以各频带能量为元素构造特征向量作为神经网络的训练样本,利用神经网络的分类功能实现γ能谱的识别.结果表明,该方法不仅能准确地识别不同种类标准源的γ能谱,还能准确识别不同批次标准源的γ能谱,具有很好的实用价值. 相似文献
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