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搜索资源 - wavelet feature extraction
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．首先，建
立背景的混合高斯分布模型和阴影颜色模型，通过差分法提取前景区域并结合Gabor小
波纹理特征分析找出潜在的阴影点；然后通过阴影颜色模型对这些潜在的阴影点进行颜
色分析；最后通过后续处理，找出真正的阴影区域-. First of all, to establish the background Gaussian mixture distribution model and the shadow color model, by differential extraction
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《Visual C++数字图像获取、处理及实践应用》杨枝灵、王开等编著。内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Codin
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提出了一种基于小波变换可抗击几何攻击算法。在水印嵌人
部分# 首先对宿主图像进行小波分解
、
嵌人水印, 再通过余弦变换求得该水印图像的一个特征向量, 利用该特征向量和水印
信息通过12 31 函数生成一个二值逻辑系列, 将该序列作为密钥/ 水印提取部分为# 对待测的图像进行小波变换, 再通过余
弦变换求得待测图像的一个特征向量, 利用该特征向量和密钥通过1 2 4 1 函数提取出水印。-Proposed based on wavelet transform algorith
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基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用,提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重
建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断,结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬
态成分的存在,瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。
-The detection and extraction of signal transients through wavelet packets decomposition are
studied and signal trans
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滚动轴承故障特征的时间_小波能量谱提取方法，机械工程学报-extraction of rolling bearing fault feature based on time-wavelet energy spectrum,journal of mechanical engineering
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利用平移不变量发，实现小波阈值去噪，能够有效的消去伪吉布斯现象，利于后续的特征点提取。-The use of translation invariant issued to wavelet threshold denoising can effectively eliminate the Gibbs phenomenon, and conducive to the subsequent feature point extraction.
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MATLAB程序；图像的小波系数提取，然后进行奇异值分解，得到图像的特征系数。-MATLAB program wavelet coefficients of the image extraction, and singular value decomposition, image feature coefficients.
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基于小波的图形拼接技术，用Harris 算子提取特征点-Wavelet-based graphics splicing technology, using Harris feature point extraction operator
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VC++图像处理及源码包（大全）包括下列内容：1.数字图像获取，处理及实践应用电子书 2.数字图像获取，处理及实践应用电子书分章节源码 3.书中提及的各种算法的综合源码。压缩包里面包括的算法代码有：分章节源码内容：内容：对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强；逆滤波复原、维纳滤波方法；傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法；霍夫曼（Huffman）编码、算术
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基于matlab小波分析人脸识别的特征提取-Extraction based on wavelet analysis matlab face recognition feature
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包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，用于特征降维，特征融合，相关分析等,本科毕设要求参见标准测试模型，包括脚本文件和函数文件形式，有小波分析的盲信号处理，正确率可以达到98％，单径或多径瑞利衰落信道仿真。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, For feature reduction, feature fusion,
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小波变换，小波矩特征提取方法，特别好用，注释清楚(Wavelet transform, wavelet moment feature extraction method, particularly easy to use, annotated clearly.)
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脑机接口分类，特征提取用小波包熵，分类使用SVM分类器(Brain-computer interface classification, feature extraction using wavelet packet entropy, classification using SVM classifier)
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使用matlab的小波变换特征向量和高低频系数的提取(Using matlab wavelet transform feature vector and extraction of high and low frequency coefficients)
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对图像纹理特征进行提取，包括灰度共生矩阵、Lbp、小波等(Texture feature extraction of image, including gray level co-occurrence matrix, Lbp, wavelet and so on)
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对故障数据的小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列，并进行降噪处理。(After wavelet packet decomposition and signal reconstruction, wavelet packet energy feature extraction and wavelet packet decomposition, the fault data can be rearranged according to the frequ
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