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一种多尺度的时间序列相似模式匹配算法
- 提出一种多尺度的时间序列相似模式匹配算法．该算法用离散小波变换对时间序列进行多分辨分析，在多尺度上提取序列的形状特征．然后在不同的尺度上找出相似的序列和子序列模式．该算法可以匹配不同长度的序列，并能支持垂直平移变换和幅度伸缩变换．
Video-based-Gait-Recognition
- 博士论文；提出了幅值谱和反射对称作为关键帧特征的步态识别算法；小波速度矩和小波反射对称矩，以及用二者的结合来描述步态；分形维数小波分析描述子步态识别算法；静态特征和动态特征相结合的三维步态识别方法-Doctoral dissertation put forward the amplitude spectrum and reflection symmetry characteristics as keyframe gait recognition algorithm wavelet veloc
Basedonwaveletanalysisandprincipalcomponentanalysi
- 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征， 它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
a12-nikam
- 利用小波和level 2特征匹配指纹特征-不会写
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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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- 平移不变量小波去噪方法是对Donoho阈值法的改进,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象,而且 能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差,提高信噪比。将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理,同 时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明,该方法可以有效地去除强噪声的干扰,提取齿轮故障特征信息,具有 很好的工程实用性。 -Vector spectrumHilbert demodulation analysis method based on the same source data
fault-diagnosis-of-rolling-bearings
- 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
Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
diannengzhil
- 暂态电能质量扰动信号的内在特征，采用小波变换提取扰动的时间特征，将扰动进行分类。-Inherent characteristics of transient power quality disturbance signals using wavelet transform to extract disturbance characteristics, the disturbance classification.
Simulation-visual-mechanism
- 提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连续性、学习机制等功能，对输入场景，该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示，模拟特征检测器功能 用金字塔结构模拟等级层次性 用两类信息流模拟双向连接性，分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程 用迭代过程模拟学习机制 采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。-Put forward a wavelet domain multi-scale mark
WignerVille2014
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Marx20110509
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
wavelet_introduction
- 小波的特点和发展，波分析在一维信号处理中的应用，小波分析在图象分析中的应用，包括图象特征抽取，图像压缩，数据隐藏和图象水印-Wavelet characteristics and development, wave analysis of one-dimensional signal processing, wavelet analysis in image analysis, including image feature extraction, image compression, data
Hierarchical-Singular-Detection--
- 设计了一个新的基于小波变换的信号奇异点分步检测法，该方法的特点是根据脉冲奇异点和阶跃奇异点的不同特征分两步从信号中提取奇异点-Design a new step detection method based on wavelet transform signal singularity points, the method of characteristics is extracted from the signal in two steps according to the different
xiaobozengqiang
- 弱信号增强处理是探地雷达数据处理中的一个重要环节，而且是探地雷达数据处理难以解决的问题。弱信号在两 方面使其不易于直接从探测剖面上识别出来：一是本身信号强度小且受到随机噪声的干扰；二是存在浅部强信号的明显反 差，视图上难以识别。本文根据小波变换的特征提出一种信号增强方法，即多尺度小波变换信号增强法。-Ground-penetrating radar based on wavelet transform weak signal enhancement
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
cg09000773
- 基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用-A Method of Image Texture Feature Analysis Based on Wavelet Decomposition and its Application
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能