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  1. PicEnergy

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  2. 根据被测图像纹理背景和目标区域在小波变换域内图像能量分布的不同,以及经过多尺 度分解后在各子空间信息分布的不同,提出与背景纹理的方向无关,把目标的变化具有旋转、平移 以及尺度不变性的能量特征作为检测的依据。实验证明该方法具有较好的适应性。-According to the measured image texture background and target region in wavelet transform domain energy distribution of the di
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:188.91kb
    • 提供者:lee
  1. xiaobofenxijiangyi

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  2. 小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 这套讲
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:1.16mb
    • 提供者:Kevincao
  1. Wavelet-Analysis

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  2. 小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较,小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息,因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术,它在信号分析、语音合成、图像识别、计
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-03-27
    • 文件大小:848.92kb
    • 提供者:zhouxiaolin
  1. Wavelet-analysis-to-understand

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  2. 小波变换是克服其他信号处理技术缺陷的一种分析信号的方法。小波由一族小波基函数 构成,它可以描述信号时间(空间)和频率(尺度)域的局部特性。采用小波分析最大优点 是可对信号进行实施局部分析,可在任意的时间或空间域中分析信号。 -Wavelet transform is a signal processing techniques to overcome the other deficiencies of a signal analysis method. By the family o
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:439.2kb
    • 提供者:王升
  1. watermarkcleck-door

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  2. 小波变换域图像水印算法是一种对图像多尺度的空间频率分解[13],能更好地与人类视觉系统(HVS Human Visual System)相匹配。由于小波变换具有良好的时频局部性和多分辨率表示的特点,而且,当前最新的图像压缩标准——JPEG2000 和视频的MPEG-7 压缩标准都采用了小波变换,-The wavelet transform domain image watermarking algorithm is a multi-scale image of the spatial frequ
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1.9mb
    • 提供者:QYH
  1. Gabor

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  2. 二维gabor变换提取图像的空间多尺度多方向的特征(2 dimensional gabor transform)
  3. 所属分类:波变换

    • 发布日期:2017-12-21
    • 文件大小:91kb
    • 提供者:gengjiedlut
  1. matlab小波变换程序

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  2. 小波变换(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的"时间-频率"窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了
  3. 所属分类:波变换

    • 发布日期:2018-04-23
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:丁帅
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