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- 在综合描述声发射信号特点和小波殳换基本原理的基础上，结合实例介绍同时在时域 和频域具有局部分析能力的信号处理方法--小波变换在声发射信号的特征提取、时频分析和噪声去除等方面的应用。
基于粒子滤波的小波特征跟踪方法研究.rar
- 基于粒子滤波的小波特征跟踪方法，与传统的“峰值”跟踪方法不同，粒子滤波具有“多峰”的跟踪形式，具有较强的抗局部遮挡能力
基于局部小波矩的图像匹配算法
- 该文将图像的视觉不变矩特征引入到图像匹配领域中，通过提取图像的局部小波矩，提出了一种基于局部小波矩的图像匹配算法。
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
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- 本文针对基于经验模态分解ＥＭＤ的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉导致有用信号与噪声一起被滤除的问题结合小波在时间尺度两域表征信号局部特征的特性提出了一种基于能量估计实现ＥＭＤ分解层数确定-In this paper, based on empirical mode decomposition EMD temporal filter mode functions inherent component of cross-frequency aliasing and noise toge
Gabor
- 人脸识别，Gabo:小波，伽玛分布，广义高斯分布，子模式技术，二维局部保持映射 -Face Recognition, Gabor Wavelet, Gamma Distribution, Generalized Gaussian Distribution, Sub-pattern Technique, Two-dimensional Locality Preserving Projections
mt
- 小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时频分析，借助时频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。-The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wav
WNN-RBF
- 径向基优化小波神经网络，优化参数，避免陷入局部解-Wavelet neural network, radial basis to optimize parameters optimization
Multi-wavelet-denoising-algorithm
- 多小波消噪算法在局部放电检测中的应用，提供了一种很好的思路-Multi-wavelet denoising algorithm for partial discharge detection
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- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
Boltzmann-machine-algorithm
- 波尔兹曼机算法，一种流行的人工神经网络算法，可解决局部最小等问题-Boltzmann machine algorithm, a popular artificial neural network algorithm, solve the local minimum problem
SSIM
- 一个非常好的基于小波变换和SSIM的非局部均值图像去噪方法，值得大家去阅读-Based on wavelet transform is a very good similarity and nonlocal average SSIM image denoising methods, the effect is very good, for your reference.