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target-detection-in-sea-clutter
- 作者分析了海杂波的多普勒谱特性，给 出了两种基于多普勒谱特征的检测方法，应用联合瑞利概率密度函数描述海杂波 多普勒谱的统计特性和熵值方式表示多普勒谱的波形特性。 -As the present study on sea clutter are shown, based on the analysis of sea clutter Doppler spectrum characteristics, two target detection algorithms are propo
DataMining3rd
- 评测数据在去掉停用词的 分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高 1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题 -Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop
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
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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
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- 融合小波能谱熵和支持向量机ＳＶＭ的特点提出了基于小波能谱熵的ＳＶＭ故障诊断方法． 利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向 量-Fusion wavelet energy entropy and support vector machine SVM is proposed based on the characteristics of wavelet energy entropy SVM fault diagnosis method. U
Entropy_Approximate
- 计算时域信号的近似熵程序,用于脑电信分析中的特征提取，计算脑电信号的近似熵-Calculate the time domain signal approximate entropy program features used in telecommunications analysis of brain extracts, calculated EEG approximate entropy