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image-fusion-algorithm-
- 基于多尺度小波分解的图像融合方法是目前最热门的方法之一。本文重点对基于小 波分解的图像配准和图像融合技术进行研究-Multi-scale wavelet decomposition based image fusion method is one of the most popular methods. This thesis studies the image registration and image fusion technology based on wavelet dec
xiaobo
- 给定一信号，用db1小波对信号分别进行单尺度和三尺度分解，求出各层的低频和高频系数，并进行重构。-Given signal db1 wavelet signal single-scale and scale decomposition, obtained layers of low-frequency and high-frequency coefficients to reconstruct.
application-of-MSPCA
- 论文：基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用-application of MSPCA based on wavelet transferm to sensor fault diagnosis
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
mallat-dwt
- 利用matlab程序实现对一维信号进行连续小波变换，进而在程序的编辑过程理解一位连续小波变换的小波系数矩阵的含义。 同时通过对预算的到的小波系数矩阵进行分析解释，得到原始信号的频谱分布以及了解小波系数在尺度和位移两个分量上的意义。-Matlab program to achieve continuous wavelet transform of one-dimensional signal, and then in the editing process of the program
sift
- 主要讲述了尺度空间和SIFT算法 可以更深入的理解之间的关系-Focuses on the relationship between the scale space and deeper understanding of the SIFT algorithm
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
The-empirical-mode-decomposition-
- 应用经验模式分解将恒电量瞬态响应信号分解为不同时间尺度的内在模函数分量，去除其中的小时间尺度的干扰噪声分量-Empirical mode decomposition coulostatic transient response signal is decomposed into different time scales intrinsic mode function component, remove the small time scale interference noise compon
ECG-Detection-use-wavelet
- 本文把小波变换应用于心电信号的识别。探讨了伸缩尺度和伪频率(译自pseudo—frequency)-~．间的关系；利用二进双正 交样条小波对室扑信号按Mallat算法进行小波分解；提出了心室扑动和心室颤动信号的小波变换识别方法-Wavelet transform in used to identify the ECG si a1．The relation between scale and pseudo—frequency is discussed．The ventrlcular flu
Hilbert335
- 测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
SIFT-algorithm
- SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种计算机视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。 局部影像特征的描述-SIFT algorithm
likehood
- 针对遮挡、光照变化、尺度变化等复杂环境中的视觉跟踪问题, 提出一种基于后验概率 度量的粒子滤波跟踪算法-For shelter, illumination changes, scale variations in complex environments such as visual tracking problem, a posterior probability metrics based on particle filter tracking algorithm
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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
Image-fusion
- 这是一篇图像融合方面的博士论文，在多尺度变换的基础上进行图像融合处理，实验结果表明能取得很好的融合效果。-This is an image integration doctoral thesis, in a multi-scale transformation based on image fusion, experimental results show that fusion can be achieved very good results.
multiscale
- abaqus 有限元分析二次开发, 介绍各种多尺度仿真方法的综述-abaqus multiscale simulation review
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- 介绍有限元 仿真分析中金属基复合材料多尺度计算方法研究进展-Introduction Finite Element Analysis of Metal Matrix Composites Research Progress multiscale computational
WinnnerP-direction-data
- winner+项目信道校正数据，大尺度、小尺度、视距、非视距信道参数校正测量数据-winner+ project channel calibration data, large-scale \ small scales, sight, NLOS channel parameter calibration measurement data
Freeman
- 针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和缩放曲线的不足，提出Freeman 链码描述的曲线匹配方法。该方法为Freeman 链 码设计一种基于差别累加值及链码差的拐角点快速检测算法，能够快速地检测出曲线拐角点；通过计算曲线起点和曲线方向，得 到不随曲线旋转、平移和尺度变化的标准拐角点序列；根据拐角点的长度序列和夹角序列进行相似判断实现曲线匹配。Freeman 链码描述的曲线匹配方法不受曲线旋转和缩放的影响，计算量小，易于实现，仿真实验证明该算法合理有效。-针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和