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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
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介绍candide模型的用法，及candide模型的特征点的变换-The introduction candide model of usage, and candide model the transformation of the feature points
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针对
１２８
维
ＳＩＦＴ
特
征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率
．
实验结
果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果
．
与原算法相比，在保
证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低
１０％～２０％
，
对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低
５％．
-For 128-dimensi
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电压跌落是最严重的动态电能质量问题之一，
精确定位电压跌落起止时间是应对电压跌落问题的
重要前提和基础。由于电压采样信号往往有噪声分
量，现有的方法在定位电压跌落的起止时间时存在
局限性。本文提出利用多小波变换及相邻系数去噪
的电压跌落定位方法。多小波兼有对称性、正交性、
有限支撑性和二阶消失矩等优异的信号处理性能，
利用GHM多小波可以准确定位电压跌落起止时间。
多小波变换系数在每层之间具有对应关系，多小波
相邻系数将紧相邻的若干个系数作为一个整体来确
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The Discrete Wavelet Transform (DWT) is a transformation that can be used to analyze the
temporal and spectral properties of non-stationary signals like audio. In this paper we describe some
applications of the DWT to the problem of extracting in
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