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Wavelet.rar
- 小波包变换分析信号的MATLAB程序，可用于提取故障特征向量,Wavelet packet transform analysis of signals in MATLAB procedures, can be used to extract fault feature vector
3Model.rar
- 基于小波变换的三维模型提取技术的毕业论文,包括代码和答辩ppt.1．实现了三维模型的表示和规范化预处理过程，在此基础上，开发了进行检索实验的可视化特征提取实验平台。 2．结合球面调和变换获取旋转不变量具有降低特征向量维数的特性，实现了基于光线投射的特征提取方法，通过检索评价实验确定了参数的最佳取值。 3．分析了基本的光线投射方法和改进的光线投射方法的缺陷，提出了一种基于三维小波变换的特征描述方法。对光线投射算法进行了扩展，将切比雪夫采样点序列进行离散小波变换，然后利用球面调和变换获得旋转不变
powerspectrum
- 使用小波包变换分析两个信号的特征向量和各频率成分的功率谱-the analysis of two signals eigenvector and power spectrum using wavelet-packet transform
sum1all
- 一个毕业程序设计，是用小波和支持向量机对电能质量扰动的识别与分类，主要利用的能量特征。-A graduate program design is the use of wavelet and support vector machines for power quality disturbance recognition and classification, the main characteristics of energy use.
Wavelet_Based_Feature_Extraction_for_SVM_for_Scree
- 支持向量机在模式识别和分类中应用广泛， 小波方法的多尺度特性也众所周知。 本文将小波和支持向量机相互结合实现特征提取。-Support vector machine in pattern recognition and classification of the application of a wide range of multi-scale wavelet method is also well-known characteristics. In this paper, wavel
Extractionoffaultfeaturevector
- 用小波包提取故障特征向量并归一化，很实用，论文里的部分程序-Extracted using wavelet packet fault eigenvector and normalized, it is useful, some of the procedures in the thesis
neuralandwavelet
- 对采集到的电压信号进行小波包分解提取特征向量，再进行BP神经网络训练-On the acquisition of the voltage signal to the wavelet packet decomposition to extract feature vector and then BP neural network training
41695066wienerfilter2
- 内容：第4章 图像增强（对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强）；第5章 图像复原（逆滤波复原、维纳滤波方法）；第6章 图像处理中的正交变换（傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法）；第7章 图像压缩编码（霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、游程编码（Run Length Coding）、位平面编码、预测编码、DPCM、-Content: Chapter
Face_detection
- 基于高波小波特征提取和神经网络的人脸检测Matlab源码。-Based on high-wave wavelet feature extraction and neural network face detection Matlab source code.
texture_feature
- 基于小波变换的纹理特征提取方法，可以提取特征值，经过修改也可以提取其他特征向量！适合初学者使用！-Wavelet-based texture feature extraction method that can extract the characteristic values, a modified vector of other characteristics can also be extracted! Suitable for beginners!
20080111
- 有关图像的目标识别："给出一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达图像目标检测方法#用恒虚警和扩展分形方法对3&E图像进行目 标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波!去除一部分虚警!用小波域主成分分析对每个检测窗口内的图 像提取特征向量!用支持向量机对提取得到的特征向量进行分类!辨识目标和背景杂波!完成目标检测#使用&K?3数 据对该方法进行验证和分析!实验结果表明!经过特征分类辨识后!在检测率不变的情况下!虚警数目显著降低# -Related to the image ta
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
Untitled
- 利用小波变换实现对故障信号的特征提取 构造特征向量-Wavelet transform feature extraction of fault signals structural feature vector
xiaobobao-BPwangluo
- 小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用，本文对齿 轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量，进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络。-xiaobobao、BP、gearbox fault detection
xiaobobao-BP-zhoucheng-zhenduan-
- 基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断。：基于故障轴承的特征提取，提出了将小波包分析与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承信号进行3层小波包分解，构造小波包特征向量作为故障样本，用训练好的BP神经网络进行故障诊断，试验结果表明，该方法能够有效地诊断出滚动轴承的故障类型。-Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on W avelet Packet Energy Eigenvector and Neural Network
gaborsvm1
- 先用gabor 小波滤波器,做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.需要用matlab 2010 或更新的版本才能运行-the code is used for face detection.Firstly it use gabor wavelet filter for feature extraction,Secondly it use support vector machine (SVM）for classification.matlab 2010 required.
Wavelet_denoising
- 基于小波变换的纹理特征提取方法，可以提取特征值，经过修改也可以提取其他特征向量！-Wavelet-based texture feature extraction method can extract the characteristic values can also be modified to extract the other eigenvectors!
程序2
- 介绍的是关于提取小波特征以及支持向量机分类的编程，也就是特征提取识别分类。(Wavelet feature extraction and support vector machine classification)
eigenvector
- 使用matlab的小波变换特征向量和高低频系数的提取(Using matlab wavelet transform feature vector and extraction of high and low frequency coefficients)
Vc6_Image
- VC++图像处理及源码包（大全）包括下列内容：1.数字图像获取，处理及实践应用电子书 2.数字图像获取，处理及实践应用电子书分章节源码 3.书中提及的各种算法的综合源码。压缩包里面包括的算法代码有：分章节源码内容：内容：对比度增强、灰度变换法、直方图修整法、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色增强；逆滤波复原、维纳滤波方法；傅立叶变换、离散余弦变换（DCT）、沃尔什变换、基于特征向量的变换、霍特林（Hotelling）变换、SVD变换、小波变换、Mallat算法；霍夫曼（Huffman）编码、算术