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Gabor小波变换的matlab实现，可以完成对图像的纹理特征提取，广泛应用于图像处理，模式识别等方向-Gabor wavelet transform matlab implementation can complete the image texture feature extraction is widely used in image processing, pattern recognition and so the direction of
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matlab辅助小波分析与应用例程
对应“matlab辅助小波分析与应用例程”这本书中的实例。-Applications of Wavelet Transform to Pattern Recognition
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这是《精通VC++数字图像模式识别技术及工程实践[第2版]》光盘源代码，其中包括EM算法、fisher判别函数、HMM隐马尔科夫模型、BP神经网络、小波变换、alpha-beta剪枝、A*算法等，还包含几个纹理分析、人脸定位、字符识别、车牌号识别、8数码、黑白棋、离线/在线签名等实例，因此对于学习模式识别、人工智能的朋友们都大有裨益。光盘中的素材请见另外一个资源。-This is " proficient in VC++ Digital Image Pattern Recognitio
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基于纹理谱描述子的图像检索
提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联
系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹
理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋
-This paper presents a new texture spectrum descr iptor for content-based image
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小波变换是在傅立叶变换的基础上发展起来的，它优于傅立叶分析的地方是它在空域和时域都是局部化的，其局部化格式随频率自动变换，在高频处取窄的时（空）间窗，在低频处取宽的时（空）窗，适合处理非平稳信号，在图像处理、模式识别、机器人视觉、量子力学等领域得到广泛应用。-Wavelet transform is a Fourier transform developed on the basis, it is better than Fourier analysis of the place is that
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形状特征是武器装备目标识别的关键因素。针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲
线的特性，提出一种R树索引的分层检索技术模型，在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板，以保证检索的效
率和准确性，并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性。-The shape features of military weapons＆equipment are the most important key factors of image
object recognition．Aimin
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离散小波变换，然后主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如人脸识别，掌纹，-Discrete wavelet transform, and then principal component analysis for data dimensionality reduction for pattern recognition, such as face recognition, palm prints,
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LBP人脸识别：基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析，提出了一种多级LBP直方图的序列特征(M—HSLBP)的提取方法。-LBP Face Recognition: Based on the wavelet decomposition and local binary pattern (LBP) analysis, a multi-stage sequence of LBP histogram features (M-HSLBP) extraction method.
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小波分析诞生于20世纪80年代, 被认为是调和分析即现代Fourier分析发展的一个崭新阶段。众多高新技术以数学为基础,而小波分析被誉为“数学显微镜”,这就决定了它在高科技研究领域重要的地位。目前, 它在模式识别、图像处理、语音处理、故障诊断、地球物理勘探、分形理论、空气动力学与流体力学上的应用都得到了广泛深入的研究,甚至在金融、证券、股票等社会科学方面都有小波分析的应用研究-Wavelet analysis was born in the 1980s, is considered the mo
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Wavelets using SAS (Windows):
Wavelets are a versatile tool for understanding and analyzing data, with important applications in nonparametric modeling, pattern recognition, feature identification, data compression, and image analysis. Wavelets pro
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提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
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提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
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复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was proposed. The phase of vibrati
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提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起,具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位,其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。-A new method using the phase based on complex analytical wavelet transform for fault diagnosis of gears was pro
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本文首先介绍了已有的调制识别方法：判决理论识别方法和统计模式识别方法[9]，然后详细介绍了基于小波变换调制识别过程，最后分析了数字信号调制识别技术的发展前景。-This paper first introduced the existing modulation identification method: Decision theory identification method and statistics pattern recognition method, Then detailed
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WaveletTransform on Pattern Recognition。小波变换在模式识别领域经常使用。这个是关于小波在模式识别方面的一些应用情况。如果你想了解小波，这个很适合你。资料里面有报告跟PPT两部分，如果你是模式识别方向的研究生，那么你可以拿这个交作业了。-Comparison and Application the Wavelet Transform on Pattern Recognition
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该代码描述了一种用Gar小波进行纹理特征提取方法，可用于图像分析、视频处理、以及模式识别前期建立模式向量。-The code describes a texture with Gar wavelet feature extraction methods can be used for image analysis, video processing, and pattern recognition pre-established pattern vector.
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二维Gabor小波变换是在时频域进行信号分析处理的重要工具，其变换系数有着良好的视觉特性和生物学背景，因此被广泛应用于图像处理、模式识别等领域-An important tool for two-dimensional Gabor wavelet transform is a time-frequency domain signal analysis and processing, the conversion coefficient has a good visual properties a
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为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象
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为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象
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