装备制造技术
裝備製造技術
장비제조기술
EQUIPMENT MANUFACTURING TECHNOLOGY
2008年
5期
35-36,39
,共3页
周雷%席泽敏%刘涛%黄雪军
週雷%席澤敏%劉濤%黃雪軍
주뢰%석택민%류도%황설군
奇异值分解%小波变换%特征提取
奇異值分解%小波變換%特徵提取
기이치분해%소파변환%특정제취
将奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和小波变换两者结合用于目标特征的提取,奇异值分解可以有效的降低运算量和存储量.并能消除信号中的噪声;小波变换的多尺度分析可以提供任意分辨率的时间尺度信息,从而确保了信息的准确性.通过与普通小波分析(不包含奇异值分解)做比较.证明了所提出的方法是有效的.
將奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和小波變換兩者結閤用于目標特徵的提取,奇異值分解可以有效的降低運算量和存儲量.併能消除信號中的譟聲;小波變換的多呎度分析可以提供任意分辨率的時間呎度信息,從而確保瞭信息的準確性.通過與普通小波分析(不包含奇異值分解)做比較.證明瞭所提齣的方法是有效的.
장기이치분해(Singular Value Decomposition,SVD)화소파변환량자결합용우목표특정적제취,기이치분해가이유효적강저운산량화존저량.병능소제신호중적조성;소파변환적다척도분석가이제공임의분변솔적시간척도신식,종이학보료신식적준학성.통과여보통소파분석(불포함기이치분해)주비교.증명료소제출적방법시유효적.
