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·摘 要:针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...
·摘 要:针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...
为了解决多尺度边缘检测中有效检出和精确定位的矛盾，本文提出了一种新的模糊多尺度边缘检测算法。该算法以图像的小波分解为基础，把图像的多尺度信息描述为模糊矩阵，然后利用模糊集的并－交运算进行信息的合成，最
·摘 要:为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角（MSGA）和支持向量机（SVM）相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波（ASBW）的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力...
基于相对误差协方差矩阵信息，该文给出线性逆问题求解的多尺度降阶模型，把高阶模型的求解问题转化为一个近似的低阶模型再进行求解.利用该降阶模型可以得到与完全模型相当的估计效果，同时又能大大降低逆算法的计算量，从而有效地解决逆问题求解中计算复杂度...