特征提取
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特征提取 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 6 篇文章，持续更新中。
基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点
基于巴氏距离和LPP相结合的人脸识别
<span id="LbZY">局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一种有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距离和LPP相合算法对特征进行提取。当特征维数过高时，首先对样本用LPP进行特征提取和降维处理，然后采用巴氏距离特征的迭代算法，得到最小错误率上界。在ORL上实验，实验结果表明了提出算法在人脸识别中的有效性。</span>
基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表
电磁导波激励脉冲群最佳重复频率确定
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 20.909090042114258px; ">电磁导波检测技术因其非接触耦合的特性已被广泛应用于各种金属管道无损检测领域中，但导波的激励脉冲群重复频率的确定长久以来却
主成分分析的图像压缩与重构
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">针对图像占用空间大，特征表示时维数较高等的缺点，系统介绍了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA进行图像数据压缩与重建的基本模型。实验结果表明，利用PCA能有效的减少数据的维数，进行特征提取，实现图像压缩，同
HHT方法在探地雷达回波信号特征提取上的应用
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 20.909090042114258px; ">探地雷达回波信号是一种非平稳非线性信号，其中不仅包含地下埋藏物的目标信号，还包含有可能掩藏目标信号的直达波信号，给目标的