PCA特征提取
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现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法
现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法,即首先将图像转换为一维向量,再用主分量分析(PCA),Fisher线性鉴别分析(LDA),Fisherfaces式核主分量分析(KPCA)等方法抽取特征,然后用适合的分类器分类。针对一维方法维...
2014-11-29
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形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法
针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点,提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上,然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理,对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的...
2013-11-01
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本书描述了因特网和IP的主要特征
本书描述了因特网和IP的主要特征,包括包丢失和时延抖动,并让读者了解数字信号处理器(DSP)和语音编码器在VoIP中所扮演的角色。本书还为读者讲述了如何通过ISDN、xDSL、HFC本地环路或其他途径建立与业务提供商之间的通路,以及目前主要...
2016-05-09
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针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑
针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,...
2016-03-19
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