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1)  2-D Wavelet Transform
二维小波变换
1.
According to randomness and periodicity of power load,a new method for short-term load forecasting is proposed based on 2-D wavelet transform and least square support vector machine(LS-SVM).
根据电力负荷的周期性与随机性,提出了基于二维小波变换和最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测方法。
2.
Johnstone,a method integrated with an improved threshold function and 2-D wavelet transform,is used to overcome the shortcoming of discontinuity of hard-threshold method and dispersion of the soft-threshold method.
Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,用一种改进的阈值函数和二维小波变换相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。
3.
With a 2-D wavelet transform to the image,we implement the image encryption algorithm based on the technique of image scrambling transformation in frequency domain.
在对图像进行二维小波变换后,以混沌序列为基础,利用图像置乱变换技术,实现基于频域的数字图像加密算法。
2)  2D wavelet transform
二维小波变换
3)  Two-dimensional wavelet transform
二维小波变换
1.
A new adaptive method of image de-noising based on two-dimensional wavelet transform and independent component analysis(ICA) is presented.
针对自然条件下获取的图像通常含有混合噪声的情况,提出了二维小波变换与独立分量分析(independent component analysis,ICA)的自适应图像混合噪声消除方法。
4)  two-dimensional wavelet transformation
二维小波变换
1.
The directivity of two-dimensional wavelet transformation and its application in FMI image;
二维小波变换的方向性及其在FMI图像处理中的应用
5)  2-D wavelet transformation
二维小波变换
1.
Application of 2-D wavelet transformation in eliminating surface wave interference.;
二维小波变换在去除面波干扰中的应用
2.
According to characteristics of surface wave disturbance,this paper transforms the seismic signal into a 4-D function related to time,frequency,space and wave number by means of 2-D wavelet transformation,then we can separate surface by making full use of the differences between signal and surface wave in such four aspects as time field,frequency field,space field and wave number field.
针对面波干扰的特点,应用二维小波变换把地震信号变换到时间、频率、空间和波数的四维函数中,然后充分利用有效波信号与面波在时间域、频率域、空间域和波数域方面的差异进行面波分离,通过分解与重构,得到分离面波后的地震信号,实际资料的处理结果表明:本文方法在叠前面波分离方面具有良好的效果。
6)  2D Gabor wavelet
二维Gabor小波变换
1.
By extracting the gloable color kansei features in the HSV color space and according to the theory of golden section,a novel approach for describing the most interesting areas color features was proposed,and 2D Gabor wavelet was c.
利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义(happy和sad)的分类:通过在HSV颜色空间中提取图像的全局颜色特征,并利用黄金分割原理提取位于视觉中心位置主要区域的局部颜色特征,结合二维Gabor小波变换提取全局图像的纹理特征,实现对自然风景图像进行情感特征提取。
补充资料:波波维奇,П.Р.
      苏联航天员。1930年10月 5日生于基辅州乌津镇,1951年参军,1954年从军事航空学校毕业后在空军服役。1960年被选为航天员。1968年毕业于茹科夫斯基空军工程学院。1962年8月12~15日,他驾驶的"东方"4号飞船同"东方" 3号飞船(见"东方"号飞船)一起完成了编队飞行。1974年7月3~19日,他作为"联盟"14号飞船(见"联盟"号飞船)的船长实现了第二次空间飞行。"联盟"14号飞船入轨后两天与1974年 6月25日入轨的"礼炮" 3号航天站(见"礼炮"号航天站)对接成功。这个对接的轨道复合体在太空持续飞行15昼夜。波波维奇获齐奥尔科夫斯基金质奖章、列宁勋章和红旗勋章。他的著作有《航天纪事》(1962)和《黎明起飞》(1974)。
  

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