1) space-time wavelet transformation
空时小波变换
1.
To solve the problems of storage and transmission of mass data of intelligent traffic systems, the denoise compression and decompression of traffic data based on 2-D space-time wavelet transformation technology have been studied.
为解决智能系统海量数据的存储与传输问题 ,研究了基于二维空时小波变换的交通数据去噪压缩与解压缩技术 ,建立了交通数据的空 -时模型 ,空时小波变换去噪压缩与解压缩算法 ,利用交通数据的二维空 -时特征 ,去除传感器噪声 ,得到的数据压缩比为 2 0 - 4 0。
2) spatial wavelet analysis
空间小波变换
5) translation-invariant wavelet transform
时移不变小波变换
6) Wavelet transform
小波变换
1.
Analysis and determination of noise sources for mine ventilation equipment base on wavelet transform;
基于小波变换的矿井通风设备噪音源分析与确定
2.
Damage identification of pipe based on two-stage wavelet transform method;
基于两步小波变换的管道损伤识别
3.
Edge detection of metal transfer image based on wavelet transform;
基于小波变换的熔滴过渡图像的边缘检测
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条