1) SA4 multiwavelet
SA4向量小波
1.
Utilizing the excellent quality of SA4 multiwavelet, an infrared image is firstly preprocessed with a proper pre-filter, then segmented by the Fisher algorithm, and finally the target Ocould be detected from the background.
本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用Fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来。
2) multiwavelet
向量小波
1.
Evaluation regulations on designing prefilters for multiwavelet transforms;
向量小波变换预滤波器设计的评价准则
2.
Multiwavelet Multi-Resolution Texture Analysis Based Small Detection in Infrared Image;
基于向量小波多尺度纹理分析的红外小目标检测
3.
A new binary multiwavelet is constructed.
构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ 重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解、重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳。
3) multiwavelets
向量小波
1.
A class of approximation-order prefilter method for multiwavelets;
基于逼近阶的向量小波预滤波方法
4) vector-valued wavelet
向量值小波
5) wavelet-based attribute vector
小波特征向量
1.
Adequately the algorithm thinks about the grain feature of pixel and its neighborhood in brain CT image,subsequently constructs a multi-resolution wavelet-based attribute vector(WAV) of the pixel.
这种算法充分考虑了颅脑CT图像的像素点及其临域的纹理特征,通过进行小波变换建立对应于每个像素点的多分辨率小波特征向量,并以小波特征向量间的差异作为判别依据,在目标图像中标记非刚性配准所需的对应特征点。
6) wavelet support vector machine
小波支持向量机
1.
Short-term load forecasting based on wavelet support vector machine and phase space reconstruction;
小波支持向量机与相空间重构结合的短期负荷预测研究
2.
Based on the powerful nonlinear mapping ability of support vector machines and the ability of wavelet kernel function in analyzing locally and extracting characteristic features from time series,the short-term power load forecasting method of wavelet support vector machines(WSVM) in combination with delay coordinate phase reconstruction of chaotic time series is proposed.
根据相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机强大的非线性映射能力和小波核函数的局部分析和特征提取能力,提出了一种基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关系进行了探讨。
3.
Considering the nonlinearity,complexity and randomicity of elevator traffic flow,the prediction model of elevator traffic flow based on wavelet support vector machines was proposed.
考虑到电梯交通流本身所存在的非线性、复杂性和随机性,提出了一种基于小波支持向量机的电梯交通流预测模型。
补充资料：波向量
波向量
wave vector
波向最[”.，e怕比优;B助no加翻舰枷p] 在表达式 一(沂，公‘j·，一)(·)中的向量k=(k、，一，k，)，其中a和。都是常数，t表示时间. (*)的通常的物理解释是:频率为田的一个平面波，在向量k的方向上传播，其波长为又=2兀门kI，其中}k}一甲材+…+k众·许多偏微分方程的线性齐次方程和方程组(包括数学物理的更重要的方程，如N肠x钾山方程(Max忧11叫Uation)和波动方程(~eqUa石on))都有(*)形式的解.B.M.石a6明撰
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