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1)  1D correlation filter
一维相关滤波器
1.
Compared with traditional 2D correlation filter based CFA(2D-CFA),1D-CFA is based on the design of 1D correlation filters in the low-dimensional feature space.
本文提出了一种新的基于一维相关滤波器的类依赖特征分析人脸识别方法。
2)  correlation filters
相关滤波器
1.
The paper presents the design and implementation of virtual correlation filters .
介绍虚拟相关滤波器的设计与实现。
2.
The results proved that the method of correlation filters presented in the paper is effective and feasible.
本文讨论了基于高分辨率距离像提取不敏感于方位角变化的特征矢量的方法和利用特征夫量间的相关性进行目标识别的问题,并对一些目标进行了识别实验,识别结果验证了本文所提出的利用相关滤波器法进行目标识别的有效性和可行性。
3)  correlation filter
相关滤波器
1.
Based on geometric information and string retrieval result extended maximum average correlation height (EMACH) correlation filter is applied as an adaptive shift locator to detect .
提出一个检测和定位机票图像中污损字符串的技术 不规则机票表格中的字符串是由计算机打印生成的 ,其对比度低且容易偏离表格 ,无法用常用的方法处理 基于几何先验知识和字符提取结果 ,应用扩展最大平均相关高度相关滤波器检测 ,进而准确地定位期望字符区域 实验结果表明 :该方法准确率高 ,可以为OCR提供良好的输
2.
The effectiveness of the filter was investigated in an identification experiment using a dataset of correlation filters from simulated radar range profiles of 3 different ground targets.
雷达高分辨距离像和相关滤波器在识别目标中的联合应用中具有研究潜力。
3.
In this paper,the author describes his research on Class-dependent Feature Analysis Method using correlation filters to extract features in human face recognition.
研究了人脸识别中用相关滤波器提取特征的类依赖特征抽取方法,针对旧算法的问题作了分析,笔者把最小相关能量准则引入了相关滤波器,识别性能得到了提高,对于灰度图像误差率为0。
4)  strobe correlators
滤波相关器
1.
Combining several strobe correlators,the ELSC can effectively mitigate the multipath effec.
针对伽利略信号调制的特点,提出了一种基于滤波相关器法的多路径消除方法ELSC(early-late strobe correlator)。
5)  MCSA-MSWF
相关相减多级维纳滤波器
6)  post-correlation filtering
后相关滤波器
补充资料:维纳滤波
      利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法,1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立。维纳滤波是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。
  
  滤波问题  用x(t)表示信号的真实值,n(t)表示噪声,其中t表示时间,则实际上观测到的信号是
  
  
  
   z(t)=x(t)+n(t)滤波就是要从实测信号z(t)中尽可能滤掉噪声n(t),以得到真实信号x(t)的良好估值。数学上,滤波问题可以归结为根据z(t)来求出x(t)的最优估值憫(t)。
  
  维纳滤波中,最优估值憫(t)是在均方误差的数学期望E[x(t)-憫(t)]2取极小意义下的一种估值。在假定信号过程x(t)与噪声过程n(t)为联合平稳和假定在半无限时间区间(-∞,t)内能获得z(t)的全部观测数据的前提下,维纳滤波给出了计算最优估值憫(t)的一种方法。
  
  维纳滤波器  实现维纳滤波方法的系统或装置称为维纳滤波器。维纳滤波器在结构上是一个定常线性系统(见图),通过合理的设计可使其对噪声n(t)具有良好的过滤特性。当观测信号z(t)=x(t)+n(t)输入滤波器时,它的输出就是信号x(t)的最优估值憫(t)。
  
  构造维纳滤波器的步骤  假设维纳滤波器的单位脉冲响应函数是h(t),则最优估值憫(t)的关系式为
  
  
  
  如用Rxz(τ)表示x(t)和z(t)的互相关函数,Rzz(τ)表示z(t)的自相关函数,那么业已证明它们之间具有类似于上式的关系式
  
   这个关系式称为维纳-霍夫方程。如果所讨论的各随机过程均具有各态历经性,则式中的Rxz(τ)和Rzz(τ)均是已知的。设计维纳滤波器的问题,可归结为从维纳-霍夫积分方程中解出未知函数h(t)。h(t)的拉普拉斯变换就是所要决定的维纳滤波器的传递函数H(s)。对于一般问题,维纳-霍夫方程往往不易求解。但当给定问题的随机过程的功率谱密度是有理分式函数时,H(s)的显式解就可比较容易地定出。根据求得的H(s)即可构造所需的维纳滤波器,而信号的最优估值憫(t)则可由相应关系式定出。
  
  维纳滤波器的优缺点  维纳滤波器的优点是适应面较广,无论平稳随机过程是连续的还是离散的,是标量的还是向量的,都可应用。对某些问题,还可求出滤波器传递函数的显式解,并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。维纳滤波器的缺点是,要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足,同时它也不能用于噪声n(t)为非平稳的随机过程的情况,对于向量情况应用也不方便。因此,维纳滤波在实际问题中应用不多。
  
  参考书目
   钱学森、宋健:《工程控制论》(下册),科学出版社,北京,1981。
   Y.W.Lee, Statistical Theory of Communication, John Wiley and Sons,Inc.,New York,1960.
  

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