1) wavelet multi-resolution entropy
小波多分辨信息熵
2) wavelet information entropy
小波信息熵
1.
The paper presents the wavelet information entropy based on wavelet transform,and constructs a state detection target calculation method by making use of the entropy.
提出了一种基于小波变换的小波信息熵,并利用其构造设备状态检测指标计算方法,将这种状态检测方法应用到电力机车主整流器故障检测中。
3) wavelet texture information distribution entropy
小波纹理信息分布熵
4) resolution information entropy
分辨率信息熵
5) multiresolution wavelets
多分辨小波
1.
Taking complete dictionary as the multiresolution wavelets, a feasible penalty formula is deduced according to two-scale relation of additive noise in wavelets dictionary.
从一个完备库中寻找观测信号的稀疏成分表达问题的目标函数,可以取残差的l-2模和稀疏成分的l-1模的加权和最小,通过分析噪声信号在多分辨小波分解下的性质,得到了二尺度小波框架下不同尺度空间的加权系数的表达式;通过分析最小l-1模问题的求解过程,提出了用两次迭代得到的信号成分的l-1模的差作为迭代的收敛条件。
6) multi-resolution of wavelets
小波多分辨
1.
Based on Maxwell equation,multi-resolution of wavelets reverse time migration algorithm of GPR is derived according to the wavelet multi-resolution decomposition theory and central difference format.
从Maxwell方程出发,利用导出的多分辨分解理论与中心差分格式,推导出小波多分辨探地雷达逆时偏移处理算法,并开发了相应的处理程序。
补充资料：信息熵（informationentropy）
信息熵（informationentropy）
是信息论中信息量的统计表述。香农（Shannon）定义信息量为：`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性（系统有序程度）的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。对于N个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡态时系统热力学函数熵的最大值为$S=-ksum_iW_ilnW_i=kln\Omega$，k为玻尔兹曼常数，Wi=1/Ω为系统各状态的概率，$sum_iW_i=1$，Ω为系统状态数，熵是无序程度的量度。信息量I与熵S具有相同的统计意义。设K为玻尔兹曼常数k，则信息量I可称信息熵，为$H=-ksum_ip_ilnp_i$，信息给系统带来负熵。如取K=1，对数底取2，熵的单位为比特（bit）；取底为e，则称尼特。信息熵是生命系统（作为非平衡系统）在形成有序结构——耗散结构时，所接受的负熵的一部分。
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