哈尔小波转换是于1909年由Alfréd Haar所提出,是小波变换(Wavelet transform)中最简单的一种变换,也是最早提出的小波变换. Alfréd Haar,1885~1933,匈牙利数学家.哥廷根大学博士,导师是David Hilbert.Franz Joseph University教授.Franz Joseph University是一所现在已经不存在的大学,有“小哥廷根”的称号,因为这里的数学系有大量的哥廷根大学毕业生执教.大学所在地Kolozsvár,在二战前后,一会

小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号,例如图像信号.为了理解什么是小波变换,下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程. 1. 求有限信号的均值和差值 [例] 假设有一幅分辨率只有4个像素 的一维图像,对应的像素值或者叫做图像位置的系数分别为:                   [9  7  3  5] 计算它的哈尔小波变换系数. 计算步骤如下:    步骤1:求均值(averaging).计算相邻像素对的平均值,得到一幅分辨率比较低的新图像,它的像素数目变成了2个,

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,

[DWT笔记]傅里叶变换与小波变换 一.前言 我们经常接触到的信号,正弦信号,余弦信号,甚至是复杂的心电图.脑电图.地震波信号都是时域上的信号,我们也成为原始信号,但是通常情况下,我们在原始信号中得到的信息是有限的,所以为了获得更多的信息,我们就需要对原始信号进行数学变换,得到变换域的信号,通常接触到的变换主要有傅里叶变换.拉普拉斯变换.Z变换.小波变换等等,今天主要讨论下傅里叶变换与小波变换. 二.平稳信号与非平稳信号 在介绍主体之前,先要说下平稳信号与非平稳信号的区别. 平稳信号是指分布参数

A4=readdata('E:\mydata.TXT');[st,t,f] = st(A4(1:1000,2)); surf(t,f,10*log10(abs(st)),'EdgeColor','none'); axis xy; axis tight; colormap(jet); view(0,90); ============================Stockwell Transform======================================= S变换是由Stoc

写的太好,不得不转:http://www.kunli.info/2011/02/15/fourier-wavelet-motion-signal-1/ 这是<小波变换和motion信号处理>系列的第一篇,基础普及.第二篇我准备写深入小波的东西,第三篇讲解应用. 记得我还在大四的时候,在申请出国和保研中犹豫了好一阵,骨子里的保守最后让我选择了先保研.当然后来也退学了,不过这是后话.当时保研就要找老板,实验室,自己运气还不错,进了一个在本校很牛逼的实验室干活路.我们实验室主要是搞图像的,实力在全国

D.Gabor 1946年提出 窗口Fourier变换,为了由信号的Fourier变换提取局部信息,引入了时间局部化的窗函数. 由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号,所以,现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换,这个变换又称为Gabor变换. 1) Gabor优点 Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似.它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性.虽然Gabor小波本身并不能构成正交基,但在特定参数下可构成紧框架.Gabor小波对于图像

本文根据博客http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7870996 ,博客http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/22/2781945.html整理. 1.傅里叶变换 1) 简介 数字图像处理的方法主要分成两大部分:空域分析法和频域分析法.空域分析法就是对图像矩阵进行处理:频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域,从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理.频域分析法在图像

正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 几何意义 正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 代数定义 欧几里得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有 (σ(α),σ(β))=(α,β) 设σ是n维欧式空间V的一个线性变换,于是下面4个命题等价 1.σ是正交变换 2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,丨σ(α)丨=丨α丨 3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

摘要——空间数据系统咨询委员会(CCSDS)的数据压缩工作组最近通过了图像数据压缩议案,最终版本预计在2005年发布.议案中采用的算法由两部分组成,先是一个对图像的二维离散小波变换,然后是对变换后的数据的累进的位平面编码.这个算法可以提供无损压缩和有损压缩,并允许用户直接控制压缩数据的量或保真度,根据这些数据可以重建小波变换的数据.该算法发同时适用于基于帧的图像数据和基于扫描的传感数据,并且被应用到近地任务和深空任务中.未来的一个网站上的免费软件源将伴随着这个标准.该压缩机的一个专用集成电路(A

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数

刚读完一篇paper<Solving the “false positives” problem in fraud prediction>,趁热打铁,做个笔记. 文章下载链接:https://arxiv.org/pdf/1710.07709.pdf 概述 这篇文章是对 bank transaction fraud prediction 场景下的机器学习算法做了优化,优化方法是,使用 Deep Feature Synthesis 自动生成大量的特征,优化后 False Positive Rate

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

平滑降噪测试,代码如下 % 平滑降噪 % FFT变换和小波变换 clc clf clear length_of_sig=128; x=linspace(0,2*pi,length_of_sig); % signal=5*sin(x)+2*sin(5*x)+randn(x);书上的这个是错的,随机数里的参数要求是整数 raw=5*sin(x)+2*sin(5*x); signal=5*sin(x)+2*sin(5*x)+randn(1,length_of_sig); jiequ=16; trans

在大数据时代下,我们借助机器学习.数据仓库.大数据平台等大数据技术手段,将运维产生的数据进行分析.处理,得出最佳运维策略,以期实现对故障的事先干预,将风险降低到最低,从而降低运维成本,提升运维效率,最终实现运维智能化.本文分享网易杭州研究院在这个领域的实践经验. 本文由作者授权发布,未经许可,请勿转载. 作者:席晶晶,网易杭州研究院运维与账号中心工程师 一.运维面临问题与挑战 眼下,随着信息化.数字化的深入发展,技术飞速迭代,应用服务也不断升级,企业面临的运维压力也越来越大,传统运维受到了前所未

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征.用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标. 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图.颜色集.颜色矩.颜色聚合向量等: 基于纹理特征:如Tamura纹理特征.自回归纹理模型.Gabor变换.小波变换.MPEG7边缘直方图等: 基于形状特征:如傅立叶形状描述符.不变矩.小波轮廓描述符等: LBP特征提取算法 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作

故障诊断主要包括三部分: 1.故障信号检测方法(定子电流信号检测 [ 定子电流幅值和电流频谱 ] ,振动信号检测,温度信号检测,磁通检测法,绝缘检测法,噪声检测法) 2.故障信号的处理方法,即故障特征提取(FFT,Hilbert 变换,小波变换,Hilbert-Huang变换). 3.故障识别技术 基于解析模型法(建立良好的电机模型并对隔状态参数进行估计,需要较好的专业知识) 基于人工智能法(基于专家系统:建立对比数据库:基于神经网络来做故障分类和识别:基于SVM,可处理分类时实现现有样本的最优