说明：基于morlet小波变换的BP神经网络算法，这是一个小波神经网络程序，参考 2001年第1期 一种基于BP算法学习的小波神经网络。%      Sig : 信号                                          %    WinLen : 母小波离散化后的长度的一半...

说明：Curvelet变换是由一种特殊的滤波过程和多尺度脊波变换组合而成：本程序对彩色图像进行了curvelet变换从而实现图像去噪的效果。首先对图像进行子带分解；然后对不同尺度的子带图像采用不同大小的分块；最后对每个分块进行Ridgelet分析。

curvelet-变换 图像去噪 Curvelet变换 彩色图像去噪

说明：EMD分解方法是基于以下假设条件：⑴数据至少有两个极值，一个最大值和一个最小值；⑵数据的局部时域特性是由极值点间的时间尺度唯一确定；⑶如果数据没有极值点但有拐点，则可以通过对数据微分一次或多次求得极值，然后再通过积分来获得分解结果。这种方法的本质是通过数据的特征时间尺度来获得本征波动模式，然后分解数...

说明：局部放电试验所采集的信号中往往混有白噪声、周期干扰信号去除。此处采用常用db系列小波中的db6小波进行9尺度的多分辨分解后，根据白噪声能量特性，估算各尺度的阈值大小，采用硬值进行处理，后进行重构。

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说明：这是一个演示为 2D 功能 ；对于更高的维度，您应该使用 fa_ndim.m 或 fa_mincon.m 参数选择： 伽马应与尺度。否则，足总的效率会显著降低是因为 beta 术语可能太小。 同样，阿尔法也应该被连接具鳞片，步骤应该不太大或太小，经常 步骤是大约 1/10 到 1/100 的域大小。...

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说明：SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射...

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说明：1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量...

说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

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说明：用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,欢迎大家下载学习，二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,均值便宜跟踪的示例，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

分类 算法 ID 全部 决策

说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1]  ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...