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，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里叶分解与小...
说明：熟悉三角形模糊数、中心及隶属函数表达式的概念。了解特征映射算法及统计中的统计量的概念。利用聚类迭代算法建立，个三角形形式的隶属函数。
说明：运行小波变换对图像进行处理分析，包括去噪纹理提取等。
说明：图像清晰度评价函数说明 1、熵: 表示图像所包含的平均信息量的多少,嫡值越大则所含信息量越多。 文件名：entropy.m 结果：EN 2、交叉嫡：反映两幅图像的差异,交叉嫡越小,则融合图像和原图像的差别越小。 文件名：cross_entropy.m 结果：平均交叉嫡MCE，均方根交叉...
说明：可实现答题卡阅卷系统中的图像倾斜矫正，采用Hough进行直线检测，并根据所定位的特征直线位置计算倾斜角度，再进行图像旋转，得到校正结果
说明：对故障数据的小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列，并进行降噪处理。