基于小波变换与SVD的水电机组振动信号特征提取研究

为了对分布式光纤上的入侵信号类型进行准确识别,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)结合随机向量函数链接(RVFL)神经网络的光纤入侵信号的特征提取与识别算法。算法步骤为:对采集到的光纤入侵信号作

基于小波变换的光谱异常特征分析及提取技术研究，张晔，魏然，在进行地物分类、目标识别等应用研究之前，一般都要在高维数据中（例如高光谱图像数据）对典型的地物进行光谱分析、特征波段的提

图像的特征提取与描述的研究

提出了一种以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理，选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景；借助密钥随机选取某些场景的

：通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析，提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征，以自组特征映射神经网络(sOM)处理Contourlet变换系数的重组序列。

说明了利用ICA技术的特征提取方法，并介绍相关原理

1.前言 在深度学习出来之前,图像识别领域北有“Gabor帮主”,南有“SIFT慕容小哥”。目前,深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情,从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江

对脑电信号分析与特征提取的方法进行详细的描述，加深你对其了解

小波与小波变换-小波与小波变换.pdf 这个资料很好啊,分享啊

基于LFM信号的Gaussian小波变换的缺点：不是正交的，也不是双正交的，也不是紧支撑的。频率分辨率比Haar小波变换和Mexican Hat小波变换要高，但是要低于Morlet小波变换。