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对小波基分类是图像融合中依据不同融合需求选择小波基的基础,可以提高图像融合的智能化水平。针对现有的小波基分类方法仅根据小波自身特性进行分类,没有从统计角度有效建立小波基和图像差异特征之间的联系,本文提出了面向图像差异特征融合的基于弗里德曼检验的小波基分类方法。首先,选择典型的差异特征和小波基用于分类研究;其次,选择针对差异特征的评价指标,以评价指标结果作为标记量并进行分类实验的区组设计;然后,采用弗里德曼检验对不同区组数据进行处理及执行相应的后续检验和分类步骤,形成面向图像差异特征的小波基类集;最后,设计对比实验对分类方法的有效性进行验证和分析。试验结果表明,该分类方法能有效把对图像差异特征融合效果相近的小波基归为一类,能根据融合需求选择较好的小波基。 相似文献
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针对基于容积脉搏波(PPG)提取运动心率时,传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题,提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪,同时结合三轴加速度信号(ACC)对运动进行分类训练,计算各运动状态心率增益,对实时心率值进行补偿。实验结果表明,通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比,绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法,该算法具有抗干扰性强,实时准确的特点。 相似文献
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下击暴流等极端风具有强烈的非平稳特性,给风场特性分析、结构响应计算带来挑战。根据经验将非平稳风分为时变平均风和零均值脉动风分别进行分析,是处理非平稳风速信号的有效方法。分析了几种常见时变均值提取方法的优缺点,在此基础上提出一种基于能量波谷寻找的经验小波变换方法,用于下击暴流时变平均风速提取,并将提取的时变平均风和脉动风用于分析某幢高层建筑顶部位移响应。对2组下击暴流的分析结果得出:与经验模态分解和离散小波变换方法相比,基于能量波谷寻找的经验小波变换方法模型提取的时变平均风更符合预期,对应的结构响应偏于安全。 相似文献