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1.
2.
小波变换在光谱特征提取方面的应用 总被引:4,自引:1,他引:3
人们在处理高光谱图像时一般要对一些典型地物进行光谱分析、特征波段的提取,以便提取出最大量的有效信息,剔除无用或冗余的信息,然后再进行分类识别.采用小波变换的分析方法,选用合适的小波进行分解,根据分解后的高频分量中包含的重要信息,利用局部相邻的正负极值点找出对应于原始光谱曲线上每个吸收带的左右边界;利用局部过零点,即可比较精确的提取出各个吸收带的中心波长.该方法比传统的光谱特征提取方法更简洁、有效,实验证明为一种比较理想的光谱特征提取方法. 相似文献
3.
4.
5.
电力系统谐波检测的现状与发展 总被引:7,自引:0,他引:7
准确、实时地对电力系统谐波进行检测有着重要的意义。本文根据电力系统谐波测量的基本方法,对近年来电力系统谐波检测的新方法进行了分析和评述。最后对电力系统的谐波测量进行了总结并提出了看法。 相似文献
6.
基于扩展分形和CFAR特征融合的SAR图像目标识别 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了多信息融合技术在SAR图像目标识别中的应用。将扩展分形特征(Extended Fractal)与双参数恒虚警特征(Double Parameter CFAR)形成的多信息进行融合处理。运用Dempster-Shafer证据理论,在决策层对SAR图像中的像素进行识别分类。实验结果表明通过融合对像素分类的准确性明显好于单特征的检测结果,减少了虚警概率,提高了系统的识别能力。 相似文献
7.
8.
Javier Ramírez Antonio García Uwe Meyer-Bäse Fred Taylor Antonio Lloris 《The Journal of VLSI Signal Processing》2003,33(1-2):171-190
Currently there are design barriers inhibiting the implementation of high-precision digital signal processing (DSP) objects with field programmable logic (FPL) devices. This paper explores overcoming these barriers by fusing together the popular distributed arithmetic (DA) method with the residue number system (RNS) for use in FPL-centric designs. The new design paradigm is studied in the context of a high-performance filter bank and a discrete wavelet transform (DWT). The proposed design paradigm is facilitated by a new RNS accumulator structure based on a carry save adder (CSA). The reported methodology also introduces a polyphase filter structure that results in a reduced look-up table (LUT) budget. The 2C-DA and RNS-DA are compared, in the context of a FPL implementation strategy, using a discrete wavelet transform (DWT) filter bank as a common design theme. The results show that the RNS-DA, compared to a traditional 2C-DA design, enjoys a performance advantage that increases with precision (wordlength). 相似文献
9.
本文提出了一种基于信息融合的物体三维特征的提取方法,该方法利用两幅互相配准的三维测距图像和灰度图像,来提取多面体的三维特征。首先,通过分析灰度图像中的灰度变化及测距图像中的测距值变化,分别求取各自图像中物体的特征点及特征边;然后,利用两配准图像之间的对应关系,求得所有特征点、面与多边形在三维测距图像中的三维表示;接着,通过分析三维测距图像中所测得的各候选平面上特定点与边处的曲率及法向,验证候选平面 相似文献
10.
Shu‐Li Sun Jing Ma Nan Lv 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》2008,22(10):932-948
Based on the optimal fusion estimation algorithm weighted by scalars in the linear minimum variance sense, a distributed optimal fusion Kalman filter weighted by scalars is presented for discrete‐time stochastic singular systems with multiple sensors and correlated noises. A cross‐covariance matrix of filtering errors between any two sensors is derived. When the noise statistical information is unknown, a distributed identification approach is presented based on correlation functions and the weighted average method. Further, a distributed self‐tuning fusion filter is given, which includes two stage fusions where the first‐stage fusion is used to identify the noise covariance and the second‐stage fusion is used to obtain the fusion state filter. A simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithm. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献