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1.
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
2.
3.
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
4.
5.
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
6.
7.
Plasmas play a critical role in depositing thin films or etching fine patterns while manufacturing integrated circuits. A new model for plasma diagnosis is presented. This was accomplished by linking atomic force microscopy (AFM) to plasma parameters using a neural network. Experimental AFM data were collected during the etching of silicon oxynitride films in C2F6 inductively coupled plasma. Surface roughness of etched patterns was characterized by means of discrete wavelet transformation. This led to the construction of three vertical (type I), diagonal (type II), and horizontal (type III) wavelet coefficient-based models. The performance of diagnosis models was evaluated in terms of the prediction and recognition accuracies. Both accuracies were optimized as a function of the number of hidden neurons. Comparisons revealed that the type I model yielded the largest recognition and the smallest prediction error. This was demonstrated even under stricter monitoring conditions. More improved diagnosis is expected by enhancing AFM resolution. 相似文献
8.
微通道电泳芯片系统中信号识别算法的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍适用于微通道电泳芯片系统的DNA测序软件的总体流程,以及其中的信号处理与识别算法。以激光诱导荧光检测系统所采集到的原始数据为源信号,以小波平滑和小波去噪为理论基础,将滤波算法和峰值识别算法综合在一起进行设计,从而使其适用于检测速度更快、样品量更少的微通道电泳芯片系统。将本算法应用于DNA片段的分离实验中,可以有效地达到滤波以及信号识别的目的。 相似文献
9.
10.
利用小波变换去噪时小波系数方差的估计对去噪结果影响很大。自然图像小波分解后得到的系数在不同的分辨率中差异很大,所以利用邻域估计中心点方差时,不同分辨率应有不同大小的邻域。首先对在邻域中利用极大似然准则估计中心点方差进行分析,再结合自然图像小波分解后的系数在不同分辨率子带中,根据平稳性和重要性选择邻域的大小。最后进行去噪实验,并取得正交小波分解下理想的去噪性能。 相似文献