特征提取(特征變換) 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 線性判別): 均值 類內離散度盡可能小,類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...
.ppt https: wenku.baidu.com view ee a fff cc e .html .文獻:小波變換的自發腦電信號特征提取 .matlabwavedec ...
2021-03-14 21:56 0 253 推薦指數:
特征提取(特征變換) 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 線性判別): 均值 類內離散度盡可能小,類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...
牢騷就不繼續發揮了。在這個系列文章里,我希望能簡單介紹一下小波變換,它和傅立葉變換的比較,以及它在移動平台做motion detection的應用。如果不做特殊說明,均以離散小波為例子。考慮到我以前看中文資料的痛苦程度,我會盡量用簡單,但是直觀的方式去介紹。有些必要的公式是不能少的,但我盡量少用 ...
傅里葉變換,Gabor變換,時頻分析,小波變換等。短時傅里葉變換只能在一個分辨率上進行,對很多應用來說不夠精 ...
發現一個現象,之前的坑,就算之前繞過去了,可是后來該跳的還是要跳進去的.... 也許這就是命運吧... 回歸正題: 首先,信號的分析方法有兩種,即時域分析和頻域分析方法。在模擬領域,信號一般用連續變量時間的函數表示。 在頻率域,則用信號的傅里葉變換或拉普拉斯變換表示。在時域 ...
一、Gabor變換概述 Gabor變換是一種加窗短時Fourier變換(Window Fourier transform or Short Time Fourier Transform)。Fourier變換是整體上將信號分解為不同的頻率分量(任何信號都可分解為復正弦信號之和),對確定性信號 ...
小波圖像分解與重構 正常應該無損重構的,但是在處理中介入了閾值,再重構會有少許誤差。 【轉載自】 HAAR小波變換 - 豆丁網 https://www.docin.com/p-663309428.html ...
整理下時頻分析變換的方法,遇見好的文章就記錄下來了,本篇博客參考知乎https://www.zhihu.com/topic/19621077/top-answers上的一個回答,自己手敲一遍,增強記憶 首先說明這里是連續小波變換,不會涉及離散小波變換,不涉及尺度函數。 對於一個morlet ...
譯文轉:https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文轉:http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 五、終極解決方案:小波變換 小波變換 ...