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摘要:
在模式识别或分类中,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的.但对于大量的非平稳或时变信号模式来说,如语音,雷达,地震信号等,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难.近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用,但小波包变换的任意多尺度分解特性,是分析非平稳信号更有效的方法,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基,不同的小波包基具有不同的性质,反映不同的信号特性,能获取其他变换所不能获取的信号特征.本文主要研究由给定的训练样本集,如何选择最优小波包基,从被识别或分类的信号中提取具有最大可分性的特征.为此提出了应用三种可分性准则,即距离准则,散度准则和熵准则选择最优基.通过实验,对应用各准则选择最优基提取特征与小波基提取特征的性能进行了比较.
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文献信息
篇名 应用最优小波包变换的特征提取方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 小波包 特征提取 小波变换 模式识别 分类
年,卷(期) 2003,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1035-1038
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 5081字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2003.07.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱光喜 华中科技大学电子与信息工程系 420 2897 22.0 35.0
2 唐远炎 香港浸会大学计算机科学系 20 292 7.0 17.0
3 王首勇 华中科技大学电子与信息工程系 3 119 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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小波包
特征提取
小波变换
模式识别
分类
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