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类Haar小波与数字信号调制识别

调制识别在通信侦察和通信对抗中有着重要应用。为了利用小波变换进行数字调制的类型识别,提出了具有比Haar小波更好频率局域化特征的类Haar小波概念,从理论上论证了正弦型类H  (本文共4页) 阅读全文>>

《北京工业大学学报》2013年05期
北京工业大学学报

对流扩散方程的Haar小波数值解

本文针对一维对流扩散方程构造了有...  (本文共4页) 阅读全文>>

《南开大学学报(自然科学版)》2006年03期
南开大学学报(自然科学版)

最佳一致逼近理论中哈尔(Haar)条件的等价定义

给出了保证最佳一致逼近元唯一存在的哈...  (本文共3页) 阅读全文>>

《广东电力》2005年09期
广东电力

基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测

根据电力系统负荷的特点,提出了基于反向Haar小波变换的电力系统负荷预测。介绍了反向Haar小波变换的数学模型,叙述了基于反向Haar小波变换的电力系...  (本文共3页) 阅读全文>>

华中师范大学
华中师范大学

基于一般性物体检测和类Haar特征的行人检测研究

作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着不可或缺的作用。本文我们主要针对静态图像的行人检测展开相应的研究。针对目前行人检测算法的一些局限性,本文提出以下改进:有别于传统的行人检测“一步到位”的思想,本文提出将行人检测分为两个部分。第一,将BING特征运用到行人检测中,通过二值化的近似NG特征,大幅降低特征提取过程中的时间花销。我们对原有的BING算法线性模型进行改进,突出行人的相关特征,为后续提高行人检测准确率做准备。通过这一步检测,获得大约400个候选框,这一步骤将没有物体特征的候选框筛选出去,减少后续不必要的计算。通过这一步改进,可以将候选框的筛选时间降低三个数量级。第二,将第一部分获得的候选框送入检测器进行检测,将行人与物体区分开来,达到行人检测的目的。我们选取10个特征通道进行训练和检测,其中...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

《杭州电子科技大学学报》2012年02期
杭州电子科技大学学报

基于Haar小波变换的图像融合方法

为了有效的提高多个传感器的图像融合精度,该文提出了基于Haar小波变换的图像融合方法,首先分析了小波变换中不同频率分量对图像融合精度的影响,然...  (本文共4页) 阅读全文>>