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基于配分函数的多分形形式仅仅提供了信号奇异性指数的全局描述,并没有给出局部信息,然而在实际应用中,揭示出信号的局部奇异性信息往往更具有重要性。该文提出了一种确定信号局部奇异性指数的新算法,构造了一种类似于奇异性谱的直方图,并用来描述信号奇异性的全局统计分布。数字试验验证了该算法的有效性。
确定分形函数的局部奇异性指数及其谱
【摘 要】
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基于配分函数的多分形形式仅仅提供了信号奇异性指数的全局描述,并没有给出局部信息,然而在实际应用中,揭示出信号的局部奇异性信息往往更具有重要性。该文提出了一种确定信号局部奇异性指数的新算法,构造了一种类似于奇异性谱的直方图,并用来描述信号奇异性的全局统计分布。数字试验验证了该算法的有效性。
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院,京都大学电子工程系京都615-8510
【出 处】
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电子与信息学报
【发表日期】
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2008年02期
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二维主元素分析(2DPCA)是基于二维图像,而不是像PCA一样基于一维的向量化图像,是一种用于人脸识别中的典型的特征提取技巧,与传统的PCA方法相比,它具有更高的识别率和更短的特征提取时间。运用2DPCA的手写体数字识别方法,与PCA方法在误识率上进行了数值对比试验。然后,在特征提取阶段进行改进,它是一个样本图像分组策略,称之为NetPCA,此方法比较好的综合了统计特征和结构特征两种提取方法。