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介紹了小波分析的理論基礎(chǔ)以及用于含噪信號(hào)降噪的基本方法,給出了常用的三種小波函數(shù)和尺度函數(shù)。作為工程實(shí)際應(yīng)用,我們對(duì)某在役斜拉橋拉索的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理,分別用Haar小波、db小波和sym小波進(jìn)行信號(hào)分解,采取默認(rèn)閾值的方法進(jìn)行降噪處理,然后重構(gòu)降噪后的信號(hào)。最后指出了小波屬性對(duì)降噪結(jié)果的影響。
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在不完全樹(shù)型小波分解基礎(chǔ)上將紋理和顏色特征進(jìn)行融合 ,提出了適合彩色紋理圖像分析的新的特征 ,它比單純的灰度紋理特征或顏色特征具有更強(qiáng)的分類能力 同時(shí)還利用 2 0類真實(shí)彩色自然紋理圖像對(duì)塔式小波分解、不完全樹(shù)型小波分解和小波包分解進(jìn)行了多特征融合的分類比較 ,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 :不完全樹(shù)型小波分解的特征級(jí)融合表現(xiàn)出良好的分類性能和抗噪能力
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