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基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩 被引量:4
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作者 张文超 王岩飞 潘志刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期569-572,共4页
该文采用时频分析的方法,结合合成孔径雷达(SAR)原始数据的线性调频特性,提出了一种基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩方法。该方法对I,Q两路原始数据进行分块,先对每一块进行二维实值离散Gabor变换(2D-RDGT),在时频平面内对各... 该文采用时频分析的方法,结合合成孔径雷达(SAR)原始数据的线性调频特性,提出了一种基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩方法。该方法对I,Q两路原始数据进行分块,先对每一块进行二维实值离散Gabor变换(2D-RDGT),在时频平面内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用BAQ量化各频率平面。用同一块数据进行压缩解压缩成像实验并与已有的方法进行比较,实验结果表明该文提出的方法在数据域和图像域的性能都优于已有的方法。 展开更多
关键词 原始数据压缩 二维实值离散gabor变换 比特分配 分块自适应矢量量化
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实值离散Gabor变换块时间递归算法的并行格型结构实现方法 被引量:3
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作者 陶亮 庄镇泉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1485-1489,共5页
Gabor变换在很多领域被认为是非常有用的方法 ,如语音与图像处理 ,雷达、声纳、振动信号的处理与理解等 ,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制 .为了减小计算复杂性 ,我们曾提出了实值离散Gabor变换法 .本文首先简单回顾了作... Gabor变换在很多领域被认为是非常有用的方法 ,如语音与图像处理 ,雷达、声纳、振动信号的处理与理解等 ,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制 .为了减小计算复杂性 ,我们曾提出了实值离散Gabor变换法 .本文首先简单回顾了作者曾提出的实值离散Gabor变换及其与复值离散Gabor变换的关系 ,然后为了有效地和快速地计算实值离散Gabor变换 ,提出了在临界抽样条件下和在过抽样条件下 ,一维实值离散Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法 ,研究了两算法使用并行格型结构的实现方法 ,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性 . 展开更多
关键词 离散gabor变换 并行格型结构 块时间递归算法 RDGT
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基于DCT的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法 被引量:1
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作者 徐沁 陶亮 《石油化工高等学校学报》 EI CAS 2008年第4期87-90,共4页
为了快速有效地实现实值离散Gabor变换,利用离散余弦函数的正交性将原求解分析窗函数的双正交条件式简化,把原求解方程组分解成若干独立的子方程组,给出了一种基于DCT的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法。通过算法实验比较,验证... 为了快速有效地实现实值离散Gabor变换,利用离散余弦函数的正交性将原求解分析窗函数的双正交条件式简化,把原求解方程组分解成若干独立的子方程组,给出了一种基于DCT的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法。通过算法实验比较,验证了此算法的有效性和在计算时间方面的优越性。 展开更多
关键词 离散gabor变换 分析窗 离散余弦变换(DCT)
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LBP和2DDCT相结合的单幅人脸图像识别
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作者 王常芳 朱贤良 《电子设计工程》 2015年第12期120-122,共3页
LBP(局部二值模式)作为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性,在单幅人脸图像识别具有很好的应用。在研究此理论的基础上提出了一种基于局部二值模式(LBP)与二维离散余弦变换(2DDCT)相结合的人脸识别... LBP(局部二值模式)作为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性,在单幅人脸图像识别具有很好的应用。在研究此理论的基础上提出了一种基于局部二值模式(LBP)与二维离散余弦变换(2DDCT)相结合的人脸识别方法。将单幅的人脸图像规则的分成多个子块,对每个子块进行LBP变换,把每个LBP变换的后的子块分别用2DDCT变换到频率域,大部分信息保存在低频部分,选取低频作为人脸的频率域特征,有效的降低了维数,使计算量降低。实验结果表面,在ORL人脸数据库上具有较高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 局部模式 特征提取
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基于改进的卷积神经网络的贵州方言辨识
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作者 艾虎 李菲 《现代信息科技》 2019年第1期5-10,共6页
方言的辨别可为案件侦破提供重要线索,本文针对贵州方言辨别提出一种有效的方言辨识模型,从贵州省6个地区采集时长不等的语音样本,提取梅尔频率倒谱系数MFCC,然后利用多级二维离散小波变换提取MFCC中的低频分量同时进行压缩,然后采用滑... 方言的辨别可为案件侦破提供重要线索,本文针对贵州方言辨别提出一种有效的方言辨识模型,从贵州省6个地区采集时长不等的语音样本,提取梅尔频率倒谱系数MFCC,然后利用多级二维离散小波变换提取MFCC中的低频分量同时进行压缩,然后采用滑窗进行信息重叠分块,对每块进行奇异值分解并保留高贡献率的特征向量,把分块合并后转换成一个3维矩阵作为方言辨识模型的输入数据。先对卷积神经网络进行改进,然后构建方言辨识模型,并采用交叉实验对该模型进行训练和验证,从而对二维离散小波变换的级数和滑窗的宽度进行优化。实验结果证明该模型对贵州方言辨识是高效的。 展开更多
关键词 汉语方言辨识 梅尔频率倒谱系数 离散小波变换 奇异分解 卷积神经网络
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