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小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究
被引量：
12
1
作者
索超男
张慧
赵雄文
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期121-125,共5页
小波马尔科夫链法可用于低压电力线信道中有色背景噪声的建模,但小波基函数的不同会对噪声的建模精度产生较大影响。基于常用的几种小波基函数对同一组有色背景噪声分别开展小波马尔科夫链仿真建模,并计算了建模前后的功率谱密度及其均...
小波马尔科夫链法可用于低压电力线信道中有色背景噪声的建模,但小波基函数的不同会对噪声的建模精度产生较大影响。基于常用的几种小波基函数对同一组有色背景噪声分别开展小波马尔科夫链仿真建模,并计算了建模前后的功率谱密度及其均方根误差。研究结果表明,Daubecies、Biorthogonal和Haar小波基函数中Daubecies小波基函数的建模精度较高,Haar小波基次之,Biorthogonal小波的建模效果较差。在这3种小波基函数中,Daubecies小波可选为有色背景噪声进行小波马尔科夫链建模的最佳小波基函数。
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关键词
小波马尔科夫链
有色背景噪声
小波基函数
Biorthogonal小波
Daubecies小波
haar
小波
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职称材料
a尺度Haar小波基的构造
2
作者
毛一波
张必山
《重庆工学院学报》
2003年第3期44-46,共3页
对伸缩因子a为大于1的正整数的Haar小波基进行了统一构造,并给出了分解和重构算法。指出只需对一实对称矩阵求特征向量,便容易得到相应的a-1个母小波。
关键词
伸缩因子
haar
小波基
构造
实对称矩阵
特征向量
频域
时域
母小波
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职称材料
基于球面Haar小波和卷积神经网络的飞行员虹膜识别
被引量：
1
3
作者
贾博
冯孝鑫
+3 位作者
李军
俞碧婷
赵倩
吴奇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期939-947,共9页
虹膜识别面临两个重要的问题:一是如何精细分解与重构虹膜球面图像;二是如何识别虹膜图特征。虹膜表面几何位置信息是一种重要的信号,传统的虹膜识别通常使用虹膜图像的平面特征,然而人的眼睛是一种球体,从平面图像难以提取到虹膜球体...
虹膜识别面临两个重要的问题:一是如何精细分解与重构虹膜球面图像;二是如何识别虹膜图特征。虹膜表面几何位置信息是一种重要的信号,传统的虹膜识别通常使用虹膜图像的平面特征,然而人的眼睛是一种球体,从平面图像难以提取到虹膜球体的几何特征。针对平面特征容易出现虹膜纹理的扭曲和失真等问题,该文建议一种正交对称的球面Haar小波(OSSHW)基,对球面虹膜信号进行多尺度分解与重构,获得更精细的虹膜曲面几何特征,同时对比球谐函数和半正交或正交球面Haar小波基的虹膜球面信号特征提取能力。在此基础上,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和正交对称的球面Haar小波的虹膜识别方法,它能够有效捕获虹膜球体曲面的局部精细特征,比半正交或正交球面Haar小波基具有更强的虹膜识别能力。
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关键词
虹膜识别
球面
haar
小波基
球面信号
正交对称
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职称材料
题名
小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究
被引量：
12
1
作者
索超男
张慧
赵雄文
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期121-125,共5页
文摘
小波马尔科夫链法可用于低压电力线信道中有色背景噪声的建模,但小波基函数的不同会对噪声的建模精度产生较大影响。基于常用的几种小波基函数对同一组有色背景噪声分别开展小波马尔科夫链仿真建模,并计算了建模前后的功率谱密度及其均方根误差。研究结果表明,Daubecies、Biorthogonal和Haar小波基函数中Daubecies小波基函数的建模精度较高,Haar小波基次之,Biorthogonal小波的建模效果较差。在这3种小波基函数中,Daubecies小波可选为有色背景噪声进行小波马尔科夫链建模的最佳小波基函数。
关键词
小波马尔科夫链
有色背景噪声
小波基函数
Biorthogonal小波
Daubecies小波
haar
小波
Keywords
wavelet
packet
transform
and
peak
typed
Markov
chain
colored
background
noise
wavelet
basis
functions
Biorthogonal
wavelet
Daubecies
wavelet
haar
wavelet
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
a尺度Haar小波基的构造
2
作者
毛一波
张必山
机构
渝西学院数学系
重庆大学数理学院
出处
《重庆工学院学报》
2003年第3期44-46,共3页
文摘
对伸缩因子a为大于1的正整数的Haar小波基进行了统一构造,并给出了分解和重构算法。指出只需对一实对称矩阵求特征向量,便容易得到相应的a-1个母小波。
关键词
伸缩因子
haar
小波基
构造
实对称矩阵
特征向量
频域
时域
母小波
Keywords
Scale-a
series
haar
wavelet
basis
Eigenvector
分类号
O174 [理学—数学]
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职称材料
题名
基于球面Haar小波和卷积神经网络的飞行员虹膜识别
被引量：
1
3
作者
贾博
冯孝鑫
李军
俞碧婷
赵倩
吴奇
机构
东航技术应用研发中心有限公司
上海交通大学电子信息与电气工程学院
伍伦贡大学
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期939-947,共9页
基金
国家自然科学基金(U1933125)。
文摘
虹膜识别面临两个重要的问题:一是如何精细分解与重构虹膜球面图像;二是如何识别虹膜图特征。虹膜表面几何位置信息是一种重要的信号,传统的虹膜识别通常使用虹膜图像的平面特征,然而人的眼睛是一种球体,从平面图像难以提取到虹膜球体的几何特征。针对平面特征容易出现虹膜纹理的扭曲和失真等问题,该文建议一种正交对称的球面Haar小波(OSSHW)基,对球面虹膜信号进行多尺度分解与重构,获得更精细的虹膜曲面几何特征,同时对比球谐函数和半正交或正交球面Haar小波基的虹膜球面信号特征提取能力。在此基础上,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和正交对称的球面Haar小波的虹膜识别方法,它能够有效捕获虹膜球体曲面的局部精细特征,比半正交或正交球面Haar小波基具有更强的虹膜识别能力。
关键词
虹膜识别
球面
haar
小波基
球面信号
正交对称
Keywords
Iris
recognition
Spherical
haar
wavelet
basis
Spherical
signals
Orthogonal
and
symmetric
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究
索超男
张慧
赵雄文
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2017
12
下载PDF
职称材料
2
a尺度Haar小波基的构造
毛一波
张必山
《重庆工学院学报》
2003
0
下载PDF
职称材料
3
基于球面Haar小波和卷积神经网络的飞行员虹膜识别
贾博
冯孝鑫
李军
俞碧婷
赵倩
吴奇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
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