基于小波包最佳基分解的特征表示-中国学术期刊网络出版总库

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基于小波包最佳基分解的特征表示

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【英文篇名】	Wavelet Packets Based Features Representation by Best Bases Decom position
【下载频次】	★★★
【作者】	张晓文; 杨煜普; 许晓鸣;
【英文作者】	Zhang Xiaowen Yang Yupu Xu Xiaoming(Automation Department of Shanghai Jiaotong University; Shanghai200030);
【作者单位】	上海交通大学自动化系; 上海交通大学自动化系上海;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2003年 06期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	小波包分解; 特征表示; 最佳基搜索;
【英文关键词】	wavelet packets decomposition; feature representation; best bases search;
【摘要】	特征提取是信号识别与分类中的重要一环,对提高系统的准确、改善系统性能起着关键的作用。利用小波包变换对信号进行特征提取是近年来发展起来的一种新的特征表示手段,在许多领域中已获得了成功的应用。论文首先回顾了采用小波包变换对信号进行分解的过程,并在此基础上研究了基于小波包变换的特征表示与提取方法。
【英文摘要】	Feature extraction plays an important role for improving accuracies in signal classification and recognition.Ex-tracting features by wavelet packets is a new way for signal representation developed these years,and great success has been achieved in many fields.This paper recalls the process of decomposition with wavelet packets,then presents the methods for feature representation and extraction.
【基金】	国家自然科学基金资助项目(编号:3930070)
【分类号】	TP391.4
【正文快照】	１引言一个模式识别系统一般包括如下三部分：数据的获取及预处理；数据的表示和模式的分类。其中，数据的表示（即提取信号的模式特征）对识别系统的分类能力、鲁棒性和计算复杂度有着重要的影响。如果从某一类变换到另一类时输入特征有较大的差异，那么分类器就能够更容易、?

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