基于小波分析的模式识别的几个问题

摘要：

@@ 小波分析是80年代末期、90年代初期发展起来的一种十分有效的分析工具,因其"自适应性”和"数字显微镜性质”而成为国际研究热点,至今仍方兴未艾.小波分析是以著名的Mallet离散小波算法[1]和被广泛使用的Daubechies基[2]作为技术核心,达到对信号、信息的分解与重构、特征提取、奇异性分析等.小波分析在图像处理方面的卓越效果使得人们对她倾注了大量心血,取得了许多研究成果.这里仅列举信号的分解与重构问题、钢的表面质量分析问题、混沌防伪编码问题、图形方位识别等四个问题,这些问题可从小波分析与Fourier分析的联合优势及深入研究中加以解决.

机标关键词：小波分析、模式识别、Wavelet Analysis、分解与重构、数字显微镜、奇异性分析、自适应性、质量分析、研究成果、信号、小波算法、图像处理、特征提取、技术核心、国际研究、防伪编码、方位识别、信息、图形、倾注

所属期刊栏目：28

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金69903012

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：110-112