图4是用二维离散小波变换对图像进行分解的示意图，L表示低频，H表示高频，下标1，2表示一级或二级分解。LLIH4LHlHHI图像小波分解示意图武汉理工大学硕士学位论文第三章二维离散周期小波变换的改进算法二维DWT是数字图像分析的有力工具...
【毕业设计论文】二维离散小波分解的C语言实现_论文.doc,精品PAGEPAGEI摘要小波变换用于图像处理是小波变换应用效果比较突出的领域之一。由于图像是二维信号，因此首先需要把小波变换由一维推广到二维。本文在一维离散Mallat算法的基础...
高等教育自学考试毕业论文(设计)题目：二维离散小波的C语言实现录11.1小波理论与应用技术的发展概况11.2图像技术的发展历程及面临的问题21.3小波的特点及其在图像处理中的应用2第二章Mallat算法由一维到二维的推广42.1小波级数42.2Mallat算法52.3二维离散小波变换72.4二维离散小波变…
基于二维离散位错动力学的塑性变形研究进展.郑泽邦旷野詹梅.【摘要】：二维离散位错动力学模型是研究微观尺度复杂载荷条件下材料的塑性变形行为的有效手段之一,在现有模型结构基础上,对离散位错动力学方法的3个重要进展进行了综述。.首先介绍了...
不确定二维离散状态滞后系统稳定性分析的Jensen不等式方法.pdf,第37卷第1期南京理工大学学报V01．37No．12013年2月JoumalofNanjinguniVersityofscienceandTechnologyFeb．2013不确定二维离散状态滞后系统稳定性...
【摘要】：根据位错在含沉淀相金属中的运动规律,建立了一个含沉淀相的二维离散位错动力学模型以模拟沉淀相体积分数在镍基合金中的影响。通过计算位错受到的力,包括外力、位错间的长程弹性应力、位错运动时受到的固溶摩擦力及反相畴界力等,得到位错的运动状态,然后应用Orowan公式得到相应...
二维随机变量（请注意与一维情形的对照）概念：通俗的说，二维（X,Y）随机变量就是多了一个变量，原来一维是只有一个变量X，现在可以说多了个变量Y，而由两个变量一起决定概率的二维随机变量函数就叫联合分布函数，由X或Y单独控制的函数就叫边缘分布函数。
1.理解二维傅里叶变换的定义1.1二维傅里叶变换1.2二维离散傅里叶变换1.3用FFT计算二维离散傅里叶变换1.3图像傅里叶变换的物理意义2.二维傅里叶变换有哪些性质？2.1二维离散傅里叶
本学位论文主要考虑了二维空间离散化的FitzHugh-Nagumo格点系统，在确定性的环境下它的吸收集，为证明全局吸引子的存在性做准备，本文的具体安排如下：第一部分，首先介绍本文的研究背景、目的、意义以及国内外关于动力系统的研究现状等。.第二部分...
二维离散小波多尺度分解法分离信号的研究.田哲姜素华张慧璇龚明平.【摘要】：正1.引言在一般情况下,尺度是为了对事物进行比较而制定的一些度量标准,在地球物理学中,尺度是指可以区分场源体的最小度量(即分辨率)。20世纪80年代末,Meyer第一次提出了...
关键词:混沌,二维离散映射系统,混沌吸引子,Hopf分岔,倍周期分岔,igitaldthlatiotatiotetwtrixiththlatioKeywords:学位论文原创性声明本论文是我个...
高等教育自学考试毕业论文(设计)题目:二维离散小波分解的C语言实现摘要小波变换用于图像处理是小波变换应用效果比较突出的领域之一。由于图像是二维信号,因...
论文图表:引用导出参考文献.txt.ris.doc侯季春,刘永进.二维图形中轴的离散演化[EB/OL].北京:中国科技论文在线[2014-11-24].paper.edu...
9张胜付,赵惠昌;直接计算二维离散卷积的快速定限方法[J];数据采集与处理;1996年01期10徐九南;鲁宇明;韩奎林;;二维离散分数余弦变换的改进形式[J];计算机工程;2011年11期中...
【摘要】:本文应用动力系统的局部分支和混沌理论,研究一个二维离散动力系统当参数变化时产生的复杂动力学性质.我们应用中心流形定理和分岔理论证明了这个二维离散动力系统存...
高等教育自学考试毕业论文(设计)题目:二维离散小波分解的C语言实现摘要小波变换用于图像处理是小波变换应用效果比较突出的领域之一。由于图像是二维信号,因此首先需要把小...
内容提示:高等教育自学考试毕业论文(设计)题目:二维离散小波分解的C语言实现摘要小波变换用于图像处理是小波变换应用效果比较突出的领域之一。由于图...
二维离散型随机变量性的判定_电子/电路_工程科技_专业资料暂无评价|0人阅读|0次下载二维离散型随机变量性的判定_电子/电路_工程科技_专业资料。+申...
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给定一个n维概率分布P(x1,x2,...,xn),xi是离散的,我们希望找到这个概率分布的依赖树Pτ(x1,x2,...,xn)使得对任意的t∈Tn,I(P,Pτ)≤I(P,Pt)。其中Tn是所有可能的依赖树,这个τ就...