频特征提取毕业论文

实际采集信号的过程中，由于数据采集环境和完成数据采集任务的仪器仪表自身的原因不可避免的存在其他信号的干扰和噪声，噪声的存在对于数据采集和信号测量之后的科研和生产工作会造成不利的影响，这些噪声信号将掩盖我们所需要的有用信号，因此在对信号进行处理之前必须对实际采集的信号处理，以便消除噪声信号，有效地表现原始信号中的有用信息。消噪的效果将直接影响到后续的基于信号的分析、诊断、识别等方面的工作进行，为了提高技术指标，提取出准确的信号，去除干扰信号与随机噪声信号是非常重要的。小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活的特点，使其成为特征提取和低通滤波功能的综合，相当于对信号同时进行低通和高通滤波，其低频系数主要反映信号的信息，而高频系数主要反映噪声和信号细节的信息，在信号处理中有相当大的优势，尤其是在对非平稳信号的处理中有着傅立叶变换不可比拟的优势。 本文主要开展了如下几方面的研究内容： 1. 比较了利用小波变换去噪与传统滤波去噪的优缺点，对于小波变换来说，它在时域和频域都具有局部性，同时还具有多分辨率特性，适合于分析同时具有低频和高频的信号。并且根据信号与噪声变换后小波系数随尺度变化的不同，本文提出了基于小波变换的去噪方法。 2. 在许多实际应用场合，信号是非平稳的，其统计量（如相关函数、功率谱等）是时变函数，只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的，最希望得到的是信号频谱随时间的变化情况。为此，需要使用时间和频率的联合函数表示信号，这种表示称为信号的时频分布。本文主要介绍了短时傅立叶变换、Gabor变换和小波变换。 3. 介绍了小波去噪理论，对其相关参数作了分析，并依据相关函数，在遵循小波基选取的一般原则基础上，对五种小波基函数进行了比较，以相关系数作为判断信号处理效果好坏的依据，分别对五种常用小波基函数选取不同参数后分解、重构信号与原始信号进行了比较，通过比较相关系数的大小选定了适合该信号的最佳小波基函数。得出：针对脉冲信号，基于Daubechies小波，采用离散二进制小波变换效果比较好。 4. 由于脉冲信号概率密度的稀疏性，现有的小波阈值降噪效果不明显。本文将脉冲信号的概率密度与稀疏分布的概率密度函数作一比较，提出了最大似然估计阈值去噪：首先，对已知原始信号的噪声spect to a Borel probability measure /& any r~ c N+ and any e > O, one can find a mesuch t关函数hatasurable set R ( a so called (r; of A TER。 。TERremainder,e) Rohlin set) , for ] 0, 1, ..., r; 1, the sets T JR are pairwise disjoint and exhaust X with exception se信号进行去噪，利用相，和原有的软硬阈值去噪进行比较；其次，针对无原始信号的噪声信号，对阈值公式中的几个参数作了估计后，再进行去噪，和原有的效果进行比较。研究表明：针对脉冲回波信号，利用小波变换采用最大似然估计阈值的方法去噪的效果优于传统的小波消噪。因此，对于发射的脉冲信号来说，该方法为提取有用信号提供一定的应用价值。

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网络、网站，或管理系统都可以的

:(1)视频数据的采集:本文分析了视频捕捉的关键技术及DirectShow技术的总体结构,阐述了视频捕捉的原理和采集过程,可以实时的捕获视频数据,并在捕获过程中对重要视频帧进行保存。(2)视频数据存储:在视频数据存储过程中,主要对调度算法和存储策略进行了优化,同时充分利用了现有的存储资源,对各个存储节点的负载进行均衡,最大程度的发挥了各个节点的优势,改善了云存储性能和提高了存储效率。(3)镜头边界检测:本文在深入研究传统算法的基础上,针对突变和渐变两种情况,对双阈值镜头分割算法进行了改进,在一定程度上避免了镜头的漏检和误检。(4)关键帧提取:本文对传统的关键帧提取算法进行一定程度的改进,使得改进后的算法克服传统算法的缺陷,可以根据镜头包含的内容的复杂程度灵活的决定关键帧的数量,使得提取的关键帧更具有代表性。(5)视频检索:本文为用户提供了灵活的检索方式,根据提交示例选择恰当的方式,其中示例检索是系统自动提取用户检索示例的特征,然后与数据库中的特征进行比较,从中选择一组相似度最大的反馈给用户。