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文檔簡介
1、信號分解是信號處理的基本方法,可以有效刻劃和分析信號的特征,是理論研究和實際應用中的重要工具。將一個復雜的信號分解為簡單原子的線性組合,將有利于我們了解信號所隱含的本質屬性,可以在許多實際問題中得到廣泛應用。隨著科學技術的不斷發(fā)展,科學家發(fā)展了各種包括Fourier分析,Walsh,小波等各種信號分解方法。最近,適用于非平穩(wěn)非線性信號的自適應分解方法--經驗模式分解(EMD)與基于超完備字典的稀疏表示方法受到理論界與工程界越來越多的關注
2、與研究。本文專注于信號分解的方法及其應用研究,并取得了以下的研究結果:
1.針對二維EMD推廣中定義二維極值點與二維包絡的困難,提出了一種新的二維EMD方法,該方法無需定義二維極值點與二維包絡,對噪聲有較強的魯棒性,且計算復雜度較低。大量的分析與實驗表明,該方法在紋理分析與人臉圖像處理中取得了良好的結果。
2.在視頻人臉姿勢估計中,我們提出了兩種有效的方法:(1)基于EMD與互信息的人臉姿勢估計算法,該方法對
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