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基于小波分析和EMD的手写体数字字符特征表示

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:11
摘 要:针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮
  • 【题 名】基于小波分析和EMD的手写体数字字符特征表示
  • 【作 者】李合龙 王文波 张冠湘
  • 【机 构】华南理工大学电子商务系 广东广州510006 武汉科技大学信息与计算科学系 湖北武汉430065
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2010年 第6期 78-83页 共6页
  • 【关键词】特征提取 小波变换 经验模式分解 曲率
  • 【文 摘】针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓;然后对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息;最后对此曲率特征数据进行聚类和识别.实验结果表明,与经典的字符特征提取算法相比,文中方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力.
 
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  • (1) 特征提取,小波变换,经验模式分解,曲率
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