基于多尺度高阶奇异谱熵的信号特征提取方法

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基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进解读

基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法。

该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。

与其它方法相比，该方法提取的特征向量稳定、识别率高、算法快，非常有利于分类，且特征提取的方法有人类视觉的特点。

关键词：多尺度分析 Marr边缘检测算子判别熵特征提取在线签名验证是通过计算机采集和验证个人签名，从而实现无纸化办公的一种技术[1]。

其中，从采集到的视频图像中提取有效的字符特片是在线签名验证系统的核心步骤。

随着计算机和模式识别技术的迅速发展，出现了很多提取字符特征的方案，最具代表性的有边缘描述法和矩描述法[2]。

描述边缘形状的方法可用曲线拟合和傅立叶描述子方法。

傅立叶描述子虽较好地描述了一封闭的图像轮廓，但其特征很多，噪声和量化误差对具有较低幅值的系数影响较大。

当用FFT计算傅立叶系数，必须将其边界点的长度修成2的整数次幂，且其描述不具有三个（方向、位置、大小）不变性，不能直接用于目标识别，必须进行复杂的变换。

这些都影响了它的使用。

矩描述法就是利用图像灰度分布的各阶矩描述图像灰度分布的特征。

矩特征是定义在整个图像空间上的一个二重积分，它同样不具有三个不变性，使用时必须进行归一化处理。

不变矩只是一种旋转归一化方法，必须结合大小，位置归一化处理才有三个不变性。

图1虽然用这些特征进行图像识别取得了较为满意的效果，但是，这些特征的定义都是相当复杂的，运算量很大，并且与人类认知的机理也是完全不同的，不能直观地理解。

本文提出了一种将统计特征与结构特征相结合的新思路，对字符图像进行小波多尺度分解，有效地抑制了图像中的噪声，充分反映了图像结构的精细特征；用基于判别熵最小化进行特征提取能确切地表达各类的交叠状况，且能直接表达错误率，从而有效地提高识别率。

基于局部均值分解和多尺度熵的运动想象脑电信号特征提取方法

ｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）分类识别。
（５）将所得的包络估计函数。（）相乘得到
号在空间域滤波，从而提取出不同运动模式下的脑出的，能够衡量不同尺度下的样本熵值，从而可以对
电特征。ＣＳＰ算法在二分类脑电信号上取得了很好脑电信号进行全面的度量。针对不同运动想象模式
① 国家自然科学基金（Ｎｏ．６１４７２３４０），国家自然科学基金青年基金（Ｎｏ．６１６０２４０１）资助项目。 ② 女，１９６７年生，教授，硕士生导师；研究方向：数据挖掘，数字图像处理；联系人，Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｉａｏｈｏｎｇｚｏｕ＠ｙｓｕ．ｅｄｕ．ａＮ
０引言
的效果，但是它需要针对特定的频段和大量的电极。自回归（ａｄａｐｔｉｖｅｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ，ＡＲ）模型法是利用ＡＲ
脑电信号（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ，ＥＥＧ）反映了模型或者ＡＲ谱特征来反映脑电信号的时变特性。
（燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛０６６００４）（“河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室秦皇岛０６６００４）
（… 河北省软件工程重点实验室秦皇岛０６６００４）
摘要研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征，因而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来困难，该研究提出了一种基于局部均值分解（ＬＭＤ）和多尺度熵（ＭＳＥ）的脑电信号特征提取方法。该方法首先把脑电信号自适应地分解为一系列具有物理意义的乘积函数（ＰＦ）分量；然后选取有效的ＰＦ分量并计算多尺度熵，将多尺度熵组成特征向量；最后将其作为支持向量机（ＳＶＭ）的输入来对脑电信号进行分类识别。实验表明该方法能够有效地提取脑电信号的特征，从而验证了该方法的有效性和可行性。关键词脑电信号（ＥＥＧ），特征提取，局部均值分解（ＬＭＤ），多尺度熵（ＭＳＥ），支持向量机（ＳＶＭ）

高光谱图像处理算法的使用教程与特征提取

高光谱图像处理算法的使用教程与特征提取近年来，随着高光谱技术的快速发展，高光谱图像处理算法在各个领域得到了广泛应用，尤其在地球观测、农业、遥感和医学影像等领域发挥着重要作用。

本文旨在介绍高光谱图像处理算法的使用教程，并重点讨论其中的特征提取方法。

高光谱图像是一种具有连续的光谱信息的多光谱图像，它在不同的波段中可以提供更加详细的信息，因此可以更准确地描述和识别目标。

在进行高光谱图像处理之前，首先需要了解图像处理的基本概念和技术。

一、高光谱图像处理基础知识1. 高光谱图像的表示与获取高光谱图像可以通过散射光谱仪或成像光谱仪获取。

它通常由一系列的波段组成，每个波段对应着特定的频率范围。

具体表示方法可以是一个三维数据集，其中两个维度代表图像的行和列，第三个维度表示不同的波段。

2. 高光谱图像的预处理在进行特征提取之前，通常需要对高光谱图像进行预处理，以消除噪声、纠正伪迹和增强图像的对比度等。

预处理的具体方法包括平滑滤波、去噪、边缘增强等。

3. 高光谱图像的分割与分类图像分割是指将图像分为具有相似特征的不同区域，而图像分类是指将像素或区域分别分配给不同的类别。

分割和分类是高光谱图像处理中常用的方法，它们可以帮助我们理解图像中的对象和区域。

二、高光谱图像处理算法的使用教程1. 特征提取特征提取是高光谱图像处理的核心任务之一，它旨在从高光谱数据中提取出能够最好地描述目标的特征。

特征可以是单波段的或多波段的，常用的特征包括光谱特征、空间特征和统计特征等。

光谱特征是指从每个像素的波段值中提取的特征，包括平均值、最大值、最小值、方差等。

空间特征是指在空间维度上从图像中提取的特征，常用的方法包括纹理特征、边缘特征等。

统计特征是指从整个图像或图像区域中提取的统计信息，如均值、标准差、直方图等。

2. 高光谱图像处理工具与库为了方便进行高光谱图像处理，有许多开源的工具和库可供使用。

其中，常用的包括ENVI、IDL、MATLAB等。

信号特征提取方法

信号特征提取方法
信号特征提取的方法主要包括以下几种：
1. 时域特征提取：根据信号在时间上的变化进行特征提取，如均值、方差、峰值、峰谷差等。

2. 频域特征提取：将信号进行傅里叶变换或小波变换，提取频域信息，如频率分量、频谱形态等。

3. 统计特征提取：对信号进行统计分析，提取平均值、标准差、偏度、峰度等统计量。

4. 谱特征提取：通过提取信号的功率谱密度或自相关函数等，得到信号的谱特征。

5. 时频域特征提取：使用短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等方法，在时频域对信号进行特征提取。

6. 非参数功率谱估计：例如周期图法、韦尔奇法等。

7. 参数功率谱估计：例如Burg方法、Yale-worker AR方法等。

8. MFCC（梅尔倒谱系数）：一种用于语音识别和音乐信息检索的特征。

这些方法可以根据具体的应用场景和需求选择使用，以达到最佳的信号特征提取效果。

基于EMMD和AR奇异值熵的故障特征提取方法研究

基于 EMMD和 AR奇异值熵的故障特征提取方法研究摘要：针对不同故障特征提取方法的准确性不同，本文提出了一种基于极值域均值模式分解EMMD (Extremum Field Meanmode decomposition)和 AR ( autoregressive)奇异值熵的故障特征提取方法。

极值域均值模式分解( EMMD) 方法是经验模式分解( EMD) 的改进，可以很好地处理非平稳信号并减少噪声的干扰。

以EMMD 为信号处理工具，对信号进行分解得到若干本征模函数( IMF) ，再利用 AR 模型的自回归参数对状态变化规律反应敏感的特性, 选取故障信号 IMF分量的 AR模型参数向量作为故障的初始特征向量，然后求得若干个IMF分量的 AR模型参数向量的奇异值熵 H; 最后比较奇异值熵 H 来判断故障类型。

该方法能够有效地应用于非线性和非平稳故障信号的特征提取。

关键词:极值域均值模式分解(EMMD); AR 模型; 奇异值熵; 故障特征提取引言：随着现代科学技术的发展，现代化机械设备的结构日趋复杂，其故障类型也越来越多，反映故障的状态、特征也相应增加。

在实际的故障诊断中，为了使诊断结果准确可靠，需要采集尽可能多的样本，以获得足够的故障信息。

但样本的增多，会占用大量的存储空间和计算时间，因此要从样本中提取出对诊断故障贡献大的少量的有用信息。

这一工作就是特征提取。

特征提取是利用已有特征参数来构造一个低维数的特征空间，将原始特征中蕴含的有用信息映射到少数几个特征上，略出多余的不相干信息。

从数学意义上讲，就是对一个n维向量X进行降维，变换为低维向量Y。

其中Y含有向量X的主要特性。

特征提取的方法有很多，常用的方法主要有概率距离法、欧式距离法、散度准则法、统计直方图法等。

本文针对现有方法的局限性，提出了一种基于极值域均值模式分解EMMD和 AR 奇异值熵的故障特征提取方法。

1.经验模式分解EMD经验模式分解(EMD empiricalmode decomposition ）是1988年由美籍华人 Norden E. Huang等人提出的一种适合于非线性、非平稳信号的信号处理方法，多年来广泛应用于故障诊断领域。

高维数据有效特征的提取方法及其在测绘信息模式识别中的应用

向上的投影就是 n 个实数 : a T x 1 , a T x 1 , …, a T x n , 。投影指标就是这 a 个实数的函数 , 记作 Q ( a T X ) 。
假定指标值越大越好 , 则投影寻踪就是要求一个单
位向量 b ,满足式 (5) 。
Q ( bT X) = Q ( bT x 1 , …, bT x n
X = WS
(6)
这里 W 是未知的 n ×d 混合型满秩矩阵。ICA
的目的是从混合观测向量 X 中 , 估计出独立源成分
si ,也即估计出混合型矩阵 W 。假设不同的物理过
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列 ,选取前 p 个本征值。
20 世纪 70 年代以来 ,随着计算机技术的发展
和计算机的普及 ,一些适应于高维数据处理的探索
性数据分析方法 ( Exploratory Data Analysis ; EDA)
不断涌现 ,而投影寻踪 ( Projection Pursuit ,简称 PP)
就是其中的一种很新和很有价值的高新技术[5 - 6 ] 。
数据找到一种线性变换 ,这些成分与成分之间是统计独立的或者尽可能的独立。ICA 的原理为给定 n 个随机变量 x 1 , x 2 , …, x n , 假设为 d 个未知的独立成分 s1 , s2 , …, sd 的线性组合。将 n 个随机变量写成向量形式 X = { x 1 , x 2 , …, x n} , 相应的独立成分写成 S = { s1 , s2 , …, sd} , 那么线性关系用式 (6) 给出。

基于多尺度形态学分解谱熵的电机轴承性能退化特征提取

墨量！二三！垒轴承
２０ｌ３年８期
ＣＮ４ｌ一１１４８／ＴＨＢｅａｒｉｎｇ２０１３，Ｎｏ．８
．．－测量与仪器
基于多尺度形态学分解谱熵的电机轴承性能退化特征提取
王冰，李洪儒，许葆华
（军械Ｓ－程学院，石家庄０５０００３）
ＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＰｅｒｆｏｒｍａｎｅｆｏｒＭｏｔｏｒＢｅａｒｉｎｇｓＢａｓｅｄｏｎ
ＭｕｌｔｉＳｃａｌｅＭｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎＳｐｅｃｔｒｕｍＥｎｔｒｏｐｙ
摘要：结合数学形态学与信息熵理论，提出一种基于多尺度形态分解谱熵的电机轴承退化特征提取方法。对不同损伤程度轴承的振动信号进行多尺度形态分解，分别计算其在不同尺度域内的复杂性度量：能谱熵与奇异谱熵，以其作为预测特征矢量可以对性能退化趋势有很好的线性反映能力。仿真与实例数据验证了此方法的有
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｗｉｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｔｈｅｏｒｙ，ａｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｄｅｇｅｎｅｒａ・ｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｍｏｔｏｒｂｅａｉｎｒｇｓｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍｅｎｔｒｏｐｙ．Ｔｈｅｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｏｒｆｂｅａｒｉｎｇｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄａｍａｇｅｄｅｇｒｅｅ，ｔｈｅｃｏｍ— ｐｌｅｘｉｔｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｏｆｐｏｗｅｒｓｐｅｃｔｒｌａｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｓｉｎｇｕｌａｒｓｐｅｃｔｒａｌｅｎｔｒｏｐｙｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃａｌｅｄｏｍａｉｎｉｓｃｏｍｐｕｔｅｄｓｅｐａｒａｔｅ－ｌｙ．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｔｗｏｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ・ｃｈａｒａｃｔｅｒｖｅｃｔｏｒｉｓａｂｌｅｔｏｌｉｎｅａｒｌｙｒｅｌｆｅｃｔｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｔｒｅｎｄ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｖｅｉｆｒｉｅｄｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｉｎｓｔａｎｃｅｄａｔａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｔｏｒｂｅａｉｔｎｇ；ｐｅｆｏｒｍａｒｎｃｅｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｍｏｐｈｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｓｐｅｃｔｕｍｒｅｎ￣ｏｐｙ；ｆｅａ・

高光谱遥感影像中的特征提取方法研究

高光谱遥感影像中的特征提取方法研究高光谱遥感技术可以获取遥感图像中不同波长下的反射率光谱，可以提供高维、高分辨率和多特征信息的遥感影像，因此在很多领域有广泛的应用，如地学、环境监测、农业、林业等。

然而，如何从高光谱遥感影像中提取有效的特征信息是遥感图像处理中的核心问题之一。

目前，高光谱遥感影像中特征提取方法主要分为两类：基于光谱信息和基于空间信息的特征提取方法。

本文将从这两个方面分别进行讨论。

一、基于光谱信息的特征提取方法1. 直接阈值法直接阈值法是一种最简单常用的方法，它根据像素的光谱值与给定阈值的比较结果对像素进行二分类。

例如，针对农业等领域中的作物识别问题，根据作物的生长特征，可以将阈值设定在波段为400-700nm范围内的光谱值较高的位置，即可轻松提取出作物区域。

然而，这种方法对于复杂地物的分类效果并不理想，因为它不能够利用光谱间的相关性和相似性信息。

2. 统计学方法基于统计学方法的特征提取方法更加复杂，但可以对高光谱图像进行更有针对性的处理，提高特征提取效果。

例如，常见的PCA（Principal Component Analysis）方法就是一种基于统计学的特征提取方法。

PCA方法可以对高维度的高光谱图像进行降维处理，提取出主要的光谱特征。

通过PCA方法降维之后，遥感影像所占用的存储资源减小，同时降低了计算量和处理时间。

但是，对于多类图像进行分类时，这种方法的分类效果并不理想。

3. 光谱特征法光谱特征法是通过对像元的光谱反射率进行分析得到的特征来进行分类的方法。

例如，常见的谱角法（Spectral Angle Mapper，SAM）就是一种利用光谱特征进行分类的方法。

谱角法可以计算不同光谱波段之间的夹角，然后使用夹角的余弦值，将每个像素向量变形为点到参考向量之间的距离，然后根据距离进行分类。

但是，光谱特征法需要依赖先验知识，需要指定一些样质并选取参考向量，这对于遥感影像处理来说比较困难，且对遥感影像间的非线性变换比较敏感。

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基于多尺度高阶奇异谱熵的信号特
征提取方法
随着大数据时代的到来，信号特征提取在信息处理中的应用越来越广泛。

在研究领域中，可以将信号特征提取应用于除了信号与图像处理以外的自然语言处理、机器视觉、心电图等方面。

但是，由于信号数据的复杂性，以及一些现有特征提取算法的不足，传统的信号特征提取方法往往难以彻底解决问题。

因此，研究者们不断探索新的特征提取方法。

其中一种基于多尺度高阶奇异谱熵的信号特征提取方法在信号处理领域中逐渐被广泛应用。

多尺度高阶奇异谱熵是一种新的信号特征分析方法，该方法通过计算和分析信号的多尺度高阶奇异谱熵，能够准确地反映信号的多尺度非线性动态特征。

多尺度高阶奇异谱熵是将信号分解为不同频率的子带，在每个子带都进行高阶奇异谱熵计算。

通常，高阶奇异谱熵是一种非线性分析方法，在处理信号时，其具有很好的灵敏性和各种信号的稳定性。

因此，多尺度高阶奇异谱熵在提取信号特征方面具有很大的优势。

在信号处理领域中，多尺度高阶奇异谱熵在多个细分领域中得到了广泛应用。

在脑电图分析领域中，多尺度高
阶奇异谱熵可以应用于进行认知神经科学的研究。

在机器识别领域中，多尺度高阶奇异谱熵可以应用于声纹识别及其他语音处理任务。

在医疗诊断领域中，多尺度高阶奇异谱熵可以应用于进行心律失常的检测。

总的来说，多尺度高阶奇异谱熵在新兴领域中具有重要意义。

通过多尺度高阶奇异谱熵，可以实现对信号的特征提取，实现对信号的分类、识别以及对信号的缺陷检测等任务。

这一方法在神经、机器和医疗领域中得到了广泛的应用和推广，并且对于信号特征提取的技术水平有了新的突破。

多尺度高阶奇异谱熵是一种很有潜力的信号处理技术，在实际应用中，可以大大提高信号的处理效率和精度。

未来，随着新技术和算法的发展，多尺度高阶奇异谱熵将逐渐成为一个广泛应用的信号特征分析方法，将更多地应用于探索和解决相关问题，以更好地实现数据分析和处理的目标。