锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

多尺度分析

经验分享睿知

多分辨率分析在上面的例子中，已经包含了多分辨率分析的基本思想 。体现了Duo-0 分析在心电等非平稳信号中的独特优势 ， 该方法具有小波变换的优点，如多分辨率分析、时频域分析、金字塔算法等，，小波变换尺度从特征中分解 。

1、第五天综述笔记210大类基于深度学习的segmentationmodel第一类:FCN简介(完全卷积网络)；FCN是一种端到端的深度学习图像分割算法，允许网络预测像素，直接获得labelmap传统cnn的缺点:存储开销大，效率低，像素块的大小限制了感知区域的大小 。FCN改变了什么？经典的cnn使用全连通层 ， 在卷积层之后获得整个输入图像的固定长度的概率向量，适用于图像分类和回归任务 。通过softmax后 ， 可以得到类别概率信息，但这种概率信息是一维的，只能代表整幅图像的类别，所以这种全连接方式不适合图像分割 。

2、磁法勘探室内资料整理的过程、校正的内容及地质意义,如何增加分辨率...地表和平面磁数据的转换、处理和正反演3 。磁法勘探资料的综合解释 。而每一部分又分为:1 。野外磁测成果的整理和预处理 。仪器性能测试:噪声水平、一致性和仪器观测精度；2.磁测数据的各种改正:利用国际地磁参考场IGRF进行正常地磁场改正、高度改正、水平梯度改正、日变改正和混合改正 。校正方法符合地质矿产行业标准DZ/T007193 。

3.磁测工作精度:根据稳场和异常场的中误差和相对误差计算 。4.标本磁性参数的测量和统计整理:根据质子旋进磁力仪测量结果计算标本的磁化率和剩余磁化强度，按算术平均或几何平均法计算平均值；对计算结果进行分组，绘制频数直方图和频数分布曲线 。5.磁测数据预处理:对剖面数据进行5点和7点平滑和加密插值，细化跳跃点；25点和49点平面数据平滑加密内插，跳跃点细化测量网；从平面数据中任意切出一个剖面或一个区域(如局部磁异常)进行详细解释 。

3、图像分割算法一种基于小波特征的彩色图像分割算法【多尺度分析】小波变换是近年来图像处理中的一项新技术 。许多图像压缩、特征检测和纹理的新方法分析，如多分辨率分析、时频域分析、金字塔算法等 。，最后都落入小波变换的范畴 。小波变换是一种新的频率变换方法 。它的主要特点是可以通过变换充分突出问题的某些方面的特点 。因此 ， 小波变换在许多领域得到了成功的应用 ， 尤其是小波变换的离散数字算法在许多问题的变换研究中得到了广泛的应用 。

    推荐阅读


    上一篇：多元统计分析参考文献

    下一篇：制作k 分析