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利用分数阶傅里叶变换进行步态特征提取(2012年)

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简介:
本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的方法来提取步态特征,旨在提高在各种视角下的行人识别准确率,为模式识别领域提供新的技术手段。 为了解决短时傅里叶变换及其他时间频率分析方法无法提取由腿部和手臂运动产生的细微多普勒特征的问题,本段落提出了一种基于分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法。该方法在短时傅里叶分析的基础上,利用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理,并通过实际测量数据生成了分数阶傅里叶变换谱图并进行了深入研究和详细分析。实验结果表明,采用分数阶傅里叶变换可以从步态数据中有效提取手臂、腿部摆动的细微多普勒特征。

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客服
客服
  • 2012
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    本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的方法来提取步态特征,旨在提高在各种视角下的行人识别准确率,为模式识别领域提供新的技术手段。 为了解决短时傅里叶变换及其他时间频率分析方法无法提取由腿部和手臂运动产生的细微多普勒特征的问题,本段落提出了一种基于分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法。该方法在短时傅里叶分析的基础上,利用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理,并通过实际测量数据生成了分数阶傅里叶变换谱图并进行了深入研究和详细分析。实验结果表明,采用分数阶傅里叶变换可以从步态数据中有效提取手臂、腿部摆动的细微多普勒特征。
  • 加密
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    本文探讨了基于分数傅里叶变换的创新加密方法,通过分析其在信号处理领域的特性,提出了一种高效且安全的数据加密技术。 标题中的“基于分数傅里叶变换的加密”指的是利用分数傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)作为核心算法的一种图像加密技术。FRFT是传统傅里叶变换的一个扩展,不仅限于整数阶旋转,而是可以进行任意实数阶的旋转,这为数据处理提供了更大的灵活性。 在信号处理、图像处理、光学以及通信等领域中广泛应用了分数傅里叶变换这一数学工具。由于其非线性和对初始信号的高度敏感性,在图像加密领域内,FRFT成为了一种有效的加密手段。通过多阶段应用FRFT操作,原始图像能够被转换成看似随机的噪声形式,从而实现信息隐藏的目的;而解密过程则需要逆向执行相同的步骤来恢复原图。 文中提到“两个程序随便你喜欢”,意味着提供的压缩包可能包含两种不同的MATLAB代码用于执行基于FRFT的加密和解密操作。MATLAB是一种强大的数值计算环境,在科学计算、图像处理及算法开发方面被广泛使用,用户可以直接运行并修改这些代码以适应特定需求或优化性能。 在进行加密时通常包括以下步骤: 1. **预处理**:可能涉及对图像标准化、分块等操作,提高加密效率。 2. **分数傅里叶变换**:将图像的每个分块转换为频域表示形式。 3. **混淆和扩散**:通过随机变换或密钥操作打乱频域系数以增强安全性。 4. **反分数傅里叶变换**:应用逆FRFT,从频域恢复回空间域的信息。 5. **存储或传输**:保存或者发送加密后的图像。 解密过程是上述步骤的逆转,需要正确的密钥来正确执行这些操作以便还原原始图像内容。标签“frft 加密”强调了该主题主要关注的是FRFT在加密领域的应用。 基于分数傅里叶变换的加密方法利用了其非线性特性,提供了一种高效且安全的图像加密解决方案,并通过MATLAB代码实现深入理解和实践这种技术的同时可以根据需要进行定制和优化。
  • (FRFT)
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    分数阶傅里叶变换(FrFT)是一种非线性积分变换,它是传统傅里叶变换的推广形式,能够在时频域中自由旋转信号表示角度。 基于MATLAB编写的分数傅里叶变换程序。
  • new_fenshujie.rar_去噪_去噪_
    优质
    本资源包提供了一种新颖的信号处理方法——分数阶去噪技术,并结合传统的傅里叶变换进行噪声抑制,尤其适用于复杂信号环境中的精细处理。文件内含详细的理论介绍与应用实例代码。 对二维图像进行分数阶傅里叶变换可以用于图像去噪。
  • STFRFT.rar_快速_稀疏算法_
    优质
    本资源提供了一种基于稀疏算法的快速分数阶傅里叶变换方法,适用于信号处理与分析领域中高效计算分数阶傅里叶变换的需求。 有关分数阶傅里叶变换的程序包含有稀疏分数阶的快速算法。
  • 析.doc
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    本文档探讨了分数阶傅里叶变换的基本理论及其在信号处理领域的应用分析,深入研究其特性与优势。 在雷达信号处理中,分数阶傅里叶变换扮演着重要角色。本段落将介绍其原理及实现方法。
  • MATLAB图像
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    本简介介绍如何使用MATLAB软件实现图像的傅里叶变换,并分析其频谱特性。通过代码示例指导读者掌握快速傅里叶变换技术的应用。 基于MATLAB的图像傅里叶变换是一种常用的信号处理技术。通过使用MATLAB软件中的相关函数和工具箱,可以方便地对数字图像进行频域分析。这种方法能够帮助用户理解和应用傅里叶变换的基本原理,在工程与科学领域有着广泛的应用价值。
  • Matlab图像
    优质
    本简介介绍如何使用MATLAB软件进行图像的傅里叶变换分析,包括快速傅里叶变换的应用及频谱图解释。 在数学领域内,连续傅里叶变换是一种特殊的线性算子,它将一组函数映射为另一组不同的函数。通俗地说,傅里叶变换可以将一个给定的函数分解成组成该信号的各种不同频率成分。这种变化类似于其他形式的傅里叶变换,例如周期性的函数可以通过正弦级数来表示。 早在1822年时,法国数学家傅里叶就提出了把周期性函数通过一系列正弦和余弦项(即所谓的“傅立叶级数”)进行分解的方法,并证明了其有效性。自此之后,这一理论得到了进一步的发展和完善。在数字图像处理领域中,利用这种变换将图像转换至频率域内以进行分析具有许多显著的优点,包括但不限于实现高效的压缩、增强以及对图像的深入理解等应用功能。