结合二维离散小波变换（2DDWT）和二维非负矩阵分解（2DNMF）两者的优点, 提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT 2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域, 并对三个高频子块进行图像融合, 然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征, 进而对特征数据进行加权处理。ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明, 与PCA、SVD、NMF以及2DDWT NMF算法相比, 新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率。
2023-01-06 13:33:51
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B = dst2(A) 返回 A 的离散正弦变换。 矩阵 B 的大小与 A 相同，包含离散正弦变换系数。
2022-11-13 16:42:50
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九、二维离散小波变换的Matlab实现
二维离散小波变换的函数:
函数名 说 明
分解
函数 dwt2 单尺度二维离散小波变换
wavedec2 多尺度二维小波分解(二维多分辨率分析函数)
wmaxlec 允许的最大尺度值分解
合成
重构
函数 idwt2 单尺度二维离散小波逆变换
waverec2 多尺度二维小波重构
wrcoef2 对二维小波系数进行单支重构
upcoef2 二维小波系数直接小波重构
分解
结构
工具 detcoef2 提取二维小波变换的高频系数
appcoef2 提取二维小波变换的低频系数
upwlev2 单尺度二维小波分解的重构
2022-11-09 20:04:36
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代码实现论文任意阶的二维离散小波变换，正反变换。 代码实现论文任意阶的二维离散小波变换，正反变换。 代码实现论文任意阶的二维离散小波变换，正反变换。 代码实现论文任意阶的二维离散小波变换，正反变换。
2022-02-24 14:35:27
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二维离散小波变换的FPGA实现 里面对二维小波变换fpga实现做了具体实现的思路，步骤，还有部分verilog代码，对该文章的研读完全可以帮助你完成小波变换的fpga实现
2021-12-01 15:00:58
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MATLAB实现二维离散点的最小二乘法拟合。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
2021-11-27 19:02:02
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