最优变换相关论文
提出了一种基于最优聚类中心的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用训练数据集建立最小平方距离准则下的最优变换矩阵 ,使用该......
抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键．基于统计学习理论的核化原理，提出一种新的鉴别特征提取方法——核最优变换与聚......
最优聚类中心法是一种有效的雷达目标一维距离像识别方法，但当训练数据较少时，该方法的识别性能急剧下降．其原因是该算法在利用少量数......
提出了一种基于最优变换和聚类中心的雷达目标成像识别方法.该方法利用一种最优变换减少同类之间差异以及通过在子像空间选定一组......
应用统计学习理论中的核化原理,可以将许多线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法.提出了基于核化原理的最优变换与聚类中心算......
本文提出了一种新的8×8点二维快速DCT(N-FDCT)算法。该算法将8×8点DCT分解到四个4×4子块中进行,从而大大减小了运算复杂度。理......
基于核化原理，提出核最优变换与聚类中心算法．算法通过非线性变换，将数据映射到核空间，并在核空间中执行最优变换与聚类中心算法，该算法......
