圖像模式周期分析方法

A. 如何根據一個圖像看出其周期

兩個相鄰的最高點(或最低點)之間的距離。就是一個最小正周期。

B. 多解析度的多解析度分析

故稱為多解析度分析.進一步,設Qmf是Pmf與Pm+1f的差別信息,由於Vm+1=VmWm,則Pm+1f=Pmf+Qmf.(4)將一維多解析度分析推廣到二維
源自: 一種基於數據融合和小波變換的圖像邊緣檢... 《中國科學技術大學學報》 2001年 吳秀清,徐雲翔,周蓉
來源文章摘要：論文提出利用數據融合和小波變換進行圖像邊緣檢測的一種方法 .此方法首先對同一地區的多譜段圖像用小波變換進行融合預處理 ,然後直接採用小波變換系數動態地調整邊緣判別的閾值 ,對融合圖像進行邊緣檢測 .試驗結果表明 ,此方法不僅能有效地抑制雜訊 ,而且對具有多種邊緣特徵的圖像均有良好的適應性 這一系列近似具有不同的解析度,因而稱為多解析度分析.借鑒於金字塔演算法,人們將連續小波理論推廣到離散領域.從濾波器概念上講,小波變換就是不斷以兩組正交的高通和低通溥波器對愉入信號f(t)進行濾波
源自: 一種失真度可控的圖像編碼方法 《無線電通信技術》 1997年 徐佩霞,孫功憲
來源文章摘要：提出一種基於小波變換和誤差反饋的可選失真度的圖像編碼方法,適用於遠程資料庫查詢和可變比特率圖像分層傳輸。它通過小波變換把圖像分解到不同解析度上,然後用誤差反饋的方法進行逐級補償。由於所有前級解析度的編碼誤差都可以得到補償,因而可以恢復無失真的圖像。 它對信號局部化分析是在許多不同尺度上進行的,因而又稱為多解析度分析〔2,3〕.小波分析的范圍十分廣泛,它包括:在數學領域的數值分析、構造快速數值方法、曲線曲面構造、微分方程求解、控制論等
源自: 反芻動物前胃舒縮應變的小波分析 《新疆農業大學學報》 2003年 劉後森,李志斌,魏俊智
來源文章摘要：採用DASP小波分析模塊,對反芻動物(綿羊、黃牛)的前胃各測點(瘤胃、網胃、網瓣口和瓣胃大彎)在4種生理狀態下(採食、食後、反芻和正常)的舒縮應變時域曲線進行小波分解,給出不同頻段諧波舒張和收縮應變幅值統計量,小波分析結果表明各測點在4種生理狀態下主頻與譜分析結果一致。 這種逐級分析方式稱為多解析度分析,是小波變換在實際工程應用中的一個重要方向.ξi通常為指數分布、對數正態分布、正態分布和Gamma分布等
源自: 小波及混沌學習神經網路在短期電力負荷預... 《計算機工程與應用》 2003年 楊延西,劉丁,李琦,鄭崗
來源文章摘要：該文提出了採用小波和神經網路混合模型進行電力系統短期負荷預測方法。首先基於小波多解析度分析方法將負荷序列分解成具有不同頻率特徵的序列。然後,根據分解後的各個分量的特點構造不同的神經網路模型對各分量分別進行預測。神經網路演算法採用混沌學習演算法,與傳統BP演算法相比,該演算法利用混沌軌道的游動性使系統能夠跳出局域極值的束縛而尋求全局最優點,這樣克服了BP學習演算法所存在的本質問題,可以加快網路學習速度和提高學習精度。最後對各分量預測信號進行重構得到最終預測結果。在構建網路模型時,該文考慮了氣候因素的影響,並把它作為網路的一組輸入點。實驗結果表明基於這一方法的負荷預測系統具有較好的精度及穩定性。 再對LL(x,y)進行迭代分解,就得到二維圖像f(x,y)的多級分解,或稱為多解析度分析.小波變換的結果是原始信號在一系列倍頻程劃分的頻帶上的多個高頻帶數據和一個低頻帶數據
源自: 基於小波變換統計特徵的圖像壓縮演算法的研究 《生物醫學工程學雜志》 2002年 吳寶明,侯文生,彭承琳
來源文章摘要：圖像能量的統計分布是圖像壓縮處理的重要依據。在研究小波子帶圖像統計特性的基礎上 ,提出了一種新的基於小波子帶圖像統計特徵和人眼視覺特性的圖像量化編碼演算法。實驗證明 ,該演算法具有計算簡單、壓縮效率較高的特點 在這種意義下小波分析又可稱為是多解析度分析,它是傅立葉分析發展史上里程碑式的進展.它已經廣泛應用於信號處理、地震勘探、天體識別、機械故障診斷與監控等科技領域
源自: 心電圖信號處理技術及小波變換方法 《大連輕工業學院學報》 2001年 張淑清,李昕,李長吾,王力
來源文章摘要：給出了心電信號處理的兩種方法。第一種方法是運用合成技術 ,它可以保證波形的完整 ,而且便於實現。第二種方法是運用小波分析。小波變換適用於分析非平穩信號 ,適宜於對心電圖數據進行預處理和特徵提取。本文應用Mallat演算法對心電圖信號進行了多尺度分解 這種由粗及精對事物進行多尺度分析的方法稱為多解析度分析.指紋圖像的模式是類周期模式,不同區域中的脊線方向和脊線空間頻率代表不同指紋圖像的本質屬性
源自: 基於代數特徵和幾何特徵的快速指紋識別 《浙江理工大學學報》 2005年 李小雲,胡之惠
來源文章摘要：對僅基於指紋幾何特徵的匹配方法進行取長補短,提出新的基於指紋代數特徵和幾何特徵的分階段匹配方法。實驗證明該方法在保證較高識別率的同時,匹配時間縮短了47.5%。該演算法有望發展成為一種實用、有效的指紋識別技術。 這種由粗及細對事物的分析就稱為多解析度分析.在時域中,尺度由大到小變化,對應的頻域尺度由小到大變化,由低通濾波器可得到大尺度信息,即低頻信息——信號輪廓信息,由高通濾波器可得到小尺度信息,即信號高頻信息——雜訊及突變信息
源自: 基於小波變換的心電信號雜訊處理 《西北工業大學學報》 2005年 張涇周,壽國法,戴冠中
來源文章摘要：以小波變換的多解析度分析為基礎 ,通過對體表心電信號 ( ECG)及其雜訊的分析 ,對 ECG信號中存在的基線漂移、工頻干擾及肌電干擾等幾種雜訊 ,設計了不同的小波消噪演算法 ;並利用MIT/BIH國際標准資料庫中的 ECG信號和程序模擬所產生的 ECG信號 ,分別對演算法進行了模擬與實驗驗證。結果表明 ,演算法能有效地濾除 ECG信號檢測中串入的幾類主要雜訊 ,失真度很小 ,可滿足臨床分析與診斷對 ECG波形的要求 其基本思路是將L￣2（R）空間中的函數f看作逐級近似的極限每一個近似是f的一個光滑了的版本而相繼近似的解析度不同因此稱為多解析度分析.逐級近似的標架需要具有某些平移不變性更精確地說多解析度分析由嵌套性、完備性、伸縮性、線性組合性等項要求組成（A）￣1
源自: 標准正交緊支集小波基與地震數據的分解和... 《大慶石油地質與開發》 1995年 杜麗英，吳永剛，徐果明
來源文章摘要：本文討論了Daubechies標准正交緊支集小波基，藉助於多解析度分析方法，建立了地震數據的分解和重建演算法，並對實測地震數據進行了壓縮和重建。 的這種嵌套結構通常被稱為多解析度分析,值得注意的是,子空間,.z不能由單個函數整數平移得到,這是多小波區別於傳統小波的重要特徵之一
源自: 多小波的研究進展及其在電力系統中應用的... 《電力系統自動化》 2004年 劉志剛,何正友,錢清泉
來源文章摘要：多小波可以同時具有對稱性、正交性、短支撐性、高階消失矩等性質,這是傳統小波無法比擬的。通過引入最早的多小波,介紹了多小波的基本性質;詳細討論了目前多小波理論的研究現狀,並對幾種常用的多小波進行比較;深入討論和分析了多小波的預處理問題,並進行了歸類;結合電力系統領域,提出和探討多小波理論在實際應用中存在的問題;最後對多小波今後的研究問題和在電力系統中的應用進行了展望。

C. PS的圖像模式及特點

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D. 這個圖像的周期怎麼看

看最高點跟最低點的水平距離就是周期的一半，在乘以2就是了。

E. 什麼是周期分析法

我們在做交易的時候，很多人都有這么一個現象，很多人可以預測到長期的匯價一個變化的趨勢，或者可以預測到匯價到達的位置，但是卻在匯價的短期振盪中被振盪出局，或者買入的點位不好，從而令心態不好，結果一個月或者更多的時間里最後統計交易成績，不是虧損就是平手，那是為什麼呢？因為很多人在買入時，往往沒有做一個詳細的計劃，沒有做短線和長線的計劃，往往是邊看邊做，到了時候再說，因為抱著這個錯誤的思路，往往導致賺了幾十點就很著急，短線就平倉，這樣只是賺了一個小芝麻，而從前面已經講過，趨勢一旦形成有很大的上漲或者下跌空間，如果你入場了，已經賺到了小芝麻，那何必不發展成一個大西瓜呢。而如果一旦趨勢看反了，被套住了，往往這時需要短線止損的時候，換句話說，是必須短線逃走的時候，這時很多人的思路是我們不如做長線，反正長線能解套。或者還有賺，於是就把該做短線的行情做起了長線，這樣，一年下來，往往賺少賠多，整體是虧損的。

我對這種情況的理解是外匯交易是由很重要的三維空間來做分析的，不要所以在操作中要引進時間的概念，很多人能看到匯價長期的變化趨勢，但是沒有配合時間來進行分析，所以導致失敗。很多人在行情過後在嘆息，我如果在把這個貨幣多拿幾天就可以的獲得更好的利潤了，我已經看到了它的長期趨勢了。所以如果你要成為一個匯市贏家，請引進時間的分析。所以建議由這樣的經歷的人最好在掌握了圖形分析和一些分析方法以後，在做這樣的分析，這會對我們近一步的成為匯市高手的必經之路。

1、伯恩斯坦理論

如果要講到對時間的分析和預測，首先要提到伯恩斯坦理論，他的理論對交易中的時間很有研究，對於觀察匯市的變化，可以根據周期的變化，形狀長短，掌握起伏的規律。對幫住我們做交易有好處。

周期的長短可以分成四類：

1、季節性的周期：我們知道一年有四季，春、夏、秋、冬。如果是我們種植糧食作物，一般是春天播種，夏天作物在成長，而秋天是我們最高興的時候，是收獲的季節，冬天我們就應該歇息的時候了，等明年春天在努力了，所以受到收成的影響，常在一些月份出現一定的循環的高點或者低點。

那麼我通過很長時間的研究，那麼在匯市中也有這樣的周期，從國際上的主要貨幣來看，每個貨幣都受到結帳周期的影響，在即將結帳的時候，結帳國家的貨幣就會需求增加，從而導致貨幣的上漲。眾所周知，每年3月是日本的年終結帳日，每年的9月是半年結帳日，這個就像種植糧食作物一樣，是日本的企業收獲的日子，所以在這些日子了里，是日元上漲的日子。

2、長期周期：平均周期超過一年的循環周期。這樣的長期周期在匯市中也表現的比比結實，在上面的道氏理論里，也提出了時間周期的概念，您可以參照，因為這兩個理論是相互印證的。

3、中期周期：常常用月來做計算，一般是6個月到一年。

4、短期周期：以天數為計算周期，平均期限不超作3個月，我們在操作中進場觀察的日線圖，就是這樣的周期。

圖3-64還有一種分類就是用周期形狀來分類：

1、對稱周期：，每個循環周期的相距的時間周期基本一致。

2、不規則周期：每個循環周期相距的時間不多，並非同一個時間長度出現的。

伯恩斯坦理論還有下面的特徵：1循環周期的重復出現不不是和上一個周期完全相同，但是有時會傾向集中在一定的時間長度內。2長短周期差不多重復出現的次數越多，表示這個循環周期的預測的可*性越高。3長期周期可以分成幾個低一級的短期周期，如我們講過的波浪理論，大浪中有小浪，浪中套浪，就需要時間來做仔細的觀察和計算。4同類的商品期貨會有相同的周期長度如果我們在觀察一個貨幣匯價的變化時，可以測量明顯的低點和低點之間發生的時間，如果時間有一些差異，可以取平均數。

匯市周期理論

其實我們在前面的一些章節里，引入了全球金融市場是密切不可分割的概念，也就是說在股市的一些理論也可以引申到匯市中來，只不過有一些小小的變化，所以匯市中和股市一樣，也有周期變化。無論什麼金融市場，都遵循：順勢而為的理論，如果你逆市而為，砸那個市場中也會遭到虧損甚至失敗。所以匯市的周期理論的基礎也是順勢而為。利用周期變化來制定買賣計劃。其實這個方法很簡單，運用時有以下幾個步驟：

1、先分析整體貨幣的走勢，決定大的走勢方向。

2、找出趨勢中最有上漲或者獲利潛力的貨幣3找出趨勢中最有上漲或者獲利潛力的貨幣後，制定對這個貨幣的操作策略

4、匯市中周期的走勢可以分成四個階段，從圖3-71可以看到，投資者應該在匯市的第二階段早期入場買入，並一直持有，這樣可以做一個大波段，而短線投機者，可以在第二階段的中做多次的低買高沽，在入場前，要詳細的考慮目標位和止損位，如果上漲趨勢過快，要等待回調後的好入場位。

5、在第一階段，匯價處於低位徘徊，但是下跌趨勢明顯的減緩，圖形顯示下跌不了多少，所以這時時築底轉市的階段。只是在這樣的大轉市的好機會面前，大多數投資者沒有意識到，還認為匯價將繼續下跌。

F. 怎樣根據三角函數的圖像來算周期，如圖，求詳解啊

根據頂點橫坐標與相鄰的零點的橫坐標就可以看出周期的1/4
所以T/4=5/6-1/3=1/2
所以T=2

G. 如何看出波形圖的周期,說說方法 一個完整的正弦圖像應該是一個波長才對啊, 那麼從圖中怎麼找周期呢

振動圖可以看出周期,振動圖是位移時間圖,坐標軸就是y/m,t/s
而波動圖可以看出波長,波動圖是振幅位移圖,坐標軸是y/m,x/m
從波動圖看不出周期的,必須算
而振動圖可以直接看出

H. 總結一下從餘弦或正弦函數圖像看出周期t的方法

例如，下列情形之一等於半個周期：兩個相鄰零點的距離；兩個相鄰對稱中心的距離；兩條相鄰對稱軸的距離. 又如，一個對稱中心到最近的（也有說相鄰的）對稱軸的距離，等於四分之一個周期.

I. 數字圖像處理與分析方法有哪些

數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面：
1） 圖像變換由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。
2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。
4） 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。
5） 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

J. 如何看出波形圖的周期，說說方法

振動圖可以看出周期，振動圖是位移時間圖，坐標軸就是y/m,t/s
而波動圖可以看出波長，波動圖是振幅位移圖，坐標軸是y/m,x/m
從波動圖看不出周期的，必須算
而振動圖可以直接看出