图像模式周期分析方法

A. 如何根据一个图像看出其周期

两个相邻的最高点(或最低点)之间的距离。就是一个最小正周期。

B. 多分辨率的多分辨率分析

故称为多分辨率分析.进一步,设Qmf是Pmf与Pm+1f的差别信息,由于Vm+1=VmWm,则Pm+1f=Pmf+Qmf.(4)将一维多分辨率分析推广到二维
源自: 一种基于数据融合和小波变换的图像边缘检... 《中国科学技术大学学报》 2001年 吴秀清,徐云翔,周蓉
来源文章摘要：论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法 .此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理 ,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值 ,对融合图像进行边缘检测 .试验结果表明 ,此方法不仅能有效地抑制噪声 ,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性 这一系列近似具有不同的分辨率,因而称为多分辨率分析.借鉴于金字塔算法,人们将连续小波理论推广到离散领域.从滤波器概念上讲,小波变换就是不断以两组正交的高通和低通溥波器对愉入信号f(t)进行滤波
源自: 一种失真度可控的图像编码方法 《无线电通信技术》 1997年 徐佩霞,孙功宪
来源文章摘要：提出一种基于小波变换和误差反馈的可选失真度的图像编码方法,适用于远程数据库查询和可变比特率图像分层传输。它通过小波变换把图像分解到不同分辨率上,然后用误差反馈的方法进行逐级补偿。由于所有前级分辨率的编码误差都可以得到补偿,因而可以恢复无失真的图像。 它对信号局部化分析是在许多不同尺度上进行的,因而又称为多分辨率分析〔2,3〕.小波分析的范围十分广泛,它包括:在数学领域的数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等
源自: 反刍动物前胃舒缩应变的小波分析 《新疆农业大学学报》 2003年 刘后森,李志斌,魏俊智
来源文章摘要：采用DASP小波分析模块,对反刍动物(绵羊、黄牛)的前胃各测点(瘤胃、网胃、网瓣口和瓣胃大弯)在4种生理状态下(采食、食后、反刍和正常)的舒缩应变时域曲线进行小波分解,给出不同频段谐波舒张和收缩应变幅值统计量,小波分析结果表明各测点在4种生理状态下主频与谱分析结果一致。 这种逐级分析方式称为多分辨率分析,是小波变换在实际工程应用中的一个重要方向.ξi通常为指数分布、对数正态分布、正态分布和Gamma分布等
源自: 小波及混沌学习神经网络在短期电力负荷预... 《计算机工程与应用》 2003年 杨延西,刘丁,李琦,郑岗
来源文章摘要：该文提出了采用小波和神经网络混合模型进行电力系统短期负荷预测方法。首先基于小波多分辨率分析方法将负荷序列分解成具有不同频率特征的序列。然后,根据分解后的各个分量的特点构造不同的神经网络模型对各分量分别进行预测。神经网络算法采用混沌学习算法,与传统BP算法相比,该算法利用混沌轨道的游动性使系统能够跳出局域极值的束缚而寻求全局最优点,这样克服了BP学习算法所存在的本质问题,可以加快网络学习速度和提高学习精度。最后对各分量预测信号进行重构得到最终预测结果。在构建网络模型时,该文考虑了气候因素的影响,并把它作为网络的一组输入点。实验结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较好的精度及稳定性。 再对LL(x,y)进行迭代分解,就得到二维图像f(x,y)的多级分解,或称为多分辨率分析.小波变换的结果是原始信号在一系列倍频程划分的频带上的多个高频带数据和一个低频带数据
源自: 基于小波变换统计特征的图像压缩算法的研究 《生物医学工程学杂志》 2002年 吴宝明,侯文生,彭承琳
来源文章摘要：图像能量的统计分布是图像压缩处理的重要依据。在研究小波子带图像统计特性的基础上 ,提出了一种新的基于小波子带图像统计特征和人眼视觉特性的图像量化编码算法。实验证明 ,该算法具有计算简单、压缩效率较高的特点 在这种意义下小波分析又可称为是多分辨率分析,它是傅立叶分析发展史上里程碑式的进展.它已经广泛应用于信号处理、地震勘探、天体识别、机械故障诊断与监控等科技领域
源自: 心电图信号处理技术及小波变换方法 《大连轻工业学院学报》 2001年 张淑清,李昕,李长吾,王力
来源文章摘要：给出了心电信号处理的两种方法。第一种方法是运用合成技术 ,它可以保证波形的完整 ,而且便于实现。第二种方法是运用小波分析。小波变换适用于分析非平稳信号 ,适宜于对心电图数据进行预处理和特征提取。本文应用Mallat算法对心电图信号进行了多尺度分解 这种由粗及精对事物进行多尺度分析的方法称为多分辨率分析.指纹图像的模式是类周期模式,不同区域中的脊线方向和脊线空间频率代表不同指纹图像的本质属性
源自: 基于代数特征和几何特征的快速指纹识别 《浙江理工大学学报》 2005年 李小云,胡之惠
来源文章摘要：对仅基于指纹几何特征的匹配方法进行取长补短,提出新的基于指纹代数特征和几何特征的分阶段匹配方法。实验证明该方法在保证较高识别率的同时,匹配时间缩短了47.5%。该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹识别技术。 这种由粗及细对事物的分析就称为多分辨率分析.在时域中,尺度由大到小变化,对应的频域尺度由小到大变化,由低通滤波器可得到大尺度信息,即低频信息——信号轮廓信息,由高通滤波器可得到小尺度信息,即信号高频信息——噪声及突变信息
源自: 基于小波变换的心电信号噪声处理 《西北工业大学学报》 2005年 张泾周,寿国法,戴冠中
来源文章摘要：以小波变换的多分辨率分析为基础 ,通过对体表心电信号 ( ECG)及其噪声的分析 ,对 ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声 ,设计了不同的小波消噪算法 ;并利用MIT/BIH国际标准数据库中的 ECG信号和程序模拟所产生的 ECG信号 ,分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明 ,算法能有效地滤除 ECG信号检测中串入的几类主要噪声 ,失真度很小 ,可满足临床分析与诊断对 ECG波形的要求 其基本思路是将L￣2（R）空间中的函数f看作逐级近似的极限每一个近似是f的一个光滑了的版本而相继近似的分辨率不同因此称为多分辨率分析.逐级近似的标架需要具有某些平移不变性更精确地说多分辨率分析由嵌套性、完备性、伸缩性、线性组合性等项要求组成（A）￣1
源自: 标准正交紧支集小波基与地震数据的分解和... 《大庆石油地质与开发》 1995年 杜丽英，吴永刚，徐果明
来源文章摘要：本文讨论了Daubechies标准正交紧支集小波基，借助于多分辨率分析方法，建立了地震数据的分解和重建算法，并对实测地震数据进行了压缩和重建。 的这种嵌套结构通常被称为多分辨率分析,值得注意的是,子空间,.z不能由单个函数整数平移得到,这是多小波区别于传统小波的重要特征之一
源自: 多小波的研究进展及其在电力系统中应用的... 《电力系统自动化》 2004年 刘志刚,何正友,钱清泉
来源文章摘要：多小波可以同时具有对称性、正交性、短支撑性、高阶消失矩等性质,这是传统小波无法比拟的。通过引入最早的多小波,介绍了多小波的基本性质;详细讨论了目前多小波理论的研究现状,并对几种常用的多小波进行比较;深入讨论和分析了多小波的预处理问题,并进行了归类;结合电力系统领域,提出和探讨多小波理论在实际应用中存在的问题;最后对多小波今后的研究问题和在电力系统中的应用进行了展望。

C. PS的图像模式及特点

《PS影像创意系列教程》网络网盘资源下载

链接: https://pan..com/s/1rUY866VRggPEFVu2GLbX8w

doyoudo《PS影像创意系列教程》轻松掌握三大创意方法（超清视频）

D. 这个图像的周期怎么看

看最高点跟最低点的水平距离就是周期的一半，在乘以2就是了。

E. 什么是周期分析法

我们在做交易的时候，很多人都有这么一个现象，很多人可以预测到长期的汇价一个变化的趋势，或者可以预测到汇价到达的位置，但是却在汇价的短期振荡中被振荡出局，或者买入的点位不好，从而令心态不好，结果一个月或者更多的时间里最后统计交易成绩，不是亏损就是平手，那是为什么呢？因为很多人在买入时，往往没有做一个详细的计划，没有做短线和长线的计划，往往是边看边做，到了时候再说，因为抱着这个错误的思路，往往导致赚了几十点就很着急，短线就平仓，这样只是赚了一个小芝麻，而从前面已经讲过，趋势一旦形成有很大的上涨或者下跌空间，如果你入场了，已经赚到了小芝麻，那何必不发展成一个大西瓜呢。而如果一旦趋势看反了，被套住了，往往这时需要短线止损的时候，换句话说，是必须短线逃走的时候，这时很多人的思路是我们不如做长线，反正长线能解套。或者还有赚，于是就把该做短线的行情做起了长线，这样，一年下来，往往赚少赔多，整体是亏损的。

我对这种情况的理解是外汇交易是由很重要的三维空间来做分析的，不要所以在操作中要引进时间的概念，很多人能看到汇价长期的变化趋势，但是没有配合时间来进行分析，所以导致失败。很多人在行情过后在叹息，我如果在把这个货币多拿几天就可以的获得更好的利润了，我已经看到了它的长期趋势了。所以如果你要成为一个汇市赢家，请引进时间的分析。所以建议由这样的经历的人最好在掌握了图形分析和一些分析方法以后，在做这样的分析，这会对我们近一步的成为汇市高手的必经之路。

1、伯恩斯坦理论

如果要讲到对时间的分析和预测，首先要提到伯恩斯坦理论，他的理论对交易中的时间很有研究，对于观察汇市的变化，可以根据周期的变化，形状长短，掌握起伏的规律。对帮住我们做交易有好处。

周期的长短可以分成四类：

1、季节性的周期：我们知道一年有四季，春、夏、秋、冬。如果是我们种植粮食作物，一般是春天播种，夏天作物在成长，而秋天是我们最高兴的时候，是收获的季节，冬天我们就应该歇息的时候了，等明年春天在努力了，所以受到收成的影响，常在一些月份出现一定的循环的高点或者低点。

那么我通过很长时间的研究，那么在汇市中也有这样的周期，从国际上的主要货币来看，每个货币都受到结帐周期的影响，在即将结帐的时候，结帐国家的货币就会需求增加，从而导致货币的上涨。众所周知，每年3月是日本的年终结帐日，每年的9月是半年结帐日，这个就像种植粮食作物一样，是日本的企业收获的日子，所以在这些日子了里，是日元上涨的日子。

2、长期周期：平均周期超过一年的循环周期。这样的长期周期在汇市中也表现的比比结实，在上面的道氏理论里，也提出了时间周期的概念，您可以参照，因为这两个理论是相互印证的。

3、中期周期：常常用月来做计算，一般是6个月到一年。

4、短期周期：以天数为计算周期，平均期限不超作3个月，我们在操作中进场观察的日线图，就是这样的周期。

图3-64还有一种分类就是用周期形状来分类：

1、对称周期：，每个循环周期的相距的时间周期基本一致。

2、不规则周期：每个循环周期相距的时间不多，并非同一个时间长度出现的。

伯恩斯坦理论还有下面的特征：1循环周期的重复出现不不是和上一个周期完全相同，但是有时会倾向集中在一定的时间长度内。2长短周期差不多重复出现的次数越多，表示这个循环周期的预测的可*性越高。3长期周期可以分成几个低一级的短期周期，如我们讲过的波浪理论，大浪中有小浪，浪中套浪，就需要时间来做仔细的观察和计算。4同类的商品期货会有相同的周期长度如果我们在观察一个货币汇价的变化时，可以测量明显的低点和低点之间发生的时间，如果时间有一些差异，可以取平均数。

汇市周期理论

其实我们在前面的一些章节里，引入了全球金融市场是密切不可分割的概念，也就是说在股市的一些理论也可以引申到汇市中来，只不过有一些小小的变化，所以汇市中和股市一样，也有周期变化。无论什么金融市场，都遵循：顺势而为的理论，如果你逆市而为，砸那个市场中也会遭到亏损甚至失败。所以汇市的周期理论的基础也是顺势而为。利用周期变化来制定买卖计划。其实这个方法很简单，运用时有以下几个步骤：

1、先分析整体货币的走势，决定大的走势方向。

2、找出趋势中最有上涨或者获利潜力的货币3找出趋势中最有上涨或者获利潜力的货币后，制定对这个货币的操作策略

4、汇市中周期的走势可以分成四个阶段，从图3-71可以看到，投资者应该在汇市的第二阶段早期入场买入，并一直持有，这样可以做一个大波段，而短线投机者，可以在第二阶段的中做多次的低买高沽，在入场前，要详细的考虑目标位和止损位，如果上涨趋势过快，要等待回调后的好入场位。

5、在第一阶段，汇价处于低位徘徊，但是下跌趋势明显的减缓，图形显示下跌不了多少，所以这时时筑底转市的阶段。只是在这样的大转市的好机会面前，大多数投资者没有意识到，还认为汇价将继续下跌。

F. 怎样根据三角函数的图像来算周期，如图，求详解啊

根据顶点横坐标与相邻的零点的横坐标就可以看出周期的1/4
所以T/4=5/6-1/3=1/2
所以T=2

G. 如何看出波形图的周期,说说方法 一个完整的正弦图像应该是一个波长才对啊, 那么从图中怎么找周期呢

振动图可以看出周期,振动图是位移时间图,坐标轴就是y/m,t/s
而波动图可以看出波长,波动图是振幅位移图,坐标轴是y/m,x/m
从波动图看不出周期的,必须算
而振动图可以直接看出

H. 总结一下从余弦或正弦函数图像看出周期t的方法

例如，下列情形之一等于半个周期：两个相邻零点的距离；两个相邻对称中心的距离；两条相邻对称轴的距离. 又如，一个对称中心到最近的（也有说相邻的）对称轴的距离，等于四分之一个周期.

I. 数字图像处理与分析方法有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

J. 如何看出波形图的周期，说说方法

振动图可以看出周期，振动图是位移时间图，坐标轴就是y/m,t/s
而波动图可以看出波长，波动图是振幅位移图，坐标轴是y/m,x/m
从波动图看不出周期的，必须算
而振动图可以直接看出