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基于小波分析和EMD的手写体数字字符特征表示: 收藏
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引用; 《华南理工大学学报（自然科学版）》2010年第6期38卷 78-83页; 作者：李合龙王文波张冠湘华南理工大学电子商务系广东广州510006 武汉科技大学信息与计算科学系湖北武汉430065; 针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓;然后对规范轮廓曲率序列作EM...; 针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓;然后对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息;最后对此曲率特征数据进行聚类和识别.实验结果表明,与经典的字符特征提取算法相比,文中方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力.; 来源：详细信息评论

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