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用于复杂光谱数据压缩的自适应小波算法

王 凯 张 会 常胜江 申金媛

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用于复杂光谱数据压缩的自适应小波算法

王 凯, 张 会, 常胜江, 申金媛

Adaptive wavelet algorithm for complicated spectra data compression

Wang Kai, Zhang Hui, Chang Sheng-Jiang, Shen Jin-Yuan
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  • 对于超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱,提出了基于递归最小方差方法的自适应小波算法,实现了对该类光谱数据的高效压缩. 在对三种气体,共计27组光谱数据进行压缩后,数据由最初的3968个点被压缩成124个点,压缩比为32∶1. 选择其中13组作为样本送入支持向量机神经网络进行训练,用剩下的14组进行检验,正确率为100%.
    An adaptive wavelet analysis approach based on recursive least square (RLS) algorithm is proposed for analyzing the complicated spectra emitted by the interaction between femto-second laser and gases. The simulation results on twenty-seven sets of spectral data show that the proposed method has high efficiency in data compression. The data of the original spectra with 3968 points can be compressed to 124 points, and the correct recognition rate of support vector machine (SVM) can be as high as 100%, when thirteen or more compressed spectra are used for training and the others for testing.
    • 基金项目: 教育部博士点基金(批准号:20030055022),国家自然科学基金(批准号:60577017,60477009)和天津市自然科学基金重点项目(批准号:07JCZDJC05500)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-02-28
  • 修回日期:  2007-02-01
  • 刊出日期:  2007-03-05

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