小波变换和motion信号处理(三)

本文介绍了一种使用小波变换方法在手机移动信息中分离汽车移动信息与载体移动信息的技术,该方法已在团队论文中发表,旨在提供简单有效的解决方案。随文提供了论文下载链接,并附带说明由于篇幅限制,部分内容被删除。

从前两篇发布到现在,过去一年多了。当初承诺的主要讲解应用的第三篇迟迟没能出炉的原因主要是这个方法用到了我们组的一篇论文中,所以在论文发表之前,不大方便发出来。倒不是说这个方法有多原创创新,只是这是团队工作,我单独提前发出来不大好。

现在这篇论文已经录取发表,所以可以不用顾虑放上来了。我本来想讲的东西都在论文中,我也比较懒,就不再翻译一遍了。各位感兴趣的可以从这里下载。因为篇幅原因,和小波相关的文字已经被删除来只剩下不到两页了,不过基本思想还在。总的来说,就是我们希望用一个简单有效的方法,能达到这样一个效果:在你乘车的时候,当你的手机随便放在身上哪里,或者是座位上哪里,我们都能把手机感知到的汽车移动信息,和手机载体(比如包,口袋,或者车座位)移动导致的移动信息分开。这是小波变换一个非常合适的应用,因为由汽车突然移动或者人突然移动导致的速度变化,加速度变化等,在小波上的特征和汽车本身移动的特征是完全不同的。

这样结束这个系列多多少少有点太监贴的感觉^_^。如果有朋友有和应用相关的问题,可以留言提问,我尽可能回答我能回答的

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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