全稱和譯名,定義,意義,抑制噪聲,特徵提取,特性,
全稱和譯名
全稱:Karhunen-LoèveTransform
譯名:卡洛南-洛伊變換
定義
可見,要實現KLT,首先要從信號求出其協方差矩陣Ф,再由Ф求出正交矩陣Q。Ф的求法與自相關矩陣求法類似。
意義
抑制噪聲
提高S/N比是地震數據處理的主要任務。有時野外環境非常壞,例如,沙漠、沼澤地和黃土地區,以致記錄器受到很嚴重的干擾,而接收不到反射波。為了獲得高質量剖面,介紹了一種嶄新的濾波法:WKL 法。該法是根據噪聲(例如,地面波)的傳播特點,利用子波的優點及部分KL變換。該法的依據是反射波和噪聲的傳播原則及其頻率範圍之差。合成數據和實際數據處理結果證明,該法要優於其它的方法,而且它能明顯地增強S/N 比及能合理地消除噪聲。
特徵提取
在模式識別和圖像處理中一個主要的問題就是降維,在實際模式識別問題中,我們選擇的特徵經常彼此相關,在識別這些特徵時,數量很多,大部分都是無用的。如果我們能減少特徵的數量,即減少特徵空間的維數,那么我們將以更少的存儲和計算複雜度獲得更高的準確性。KL變換是一種常用的特徵提取方法,在消除模式特徵之間的相關性、突出差異性方面有最優的效果。
特性
(1)去相關特性
K-L變換是變換後的矢量信號Y的分量互不相關。
(2)能量集中性
所謂能量集中性,是指對N維矢量信號進行K-L變換後,最大的方差見集中在前M個低次分量之中(M<N)。
(3)最佳特性
K-L變換是在均方誤差測度下,失真最小的一種變換,其失真為被略去的各分量之和。由於這一特性,K-L變換被稱為最佳變換。許多其他變換都將K-L變換作為性能上比較的參考標準。
(4)無快速算法,且變換矩陣隨不同的信號樣值集合而不同
這是K-L變換的一個缺點,是K-L變換實際套用中的一個很大障礙。