爱华网相关解答一：图像预处理的数字化
校正各种原因所造成的图像退化，使重建或估计得到的图像尽可能逼近于理想无退化的像场。在实际应用中常常发生图像退化现象。例如大气流的扰动，光学系统的像差，相机和物体的相对运动都会使遥感图像发生退化。基本的复原技术是把获取的退化图像g(x，y)看成是退化函数h(x，y)和理想图像f(x，y)的卷积。它们的傅里叶变换存在关系 G(u，v=H(u，v)F(u，v)。根据退化机理确定退化函数后，就可从此关系式求出F(u，v)，再用傅里叶反变换求出f(x，y)。通常把称为反向滤波器。实际应用时，由于H(u，v)随离开uv平面原点的距离增加而迅速下降，为了避免高频范围内噪声的强化，当u2+v2大于某一界限值W娿时，使M(u，v)等于1。W0的选择应使H(u，v)在 u2+v2≤W娿范围内不会出现零点。图像复原的代数方法是以最小二乘法最佳准则为基础。寻求一估值弮,使优度准则函数值最小。这种方法比较简单，可推导出最小二乘法维纳滤波器。当不存在噪声时，维纳滤波器成为理想的反向滤波器。 对图像中的信息有选择地加强和抑制，以改善图像的视觉效果，或将图像转变为更适合于机器处理的形式，以便于数据抽取或识别。例如一个图像增强系统可以通过高通滤波器来突出图像的轮廓线，从而使机器能够测量轮廓线的形状和周长。图像增强技术有多种方法，反差展宽、对数变换、密度分层和直方图均衡等都可用于改变图像灰调和突出细节。实际应用时往往要用不同的方法，反复进行试验才能达到满意的效果。
相关解答二：TM遥感数据为什么要进行预处理
一些遥感传感器输出的电压和电流都是极小的。要想把这样的信号远传是不现丹的，所以必须进行预处理才可以适合远传或者发射。
相关解答三：数据预处理的主要方法有哪些
1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法
粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。目前受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。含糊性有三种:术语的模糊性，如高矮;数据的不确定性，如噪声引起的;知识自身的不确定性，如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。在KDD中，对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的
2.基于概念树的数据浓缩方法
在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。概福树一般由领域专家提供，它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。
3.信息论思想和普化知识发现
特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。
普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性，在归纳过程中，当供选择的可归纳属性有多个时，通常是随机选取一个进行归纳。事实上，不同的属性归纳次序获得的结果知识可能是不同的，根据信息论最大墒的概念，应该选用一个信息丢失最小的归纳次序。
4.基于统计分析的属性选取方法
我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。这些方法的共同特征是，用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。
5.遗传算法〔GA, Genetic Algo}thrn})
遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。遗传算法的基本思想是:将问题的可能解按某种形式进行编码，形成染色体。随机选取N个染色体构成初始种群。再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值。选择适应值高的染色体进行复制，通过遗传运算(选择、交叉、变异)来产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群。这样一代一代不断繁殖进化，最后收敛到一个最适合环境的个体上，从而求得问题的最优解。遗传算法应用的关键是适应度函数的建立和染色体的描述。在实际应用中，通常将它和神经网络方法综合使用。通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合。
相关解答四：数据预处理的主要方法有哪些
数据清理 数据归约 数据变换 数据集成 然后他们各自又用到好些方法
相关解答五：“基于WEKA的数据预处理分析”该怎么实现？
数据预处理的任务就那么几个：
1 去除奇异值
2 降维（如分组）
3 构建新的变量
4 标准化
等
只不耽换了种软件操作，weka只是工具，先有思想，就可以很好的实用weka,不要被工具奴役
相关解答六：如何数据白化预处理,有什么好处？
白化处理主要是为了避免在传输过程中出现过长的连续0或1的位流模式。基带处理器需要从接收到的模拟数据信号中判断数据是0还是1，但过长的连续0或1位流会造成问题。因为在接收到的模拟数据信号中并不存在象直流信号中那样的参考点，因此必须依靠接收到的最后几个传输信号进行校正。任何连续的0或1的长序列位流串都可能导致校正失败。因此需要采用数据白化技术对信号进行扰码处理，以大大降低出现长序列0或1位流串的可能性。
相关解答七：数据预处理 为什么要进行规范化
关系模式进行规范化的目地：规范化目的是使结构更合理，消除存储异常，使数据冗余尽量小，便于插入、删除和更新
关系模式进行规范化的原则：遵从概念单一化 "一事一地"原则，即一个关系模式描述一个实体或实体间的一种联系。规范的实质就是概念的单一化。
关系模式进行规范化的方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式。
要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式"等价"，即经过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息，并保持属性间合理的联系。
注意：一个关系模式结这分解可以得到不同关系模式集合，也就是说分解方法不是唯一的。最小冗余的要求必须以分解后的数据库能够表达原来数据库所有信息为前提来实现。其根本目标是节省存储空间，避免数据不一致性，提高对关系的操作效率，同时满足应用需求。实际上，并不一定要求全部模式都达到BCNF不可。有时故意保留部分冗余可能更方便数据查询。尤其对于那些更新频度不高，查询频度极高的数据库系统更是如此。
相关解答八：在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理
1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。
2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。
3.在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。
相关解答九：什么是数据预处理（在数据仓库中的概念）？
主要是数据的抽取、转化、和清理，抽取的话就是从外围系统或源系统中把数据导入，转化一般指对数据的进行统一（包括数据格式和数据编码的统一），清理就是把一些垃圾数据清理掉，保留有用数据。
相关解答十：我要查询的是某个时间段的数据，但Java中预处理时候语句怎么写呢？
String sql = "select LSJLID,LSBLBH,LSBLMC,LSBLLX,LSJLSJ,LSJLZH1,LSJLZH2,LSDESC "
+"from APG01000"
+"where LSJLSJ"
+"between ('?' , '?')'";
ps=this.conn.prepareStatement(sql);
ps.setDate(1, &q处ot;2011-5-8");
ps.setDate(2, "2011-5-10");
rs=ps.executeQuery();
final 声明过后的变量都是只读的了。
大致好像是这样，不确定。
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