[发明专利]一种将一维数据二维化的特征增强方法

摘要

本发明公开了一种将一维数据二维化的特征增强方法，包括如下步骤S1建立函数关系，S2下标关系转换，S3数据转换，S4数据扩展，S5数组变换，S6数组方差，S7双曲线拟合，S8共轭矩阵。本发明与常规的数据特征增强方法相比，经过曲线拟合、数据扩展的一系列方法，实现数据特征的增强，大大提高数据特征的清晰度，方便了数据特征的提取、分析和判断，减少失误，降低误差，非常实用，且算法精简，执行效率快速。

主权项

一种将一维数据二维化的特征增强方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、建立函数关系：一个n个元素的一维数组M，转换为r行c列的二维数组N，对于一维数组中任意一个元素的下标i(0<=i<n)，其对应的二维数组下标为(i/c,i%c),只与列数c有关，而与行数r无关；S2、下标关系转换：将一维数组M与二维数组N的关系转换成一维数组M的下标i与二维数组N的下标(i/c,i%c)之间的关系；S3、数据转换：采用C语言编程对一维数组M的下标i与二维数组N的下标(i/c,i%c)的转化，获得二维数组N，该二维数组N的阵列大小为X1*Y1；S4、数据扩展：将二维数组N的阵列某一段（a，b）扩展（i/c,i%c）；灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸；输入图像中的一个像素的灰度级为Z0，经过T(Z)函数变换后输出图像对应的灰度级为Z1，其中要求Z0和Z1都要在图像的灰度范围之内；根据T(Z)形式，将灰度变换分为线性变换和非线性变换；S5、数组变换；将N中的每一个数据依次都经过S变换到频率‑延时域数据，得到的数据为Sj(k ,n)，其中下标j 为正整数表示道数，0<j≤A，n是延迟因子，k是频谱分量，0≤k≤B‑1，0≤n≤B‑1，即Sj(k ,n)是一个维数为B×B的数组；S6、数组方差：对维数为B×B的数组计算方差，方差值与阵列中的每个值与平均值的差的绝对值进行累加然后求和，再除以该值的数量而得到的一个值；S7、双曲线拟合：对所得的方差值利用双曲线拟合，选出与双曲线规律相同的数据，并将对应双曲线的位置值(i ,j)保存在记录集中；保存记录集中对应(i ,j)的右奇异向量vi ,j的值，将其他的值置零，获得一个新的矩阵V；S8、共轭矩阵：计算新的矩阵V的共轭转置矩阵，并逐一对将共轭转置矩阵的每个点进行处理，根据待处理的二维数组N中的点的坐标位置，从输入阵列中提出相应的数据阵列。