目 前对 于 特 征 点 的 提 取, 国 内 外 都 有 很 多 研[ 3 ~ 5]。 采用局部坐 标系 的 方法来逼近点 云, 过程究 比较复杂, 不同的逼近方法可能得到的曲 率也不同,甚至与原始曲 率差别 较大, 且基于曲 率方法进行特征识别易 受到噪声影响。 需要指出 的是检测的方法大多是通过考察曲 率、切 矢等几何量的 突 变或极值来确定特征点 的, 容易 受到噪声的影响, 在保持精度与特征的前提下精确提取特征仍是一个非常值得研究的问题。 而小波具有空 间 局 部化性质, 小 波变换能够很好地 分析信号奇 异 点 的 位 置 及 奇 异 性 的 强弱 。 理论上已 经证明, 通过追踪小 波变换在细 尺度下的模极大值曲 线可以 检测 到 奇异点 的 位置, 并且由 于噪声和信号 的 传播 特性 不 同, 采用小波模极大值法检测可以很好地抑制噪声。 本文针对信号中包含的某些重要弱 特征在分解过程中 会随尺度减小而消失,导致信号特征不能完整识别的情况,提出 特征尺度因子的概念,充分估计信号中所蕴含的特征间的差异,用以指导信号特征识别,保证重要特征点的个数。