DWT算法在乒乓球动作识别分析中的应用

针对传统乒乓球动作识别未考虑动作的时序性和动态特性的问题,研究在二维DWT算法的基础上引入奇异值分解,设计出一种改进DWT算法,以获得乒乓球动作的局部特征,从而提升其识别准确率。实验结果显示:在识别准确率计算中,改进DWT算法的平均识别准确率为97.8%,优于其他算法,表明其识别精度较高;在识别时间计算中,改进DWT算法的识别时间与其他算法相比,均下降了50%左右,表明其识别效率较高。以上结果证明了改进DWT算法的优越性能,为乒乓球的动作识别提供了有效的技术支持。

基于DWT-Informer模型的水量预测研究

为准确呈现水消耗的变化趋势以及预测未来的用水需求,提出一种基于DWT-Informer模型的用水量预测方法。与传统方法相比,该预测方法具有以下优势:(1)对历史用水量数据进行DWT分解,可以更好地捕捉用水量信号的不同频率成分和变化趋势;(2)Informer模型具有更强的时间序列建模能力和预测能力,可以更准确地预测未来日用水量;(3)采用多头注意力机制构建输入与输出的全局关系,有利于提升参数水平。通过实际日用水量数据进行算例分析,分析结果表明,相较于其他常用预测方法,该文提出的方法在MAE、RMSE、MAPE等指标上均表现优异。

二维DwT／IDWT处理器的VLSI设计

在本文中，我们设计了基于多分辨分析，适合于硬件实现的二维ＤＷＴ和ＩＤＷＴ实时系统．采用了ｔｏｐ－ｄｏｗｎ的ＶＬＳＩ设计方法，用硬件描述语言ＶＨＤＬ，在Ｓｙｎｏｐｓｙｓ系统中进行了验证和综合．综合结果表明：系统的规模为７１４０单元面积，对于四层二维小波变换，数据处理速度约可达到４Ｍｐｉｘｅｌ／ｓ．

基于DWT和SVM方法的35 kV光伏集电电缆早期故障辨识

由于臭氧、紫外线辐射、剧烈温度变化、化学侵蚀等因素的影响,光伏集电电缆极易发生短路,给发电带来了严重的危害和损失。研究了一种基于DWT和SVM方法的35 kV光伏集电电缆早期故障辨识方法,在故障发生前期排查出潜在故障线路。最后通过PSCAD仿真验证了所提出的方法的准确性。

基于DT-DWT的医学图像融合算法

将具有平移不变性和良好的方向分析能力的双树离散小波引入医学图像融合的方法中,提出了高频子带采用基于跨尺度的邻域空间频率的融合策略,最高层的低频子带采用基于改进的邻域熵的融合策略进行融合处理的融合算法.实验结果表明该方法能够更有效的实现融合,有着良好的融合效果.

9000DWT超低温冷藏运输船首制船“新翔利56”轮顺利下水

近日,由中国船级社(CCS)执行建造检验,舟山宁兴船舶修造有限公司为浙江新翔利国际海运有限公司建造的9000DWT超低温冷藏运输船首制船“新翔利56”轮在舟山顺利下水。

82300 DWT多用途船混合电力系统设计应用

针对配置有高压岸电系统、储能系统、轴带发电机以及储能系统等多种能源运行模式复杂实船设计及应用情况,以82300多用途船作为研究对象,研究储能系统、高压岸电系统组成、设备配置、系统运行模式要求等方面的内容,同时结合本船甲板的四台吊机的操作负荷情况,通过合理的设置,使其达到最优负荷分配,结果表明,通过合理系统设计、配置,可以满足多种供电设备协调工作,使船舶处于最优供电情况,以减少船舶的排放和能耗损失。

基于DWT-VMD混合信号分解技术的人体活动识别

在人类活动识别的应用环境中,从原始传感器数据中提取更加有效的特征仍具有挑战性。针对该问题,利用离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)和变分模式分解(Variational mode decomposition,VMD)的混合信号分解技术提取原始信号中的显著特征向量。在UCI-HAR数据集与SCUT-NAA数据集上,利用多种机器学习分类算法,例如K近邻、随机森林、LightGBM和XGBoost,对DWT-VMD混合信号分解算法的有效性进行了实验。实验结果表明,与未使用混合信号分解技术相比,使用该技术后识别准确率均有所提高,其中UCI-HAR数据集分类准确率达到98.91%,与未加入分解算法相比提高了1.79%;SCUT-NAA数据集分类准确率达到95.52%,提高了3.2%。在人体活动识别中,利用DWT-VMD混合信号分解技术,能够提取原始信号中更有效的特征,提高识别准确率,具有一定的实用性。

基于DWT-SARIMA-LSTM的流感预测模型研究

为提高流感预测模型的准确率,针对流感数据的季节性与波动性特点,提出利用离散小波分解(DWT)、季节性自回归综合移动平均模型(SARIMA)和长短期记忆神经网络(LSTM)综合建模,构建DWT-SARIMA-LSTM混合预测模型。首先,将流感数据分解为高频成分与低频成分,对低频成分使用SARIMA模型、高频成分使用LSTM模型分别进行预测;其次,将预测值融合得到最终的预测结果;最后,构建流行控制图预警模型。使用从中国香港卫生署官网获得的中国香港地区2010—2019年的流感数据对模型进行预测和验证,其MAE为0.3427,MAPE为8.0973%,RMSE为0.4632,预警模型的准确率为100%,该模型较于如ARIMA-LSTM等其他混合模型有更高的预测精度。

一种基于DWT和DCT的盲灰度级水印算法

提出一种新的盲灰度级水印算法。它充分利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,将预处理后的灰度水印图像隐藏在原始图像DCT系数量化值的奇偶性中,在水印的提取过程中不需要原始图像的参与。实验结果表明,该算法对图像剪切、JPEG有损压缩、中值滤波等攻击有很强的鲁棒性,对旋转、噪声等攻击也具备了一定的抵抗能力。

一种DWT与DCT结合的盲音频水印算法

该文提出了一种新的盲音频水印算法。它充分利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,通过量化处理把降维后的二值图像水印嵌入到原始的音频信号中,在水印的提取过程中不需要原始音频信号的参与。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。

一种基于DWT的彩色图像数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换 ( DWT)的彩色图像数字水印算法 .算法选择彩色图像的 YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印 .利用人类视觉系统 ( HVS)的特性 ,定义视觉掩蔽函数 ,将二值图像加密后自适应地嵌入到 Y分量的DWT系数中 ,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性 .该算法既能在有源的条件下提取出嵌入的图像水印 ,也可以在无源的情况下 ,检测出水印的存在性 ,因此具有灵活性和应用范围广的特点 .

DWT、NSCT和改进PCA协同组合红外偏振图像融合

为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息,综合多算法的优势性能,提出一种DWT、NSCT和改进PCA的多算法协同组合融合新方法,在考虑3种算法互补协同关系基础上,充分保留源图重要目标和细节信息。首先,用离散小波变换(DWT)将源图分解为高低频分量,低频用非下采样轮廓波变换(NSCT)再次分解;其次,对主成分分析法(PCA)进行权值改进,分块融合NSCT分解所得低频分量;然后,提出"相关系数-局部能量-局部标准差"规则融合NSCT分解所得高频,用"层内对比度"规则融合DWT分解所得高频;最后,NSCT逆变换重构所得图像作为DWT低频融合图,再用DWT逆变换获得最终融合图像。实验结果表明,所提方法在视觉效果、细节层次及保留等方面比单一或简单组合方法更具优势,对不同场景适应性较强。

基于NSCT-DWT-SVD的强鲁棒多重数字水印算法

目的提出基于NSCT-DWT-SVD结合的复合数字水印算法,实现水印信息的隐蔽嵌入,提高水印的鲁棒性。方法首先对水印信息进行Arnold置乱,对载体图像进行NSCT变换,将产生的与原载体图像大小相同的低频子带进行小波变换,后对小波变换的低频部分进行SVD分解,确定嵌入强度后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入。结果经仿真实验发现,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足了水印信息的隐蔽性,PSNR值达到30 d B以上,NC值达到了1,同时该算法对压缩、滤波、剪切攻击的鲁棒性较强,NC值均达到0.92以上,抵抗旋转攻击时仍能提取出较清晰的水印图像。结论该算法满足了数字水印技术要求的隐蔽性和稳健性,并且可以对数字产品起到版权保护的作用。

运用DWT和ORB的图像篡改检测方法

针对数字图像常见的区域复制篡改方式和实时特征提取要求,结合离散小波变换(DWT)和ORB特征提取算法,提出了一种高效的数字图像区域复制篡改检测方法。该方法首先使用DWT将图像分解为LL、LH、HL、HH四部分;然后将ORB算法作用于LL部分,提取关键点,构建二进制描述向量r BRIEF;最后使用汉明距离匹配相似关键点,达到检测图像篡改的目的。通过实验结果证明,该方法不仅可以有效地检测出区域复制篡改图像,同时对平移、旋转、噪音和综合攻击后的篡改图像具备一定的鲁棒性,且与SIFT等算法相比具有更短的检测时间和更少的存储空间。

基于DWT-TEO的说话人识别

针对在噪声环境下的说话人识别系统,做了两点改进．第一,为了提高系统的鲁棒性,通过不同尺度的小波基,把含有噪声的信号分解于不同频段中,然后在各个频段分别通过TEO(Teager能量算子)去噪．针对说话人识别的特点,在小波重构时对各小波系数进行了加权处理．再把各个频段的输出通过小波重构恢复信号．最后通过Mel滤波器组把小波系数转换成MFCC．第二,为了进一步提高识别性能和训练速度,在识别阶段采用了改进的OGMM(正交高斯混合模型),即把正交变换改到EM算法之前进行,这样就不必要在EM迭代过程中每次都进行正交运算了．从实验得出,采用本文提出的DWT-TEO参数对于说话人识别的效果较好．采用改进的OGMM进一步提高了识别性能和训练速度．

基于DWT的多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法

利用压缩感知理论改善图像重构的质量是目前图像处理技术研究的焦点。通过DWT域对图像每级分解时的每个子带中应用分块采样并结合平滑投影Landweber重构算法,提出一种多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法。比较BCS-SPL和TV以及多尺度GPSR图像处理算法,文中提出的算法使重构的图像质量提高了1～3 dB。

基于DCT和DWT的数字图像隐藏技术

提出了基于DCT域置乱的DW T域数字图像隐藏算法。先对秘密图像按块进行DCT变换,然后按“之”字型结构挑选其低频系数和部分中频系数,为了增强系统的安全性,选用混沌序列作为ZF-02分组密码算法的初始密钥,生成2个换位错乱序,对秘密图像进行频域系数的置乱加密;再对公开图像进行DWT变换,选中某一层的3个方向上(水平、对角、垂直方向))的高频分解系数,通过比较这3个高频系数矩阵,将同一位置上最大的系数组成一个新的矩阵(中频系数矩阵);最后将置乱后的秘密图像的DCT系数嵌入到中频系数矩阵中,用修改后的系数重建混合图像(与公开图像近似)。实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大、安全性高,能够克服DCT域系数间融合产生秘密图像轮廓的缺点,而且还能抵抗空间域几种几何攻击和小波变换域压缩攻击。

一种优化的基于DWT的抗打印扫描的数字水印算法

提出了一种优化的基于离散小波变换(DWT)的抗打印扫描的数字水印算法。算法将小波系数分为低频、中频、高频3类,并根据人眼视觉系统对这3类系数的不同分辨率加载了不同强度的水印信息,在保证不可见性的前提下增加了鲁棒性;同时在提取时增加了对扫描图像预处理过程,提高了水印信息提取的正确率。实验证明,算法对剪切、噪声、压缩攻击都具有较好的鲁棒性。

基于DWT-DCT-SVD的彩色图像零水印算法

针对数字水印算法中由于对原始图像数据进行修改而导致水印不可见性和鲁棒性之间出现的矛盾,提出一种基于DWT-DCT-SVD的彩色图像零水印算法.将宿主彩色图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,然后对亮度分量(Y)进行一层离散小波变换(DWT),取其低频子带进行分块离散余弦变换(DCT),并且对每个分块进行奇异值分解,使分解得到的奇异值作为图像的特征来构造零水印;利用图像的奇异值具有较强的稳定性,对几何失真具有不变性,结合零水印的思想,可以有效地解决水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾;水印提取不需要原始图像参与,具有盲检测性.实验结果表明,该算法对常见信号处理,如剪切、中值滤波、椒盐噪声、JPEG压缩等具有较强的鲁棒性.