数字图像多小波逆变换及后置滤波算法

为了使数字图像多小波变换域的数据能够快速和有效地还原到空间域,并使还原后的图像具有很好的视觉效果,提出包括多小波逆变换和后置滤波的多小波还原算法。该方法通过前置滤波和多小波正变换将空域图像变换到多小波域,并对多小波域的低频分量和高频分量按一定规律重新组合,在没有额外内插零的情况下进行逆变换和后置滤波还原出空域图像。实验结果表明,所提算法得到的还原图像与原始图像相比90%以上像素点的误差值小于0.0001。

基于多小波的分布式光纤温度传感监测数据处理

分布式光纤温度传感监测系统采集的数据不可避免地存在噪声.为有效地探测和消除噪声,得到更可靠的温度监测数据,根据多小波原理及特性,结合矩阵预处理法和重复行预处理法,提出改进的矩阵预处理方法和新的软阈值方法,并应用于大坝DTS采集的温度数据消噪.结果表明,改进的多小波矩阵预处理方法比未改进的多小波预处理方法及DB4单小波方法有更高的信噪比,且去噪效果性能更好,在消噪处理方面具有较好的应用潜力.

多重分形下不同网络流量的合成模型

实际网络流量具有明显的分形特性,流量的多重分形特性对网络性能有着非常重要的影响,建立一个基于多重分形特性的实际流量的合成业务模型很有必要。利用小波变换能够去除实际流量相关性的特点,结合实际研究的过程中所发现的不同类型的流量具有不同的分形特性的结论,建立新的合成模型,提高合成流量的精度。同时,通过对合成后的流量进行尺度刻画和性能评价,验证了新模型的正确性。

冻结立井爆破冻结壁成形控制与井壁减振研究

控制爆破动载荷对冻结管、冻结壁及井壁的扰动和破坏是冻结井筒施工的重要环节。以万福矿井筒掘进工程为依托,采用周边眼普通光面爆破、半圈切缝药包和整圈切缝药包3种形式,运用多重分形理论,提取了3种条件下冻结壁成形图像多重分形谱特征参数;利用频率切片小波实现了3方案下不同频带信号重构;通过小波包算法对井壁爆破振动进行了监测分析,获取了相应信号频带能量分布。结果表明：多重分形谱可用来客观评价切缝药包对冻结壁的护壁作用;井壁振动信号主频较地面爆破振动高,通常在150 Hz左右;随着频率的升高,井壁振动信号振幅和能量都不断降低;在低频段（0-250 Hz）,相对于周边眼普通光面爆破,半圈切缝药包能量降低了41.54%,整圈切缝药包能量降低了52.42%,切缝药包在低频段具有显著的＂吸能＂作用;在中频段（300-500 Hz）,由于半圈切缝药包装药能量释放不均衡及井筒结构体非严格对称导致频带能量出现了＂选择放大＂效应;在高频段（700-900 Hz）,能量沿高程＂区域集中＂现象说明切缝药包的减振效果更多地体现在爆破近区。验证了切缝药包的减振和对冻结壁的护壁作用。

区域清晰度的小波变换图像融合算法研究

针对图像传感器景深限制而产生的多聚焦图像融合问题,提出了一种基于区域清晰度的小波变换图像融合算法,通过比较不同原图像小波变换子图各像素邻域间的清晰度指标,提取不同尺度的细节信息构建全景聚焦图像,以消除传统空域融合方法因采用单一融合尺度而产生的块效应现象。该算法首先对多个原图像采用小波变换进行多尺度分解;然后针对低频子图,以像素邻域内的点锐度和作为融合度量来获得低频融合系数,对于高频子图,根据像素邻域内的拉普拉斯算子之和进行融合,以减少局部噪声对于清晰度运算结果的影响;最后通过小波逆变换获得融合图像。实验结果表明,这种基于区域清晰度的融合方法要优于其他常用算法,减少了人工融合痕迹,融合效果好。

基于小波分析的大伙房水库流域降水周期分析

用降水距平和莫莱(Morlet)小波函数,对大伙房水库流域近50年来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析。研究结果表明,近50年来,大伙房水库流域春、夏、秋、冬和年平均降水分别存在6、9、16、6a和10 a的主周期。在主周期分析基础上,预测研究区在2005年之后未来一段时间季、年平均降水都不同程度、不同时间范围仍将处于降水偏多阶段。小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析降水多时间尺度变化特征、短期降水预测等预防洪水灾害等关键问题研究提供了一种新途径。

基于Marr小波在水文中的应用

利用小波分析的时域、频域多分辨功能,以松花江流域哈尔滨站83a的年径流量为例,通过Marr小波变换系数图,得出不同的水文周期和径流量异常的具体时间及丰、枯交替变化过程。从而为水文系统中、长期预测提供背景分析资料及依据。

一种基于小波变换的电压波动和闪变的检测方法

提出的电压波动和闪变的检测方法克服了传统FFT变换只有频域局部性,而无时域局部性的缺点.在传统平方法数学模型的基础上,采用小波多分辨分析将复杂的电压波动信号划分到各子频带中,再利用小波系数重构各频带的波形,计算波动信号的频率、幅值和相角,检测结果与目前的检测方法相比具有较好的效果,尤其是对包含两种及以上波动信号的电压波形检测效果更好.文中通过仿真算例的计算,验证了该方法的可行性和有效性.

SAR图像多尺度配准的小波域等周割方法

研究在同一场景中不同时间和角度的图像配准问题,针对保证配准的精确性,给出了基于合成孔径雷达(SAR)图像小波域等周割多尺度分割的SAR图像多尺度配准方法。为了抑制噪声和配准精度,提出了SAR图像小波域等周割模型并给出模型的多尺度分割算法,以得到较为精确的轮廓特征,结合轮廓修正过程对每个小波分解层进行多尺度配准;并且,配准过程决定了分割中尺度因子的变化程度。小波分解的应用可有效降低搜索空间,在一定程度上加快配准速度,且使用修正后的轮廓特征信息,提高了配准精度。实验结果表明了方法的有效性,为图像配准技术提供了参考。

卷簧式柔性取样器的取样头-岩石接触原位辨识(英文)

取样头和岩石接触问题与月壤取样的成功与否直接相关,基于小型卷簧式月壤取样器的柔性取样臂结构,提出了振动取样法:在取样过程中采集振动信号进行数字信号处理与分析,达到对取样头-岩石接触的辨识。首先对振动信号进行采集、消除趋势项,然后利用小波多分辨分析去噪,采用现代功率谱中基于AR模型的Burg法对振动信号进行特征提取,最后采用二分类支持向量机对取样头是否接触到岩石进行识别。实验结果证明,卷簧式取样器的振动信号分析能够对取样头-岩石接触问题进行较好的辨识。

基于小波框架和多尺度变换的航迹关联算法

在分布式多传感器信息融合系统中,航迹关联是首要解决的问题。文章将小波理论引入到航迹关联算法研究中,基于小波框架条件和多尺度变换,提出了一种新的航迹关联算法,该算法结合了航迹的整体走势和局部特征两方面来解决航迹关联问题。文章从理论分析和仿真实验来证明该算法的正确性,并将新算法与现有算法进行比较,验证了在机动目标的航迹关联判断中,新算法明显优于其它两种。

基于生态用小波的古尔班通古特沙漠梭梭分布格局的周期性特征

应用Mexican Hat和Morlet生态用小波,研究3个地点、3种沙丘类型梭梭分布格局的波动特征。结果表明:Mexican Hat和Morlet生态用小波识别的主周期与沙丘的延伸距离接近,即梭梭分布格局的波动周期与沙丘长度基本一致;同时Morl生态用小波能在较小尺度辨别局部聚集特征;通过特征尺度下突变点的检验,发现只有突变点显著尺度,才能对未来格局有较好的预测;影响梭梭空间分布格局的因素有沙丘形态、坡位和土壤因素。

中国航空网络的多分辨率小波分解研究

为解决航空网络中节点与边数量过多导致整体特征分析计算量大的困难,提出了基于多分辨率小波分解理论的复杂网络数据压缩方法,论证了选用Haar小波基进行航空网络小波分解的适用性及分解形式,提出了确定网络分解层数和分解后还原参数的方法.对2011年5月我国163座通航城市和2 198条航线构成的复杂航空网络,选用Haar小波基对该网络的邻接矩阵进行4层小波分解,得到的网络最低频子带10×10阶矩阵,包含了原网络的大部分信息.实证研究结果表明:利用分解后的最低频子带可以还原出原网络节点城市的平均度、平均最短路径长度和聚类系数.

基于小波变换的钢筋混凝土结构损伤识别

钢筋混凝土结构在其服役期内,由于受到荷载、地震以及其他因素的作用,会发生损伤,从而威胁整个结构的安全。为了保证结构的安全,需要尽早发现结构的损伤,并且采取防范和修复措施。基于小波变换的多分辨率的特点,提出一种分层小波搜索的方法对结构损伤进行在线检测,确定损伤位置和损伤发生的时刻。通过对某一框架进行数值模拟试验验证可行的基础上,将此法应用于地震作用下钢筋混凝土框架的损伤识别,并与结构模型的模拟地震振动试验观测结果相对比,表明分析结果与试验观测较好吻合。

多重分形理论在玉米病害图像特征提取中的应用

【目的】分析不同玉米病害图像特征,提取病害图像特征参数,探讨准确、快速的病害图像特征数据提取方法。【方法】采用多重分形的分析方法和提升格式的多小波变换对玉米病害图像进行预处理,去除图像噪声。利用多重分形谱理论对去噪后的玉米病害图像进行局部边缘提取,并采用玉米病害图像多重分形谱的特征值作为玉米病害的形状特征。【结果】该方法可以获得玉米病害图像对应的多重分形谱曲线,并采集到8个特征值作为病害图像的特征参数。发现不同玉米病害图像的特征参数有较大差异,而同类玉米病害图像的形状特征参数有一定的规律性。【结论】基于多重分形理论的玉米病害特征参数的提取方法能快速、有效地提取反映病害图像特征的参数,可为玉米病害图像智能识别的进一步研究提供参考。

1998年夏季中国降水多尺度振荡特征的区域气候模拟

利用RegCM3对1998年东亚夏季风气候进行了季节尺度模拟,并利用小波分解方法对比分析了模式对中国各气候区夏季降水多尺度振荡的模拟能力。结果表明:模式能基本准确模拟1998年夏季中国各气候区逐月平均降水的分布和中国东部雨带推进过程,但模拟和观测的逐日降水演变存在明显区别。模式对各气候区低频降水的模拟准确率一般都是最高的,降水模拟误差主要是由模式对其他各周期分量降水振荡模拟误差造成的,一般对降水高频振荡模拟误差都比较大。各区域降水分别存在主振荡类型,模式对1998年夏季华南地区降水主振荡(低频和8 d周期振荡)和长江中下游地区降水主振荡(4 d周期振荡)模拟较好是这两个地区降水模拟准确率较高的主要原因。

基于小波变换和时间序列的网络流量预测模型

随着互联网规模和应用的扩大,网络数据流量呈现出复杂多分形性的特点,针对这个特性,构建了基于小波分析和ARMA模型的网络流量预测模型,用Mallat算法将原始流量数据分解为4个分层数据,对各层数据用ARMA模型进行预测,再将各层预测数据重组为预测的网络流量.采用真实数据进行仿真的试验表明,基于小波分析和ARMA相结合的网络流量预测模型的预测结果具有较高的准确度,并在网络管理和优化中具有重要实用价值.

离散小波变换在电力系统故障检测中的应用

传统的傅立叶分析难以处理电力系统故障时产生的暂态信号.小波变换具有良好的时频局部化特性,为分析非平稳、突变信号提供了有效的途径.通过多尺度分析,将连续小波变换离散化,得到适合数字信号处理的快速算法——离散小波变换.最后给出了应用离散小波变换进行输电线路故障测距的实例,通过仿真分析证明该方法可以极大地提高测距精度.

小波包特征能量算子与多核函数组合KPCA的声目标识别

提出了一种小波包特征能量算子和多核函数组合KPCA的声目标特征参数提取方法。首先对声目标信号采用小波包能量特征算子进行特征参数提取,然后将组合核函数应用于核主成分分析。实验数据表明,基于小波包能量特征和多核函数组合KPCA特征参数不仅大大降低了特征向量的维数,并且有效地提高了识别率,降低了计算复杂度。

年龄变化条件下采用Gabor金字塔的人脸描述与识别

随着年龄的增长,人脸特征会发生不同程度的改变,这些改变主要包括形状特征变化和纹理特征变化,从而给人脸识别问题增加了难度。为了精确地描述年龄变化条件下人脸形状和纹理特征以提高人脸识别的精度,首先将Gabor小波运用在金字塔模型上,形成Gabor金字塔特征序列,利用均值网格对Gabor金字塔特征序列进行初步降维去噪;然后将不同样本同一方向和尺度的Gabor金字塔特征进行重组;最后构造40个并行分类器,利用直接分步线性判别分析(DF-LDA)算法进行分类识别。实验结果表明,Gabor金字塔特征序列能够提高年龄变化条件下人脸识别的精度。