基于墨西哥帽小波变换的机载SAR海面风场反演

针对从机载SAR探测图像中反演风向中如何提取图像中的风条纹信息的问题,给出基于墨西哥帽小波的风条纹信息提取方法,结合二维快速Fourier变换反演海面风向。以中国南海海域一组机载SAR实测数据为例,采用该方法反演风向,并运用CMOD4、CMOD-IFR2和CMOD5模式反演风速,验证海面风场反演方法特性。结果表明,墨西哥帽小波法较好地解决了机载SAR探测图像的风条纹信息提取问题,反演精度优于局部梯度法,3种风速反演模式均可用于机载SAR探测数据风速反演。

用墨西哥帽小波研究DNA序列的分形特征

结合小波分析和分形理论 ,采用分数布朗运动 (FBM )建立数学模型 ,研究脱氧核糖核酸 (DNA)序列的自相似性 .用DNAwalk的方式将DNA序列表达成为一个数字信号 ,通过不同小波变换的尺度对应不同特征长度的碱基 ,选择墨西哥帽小波为母小波 ,进行实验考察 ,结果发现小波系数的图形在许多尺度看上去很相似 ,大尺度对应较多的碱基 (小波变换尺度为 2 7时 ,对应 5 12个碱基 ) ,能看到概貌 ;小尺度对应较少的碱基 (小波变换尺度为 2 3时 ,对应 32个碱基 ) ,可看到细节 .这表明其DNA序列中存在分形结构 ,可以用分维数来作为定量描述 .

尺度相互作用墨西哥帽小波提取图像特征点

图像特征点是图像的重要局部特征,它是图像理解和模式识别中的重要信息,图像特征点提取技术也是图像处理的有力工具之一。提出了一种在尺度相互作用模型下利用墨西哥帽小波来提取图像特征点方法,该方法对于经过旋转、亮度、模糊以及噪声处理后的失真图像仍能提取出相对位置和数量都较为一致的特征点。而针对尺度相互作用的墨西哥帽小波提取不同尺度的图像时的特征点相对位置不一致的问题,提出了在墨西哥帽小波中加入尺度因子的方法,通过仿真实验验证了算法的正确性。

应用连续墨西哥帽小波变换对弱信号提取分析研究

应用连续小波变换分析含有噪声的模拟弱信号,对比mexh、db4、coif4、haar、meyr、morl 6种小波函数,结果显示,小波函数不同所得结果也不一样.通过小波变换系数求和,可将原信号放大,mexh能有效显示所要研究的信号,峰位值不变,并且使不易进行定量分析的信号也具有良好的线性关系.

墨西哥帽小波和归一化伪Zernike矩的图像配准

图像配准是现代图像处理技术中的一项关键技术,在许多实际的应用领域都占有举足轻重的地位。文中介绍了一种结合尺度相互作用模型下墨西哥帽小波和归一化伪Zernike矩的图像配准方法。首先利用尺度相互作用模型下加入尺度因子的墨西哥帽小波分别提取参考图像和实时图像中的特征点,然后利用归一化伪Zernike矩不变量的方法和双向匹配策略对参考图像和实时图像的特征点进行匹配,用迭代加权最小二乘法估算出最佳仿射变换参数,最后用所得变换参数对实时图像进行变换和重采样来实现图像配准。实验结果表明:该算法能够精确提取和匹配特征点,有效地消除误匹配点对,被测加噪实物图像的特征点均方根误差为0.41,达到了像素级配准精度。

小波变换在探地雷达弱信号去噪中的研究

利用小波系数可以表示小波函数与分析信号的逼近程度这一原理,采用了对不同尺度下小波系数进行叠加的方法,对比9种小波函数,发现应用Mexh小波可以去除探地雷达信号中的高频噪声并放大有效信号,从而为探地雷达信号经传统数据处理方法处理后判定疑似异常位置进一步确定提供依据。

小波改进最大平均相关高度法实现畸变目标识别

为了解决图像匹配识别中复杂背景下畸变目标无法准确识别的问题,结合墨西哥帽(Mexican Hat)小波母函数重新设计了最大平均相关高度(MACH)滤波器,得到墨西哥帽-最大平均相关高度(Mexican Hat-MACH)匹配滤波器进行复杂背景下畸变目标的识别。为了平衡墨西哥帽-最大平均相关高度匹配滤波器的各项性能,需要对原有的最大平均相关高度滤波器的3个性能控制参数和墨西哥帽小波函数的尺度系数重新进行选择和优化。通过对大量的不同目标进行实验后表明,当3个控制参数为γ=1,β=α=0.15,尺度系数为15时,新设计的墨西哥帽-最大平均相关高度匹配滤波器有较高的通用性,能够对各种类型的复杂背景下的畸变目标响应较高的相关峰,并有更高的畸变容差。作为实例,用墨西哥帽-最大平均相关高度滤波器对复杂背景下的小飞机目标和低对比度坦克目标进行了识别实验,验证了该方法的可行性。

运用小波变换对遥感FTIR光谱进行信息提取

主要描述了如何利用小波变换技术 ,对一些强度较弱和混叠干扰的遥感FTIR光谱图进行信息提取。采用了墨西哥帽函数 (Mexicanhatfunction)小波 ,对三氯甲烷、丙酮的标准谱图及其两者混合物的遥感谱图信号进行了连续小波变换。结果发现 ,尺度越小 ,小波系数模的极大值点与突变点位置的对应就越准确。但小尺度下 ,小波系数由于受噪声影响 ,往往只凭一个尺度不能定位突变点的位置。相反 ,在大尺度下 ,对噪声进行了一定的平滑 ,极值点相对稳定 ,但由于平滑又会使定位产生偏差。因此 ,在用小波变换模极大值法判断信号突变点时 ,需要把多尺度结合起来综合观察。总之 ,小波分析技术能够较准确地、稳定地定位信号突变点 ,提取信息 ,并且具有平滑和放大有用信号的作用。对于非严重重叠的混合遥感光谱 ,根据对不同尺度下的小波变换系数的模极大值及其定位的分析 ,也可较好地识别谱图。

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点 ,提出两种新的函数 ,对化学信号进行n次小波变换 ,得到了信号的近似 2n阶导数 .由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现 :对于含噪信号 ,小波变换法有效滤除了噪声 ,所得结果的信噪比明显高于前一种方法 ;同时还可分离重叠峰 ,提高谱图分辨率 .该方法函数形式简单 ,易于编程 。

基于连续小波变换的NOAA影像尺度分析

小波变换具有数学显微镜特点和频域带通特性 ,可用于对遥感图像进行分析 ,为了探索更好的遥感图像尺度分析方法 ,提出利用二维连续小波变换 (墨西哥帽小波 )结合地物类型分布图来对NOAA/AVHRR影像的 4波段数据进行尺度分析。结果表明 ,在小尺度下连续小波变换系数可显示不同地物类型、相对差异、位置及形状等信息 ,可用作细致分析 ;而在大尺度下该系数则主要表现了由水陆、地貌导致的地域差异 ,可用于概貌观察。另外 ,不同时相数据的大尺度分析对比 ,还体现了空间格局和变化趋势。通常小波变换系数确定的不同地物类型的尺度曲线反映了不同地物的影像信号强度和相互影响 。

应用三次样条插值和连续‘Mexh’小波变换对重叠峰的分离研究

对于分析化学中的重叠信号,是化学计量学的研究重点之一.本文应用模拟信号,应用三次样条函数进行插值以增加数据密度,然后由连续‘mexh’小波变换分析重叠信号.结果显示通过‘mexh’小波变换能分离重叠的信号,峰位值不变.对实验信号进行分析,获得理想结果,可为分析化学中重叠的色谱、光谱信号分析提供方法.

贵阳近八十年降水变化的小波特征

用墨西哥帽状小波分析了 192 1～ 1999年贵阳市年、月降水的小波变化特征。结果表明 :降水距平绝对值越大 ,相应的小波周期越长 ,波幅越强。四季及年降水均有多个时间尺度的周期变化特征 ,其中 ,冬、春季有明显的 16、32年左右尺度的周期 ,其余不明显 ,夏、秋季年降水分别有 11、2 1。

化学信号滤波的小波新技术

提出了一种基于墨西哥帽小波的信号滤波的新方法———MWDA。它是一种化学计量学技术 ,易于操作 ,被成功地应用到分析化学信号的处理中。MWDA即使处理信噪比为 1的高噪音信号 ,仍能获得满意的结果。

基于小波分析的蛋白质序列分形研究

利用氨基酸的疏水自由能对蛋白质序列进行编码,选择墨西哥帽小波对于编码序列进行多尺度分解,应用基于小波分解的Abry-Veitch算法来研究蛋白质一级结构的分形特性,最后通过计算Hurst指数来定量刻画蛋白质序列的自相似性。实验结果表明,本文的方法只依据蛋白质一级序列的信息,可获得反映了蛋白质序列排列的自相似性和复杂度一个判据,相比于其他方法,本文的方法简单、可靠,为蛋白质序列的分析和研究提供了一个新的思路。

一种用于函数优化的小波混沌神经网络

混沌神经网络能有效地解决函数优化问题。通过把sigmoid函数转化为墨西哥帽小波函数,而单一化退火因子函数被分段指数模拟退火函数所取代,提出了一种新型的混沌神经网络。与传统的混沌神经网络相比,该网络具有更强的全局寻优能力。仿真结果表明,小波混沌神经网络在搜索全局最优解的速度和精确度上都明显优于传统的混沌神经网络。

小波变换对图像的边缘检测

如果一个信号是在时域或者空域中是稳恒过程分布的,则傅里叶变换对其给出了完美的结果。但是传统傅里叶分析是不包含任何的时频信息。这是傅里叶变换的严重缺陷。小波变换的出现在时域和频域上都有很强的表征局部信号的能力。它很好的弥补了傅里叶变换的缺陷。因此,小波变换在信息处理中得到广泛的运用。本文主要研究了小波变换在图像处理中的应用及其优越性。

武汉近百年来气温变化的多时间尺度分析

用墨西哥帽小波变换分析了武汉 190 5～ 1998年逐月气温资料 ,揭示了气候变化的多时间尺度结构 ,分析了其中存在的主要周期振荡和突变点。结果表明 :武汉气候在 2 0世纪主要经历了冷 -暖 -冷 -暖 4个阶段 ,目前处于相对暖期 ;气温存在准 2年、2 1年和 65年左右的周期振荡 ;不同时间尺度下具有不同的冷暖结构和气候突变点。

上海市城市热岛效应的时间多尺度特征

取上海市区各站点的平均温度与近郊站点的温度之差作为衡量城市热岛强度的指标,利用上海市城区和郊区的6个Davis自动气象观测仪每小时观测的记录,对2000年的温差序列进行小波变换,分析上海市城市热岛强度时间-频率的多时间尺度的演变规律.结果表明:小波分析能在波幅的时间-尺度图上进行宏观分析,低频小波波幅的发展、加强与城市热岛的强弱相对应.上海城市热岛的周期变化在时间域上分布不均匀,冬季热岛变化以14h和26h尺度为主,而夏季以12h和28h尺度较为明显.同一尺度上冬季上海市热岛强度变化明显,变化幅度大(热岛强度最大达5.6℃),相对应的波的振荡频率快,振幅较大;夏季反之.

长江大通水文站径流量的时间系列分析

为了研究长江人海径流量的变化规律，用小波分析方法和Hilbert—Huang变换分别对长江大通水文站1950-2004年的逐月平均径流量时间序列进行了分析，得到了长江人海径流量的长时间的演变特征和突变特征．结果显示，其月径流量具有10年以上、8年、4年、1～2年左右以及1年以下的周期性变化．这些周期震荡主导着长江人海径流量的变化，对长江人海径流量的变化规律的分析及短时预测具有十分重要的实际意义．