小波交换在色谱信号消噪中的应用及其软件设计

提出了基于小波交换的色谱信号消噪处理方法。通过对具体数据的处理 ,表明该法可成功地去除色谱信号的噪音 ,为准确进行色谱分析创造了条件。同时 ,为实现小波消噪技术 ,进行了软件设计 ,采用VB、ComponetWorks、MATLAB 3种软件混合编程 ,使程序简单、界面友好。

基于非交换小波变换的图像置乱算法

对非交换小波分解和重构算法进行了改进,提取出图像沿对角方向的两个低频分量与两个高频分量;提出了构造改进的Arnold变换的一种方法;利用改进的Arnold变换对非交换小波系数置乱,对置乱后的系数重构得到最终的置乱图像。扩充了密钥空间的大小,进一步增加了置乱图像的保密性。

基于非交换小波域的信息隐藏技术

改进文献[1]的方法,提出了一种新的隐藏方法,即先将秘密图像置乱后再进行隐藏.文中分析了变换系数的统计特性和能量分布,并将非交换小波理论用于图像隐藏中,实现了信息的盲提取.实验结果表明,该算法有较好的信噪比.

基于非交换小波变换的数字水印算法

提出非交换小波变换的快速算法,将非交换小波理论用于图像数字水印中,用误差自适应方法嵌入有意义水印,兼顾鲁棒性和不可见性的矛盾要求,且实现了水印盲提取。实验表明,采用该算法嵌入的水印对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性,并具有较强的抗剪切能力。

酉基和非交换小波

传统小波分析研究了Hilbert函数空间上确定的正交基.利用非交换小波方法,构造了小波基.证明了在非交换条件下,能够选择标准正交基向量作为任何固定序的酉算子.使用算子代数上的酉基研究了二元函数的代表,并讨论了其收敛性.构造了M2(R)上的酉基,并用张量积方法构造了M2n(R)上的酉基.用这组基对图形进行分解,并将分解后的系数矩阵用于图像信息的隐藏与加密.

基于应变模态小波变换的框架结构损伤识别研究

采用应变模态的小波变换方法研究了框架结构的损伤识别问题。以有限元分析求解含裂缝平面框架应变模态为基础,利用Guass2小波对框架的应变模态进行小波变换,再用db3小波对应变模态小波变换系数进行去噪处理,最后通过对去噪处理后的小波系数模极大值点来识别框架结构裂缝的位置,建立了基于应变模态小波变换识别平面框架损伤的方法。以一层平面框架为例,分别给出了框架梁含有裂缝、框架柱含有裂缝、框架梁和柱均含有裂缝的有限元模型,计算得到结构的应变模态,并通过应变模态小波分析来识别平面框架裂缝的位置。从识别结果发现,经小波去噪处理后应变模态小波系数的模极大值点能够有效识别框架结构的损伤,数值计算验证了方法的有效性。本文研究对工程结构损伤诊断有参考价值。

基于小波系数关系的半脆弱水印方案

提出了基于小波变换系数间关系的半脆弱水印方案,通过构建小波域相邻及相应系数间的关系进行水印嵌入和提取,从而能够在侦测到对图像的恶意篡改的同时,对常见的图像处理仍保持很好的鲁棒性,此外由于对整个系数链进行了关联,所以系统的安全性在原有密匙保护的基础上又有大的提升。

基于简化的KLT和小波变换的非平稳宽带噪声语音增强

针对非平稳宽带噪声语音增强存在的困难,提出一种基于二进小波变换和简化的Karhunen-Loeve变换(KLT)的语音增强算法。通过基于小波空间和KLT矢量空间分解带噪语音信号,并针对浊音和清音分别进行处理和重构,在无需进行噪声的白化及信噪比大小的预先计算条件下,实现了语音增强。在不同的语音增强系统对比实验中,通过失真测度分析表明了该算法能克服以往方法的固有缺陷,在非平稳宽带噪声的语音增强中,对噪声的整形和抑制具有较好的作用。

Haar小波变换在图像处理中的应用

简述了小波变换的基本思想,着重叙述了使用Matlab软件小波工具包中的Haar小波对原始图像进行分解,并对不同分辨率的子图系数进行相应的运算,从而实现对原始图像的压缩、消噪、增强等处理的过程.得出了Haar小波变换用于图像处理具有速度快、处理方便、图像压缩比高、去噪效果好、图像特征保持性好等优点的结论,为进一步研究基于小波变换的图像处理技术提供了一定的依据.

小波变换用于示波计时电位信号处理的研究

本文根据小波交换所具有的时频局域化、分频和时移不变性等性质，将其用于未波计时电位信号平滑与去噪、重叠峰分辨、有用信息提取多方面的研究．结果表明：小波交换是一种优良的信号处理技术，可以明显改善示波分析的现状．

一类整数小波变换的优化设计及其图像编码应用

整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升.给出一种基于提升的参数化构造法,构造一类新的整数小波变换,它们仅用一个自由参数表示.随意调整该参数,就可构造出不同的整数小波变换.作为构造示例,构造了5种整数小波变换,它们的提升滤波器系数全为二进制分数(形如k/2n,k,n∈Z的数).实验表明,其中的两种变换与当前几种广为应用的整数小波变换相比,具有优异的有损和无损图像压缩性能.

基于自适应小波过程神经元网络的人口预测研究

针对复杂非线性系统建模、时变过程信号处理的问题,提出了一种基于小波变换和过程神经元网络的自适应小波过程神经元网络模型。模型为3层结构,输入层完成连续信号的输入,隐层由过程神经元结点组成,采用小波基函数作为激励函数,用于完成输入信号的空间聚合和向输出层的映射功能,输出层完成隐层输出信号的时、空聚合运算和系统输出。给出了学习算法,并以人口预测为例验证了模型和算法的有效性。

利用测量TA与小波变换的配电网故障检测技术

在详细分析测量TA饱和机理的基础上,对其暂态过程进行了全面仿真。提出了一种新的基于小波变换技术的测量TA饱和检测方法,具有可行性高,可靠性高的优点,能够有效地找到TA饱和过程中二次输出的线性传变区,计算出故障电流的幅值。

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.

基于小波变换的煤矿数字视频压缩技术研究

充分利用网络资源和计算机的快速处理能力对数字视频信号进行压缩、解压、还原显示、分析及存储,具有传统图像监控技术的优势,能够成功的应用到煤矿工作现场,真正实现网络监控与管控一体化的目的。

一种构建多光谱全色波段与小波变换相结合的遥感影像融合方法

对于多光谱和全色波段遥感影像融合而言,影像间光谱响应范围的差异是造成融合结果光谱畸变的重要原因。方法通过对遥感影像成像过程中的参数进行合理地近似,将多光谱影像有机地结合为光谱响应范围与全色波段接近的、低分辨率的"多光谱全色波段"。利用特定的小波融合法则,将全色波段中适量的空间信息融入到"多光谱全色波段"中,并根据构建"多光谱全色波段"时各多光谱影像所占的权重,将融入的空间信息逐像元地分解到各个多光谱波段,从而较好地削弱了融合影像间光谱响应范围的差异所造成的光谱畸变。通过对IKONOS遥感影像进行融合实验,验证了本文方法较传统方法具有更高的性能。

小波理论用于交流伺服进给系统的观测控制

讨论了小波理论应用于控制领域的可能性,通过对交流同步电机驱动的半闭环伺服系统进行的仿真研究证明,交流同步电机电磁转矩的二阶或三阶小波变换对末端速度的变化比电磁转矩本身更为敏感,根据电磁转矩的二阶或三阶小波变换极大模值的幅度和稠度,可以识别出速度变化的起始时间、终止时间和变化幅度。

基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法

针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息,使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息,再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合,最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明,经过特征融合后,在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。

VDR雷达图像的ROI图像编码压缩算法

针对VDR雷达图像感兴趣区域压缩问题,提出了整数小波变换和非均匀移位的RO I图像编码压缩算法。该算法利用整数小波对图像进行变换,对量化后生成的小波系数进行非均匀移位,不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复,还实现了使图像的渐进恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对VDR雷达图像的压缩实验,该算法效果明显。

多分辨率多模型目标跟踪方法的三处理机并行实现

介绍了一种用于噪声中机动目标跟踪的小波变换新算法——多分辨率多模型目标跟踪方法。该算法利用小波变换获取多分辨率测量数据，增大了机动检测概率，但需要几倍于传统算法的运算量，难以在实际跟踪系统中实时应用。对此，采用并行处理技术，给出了该算法在包含３个ＣＰＵ的多总线微机系统上井行实现的方法。模拟结果证明了该方法的优良性能，并行处理时间接近传统的单分辨率跟踪算法的处理时间。