一种用于认证的小波变换域的数字水印技术

提出了一种用于认证的易损数字水印技术 .将数字水印嵌入在小波变换域的不同尺度、不同方向分量上 ,来检测局部空域和频域的变化 ,在效果上相当于多重水印 .在水印检测时 。

变换域自适应滤波算法的研究

滤波技术在电子信息处理领域中一直占有极其重要的地位,其中对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一.介绍了时域LMS自适应滤波算法,然后在此基础上结合近年来国内外发表的相关文献,总结了变换域自适应滤波算法的研究现状,并分析了每种算法的性能特点,最后展望了变换域自适应滤波算法的前景.

小波变换域自适应均衡器性能分析(英文)

介绍了基于LMS算法的小波变换域自适应均衡器 ,并分析了此类均衡器的性能 .较为详细地研究了小波域自适应均衡器的维纳解、收敛条件、均方误差等问题 .针对时不变及时变收敛因子 2种情况进行了讨论 .给出了小波域均衡算法的算法复杂度 .

一种基于小波变换域和混沌序列的图像加密算法

伴随网络上图像/视频的应用越来越广泛,图像信息的安全与保密技术越来越重要。本文提出对图像小波变换后的系数进行置乱处理,进一步利用混沌现象的随机性以及不可预测性,产生混沌序列矩阵对变换矩阵进行处理,进一步运用信息隐藏技术对密钥进行隐藏,实现图像信息的高强度加密。利用该方法在不增加图像数据量的情况下,实现图像信息混沌复合加密。该方法既保护了传送图像信息的安全,又不影响合法用户对图像的使用。仿真结果显示:密文加密效果好,恢复图像与原图像一致。

小波域KL变换用于去除探地雷达直耦波

直耦波是影响探地雷达目标回波的主要杂波之一,其在各道间变化很小,即具有很强的相关性,采用KL变换能够将雷达数据分解为特征值矩阵和特征向量矩阵的乘积,其中特征值的大小反映各道数据相关性的强弱,选取特征值较小的数据便能重建出不相关信号,从而抑制了直耦波。将具有很强时频分析能力的小波变换与KL变换结合起来,设计出小波域KL变换能够弥补常规KL变换仅在时间域上考虑相关性的不足,在信噪比较低的情况下,仍能突出目标回波,尤其是在浅层。该方法去除直耦波速度快、效果好,特别适用于公路路基检测、铁路路基检测等海量数据处理领域。

基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法的研究

本文利用心音信号在小波域的分布特点,提出了一种基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法。通过对不同类别的心音信号数据分析表明,本方法不仅能抑制各类噪声的干扰,而且能有效地区分不同情绪状态下心音信号的模式特征,为分析人类情绪变化的特点提供了一种实用而有效的方法。

基于小波域KL变换外辐射源雷达杂波抑制算法

基于小波域KL变换,对外辐射源雷达杂波抑制算法进行了研究。针对雷达记录中,传统KL变换滤波在整个时间轴上不相关,对某时间段部分细节缺乏分析。在记录雷达数据时,以KL变换为基础改善的算法——wavelet域名"KL转换方法"将被提案,改进后的算法完全可以过滤随机噪音和水平波,突出了有效波。通过理论数据及实测数据处理,发现KL变换滤波算法能对直达波和杂波进行有效抑制,且抑制性能优于LMS算法。与LMS算法相比,KL变换滤波算法具备较小失调误差及较快收敛速度。在进行复杂度的计算时,KL变换滤波算法计算量要远低于LMS算法。

一种小波变换域的自适应扰动消除方法

针对自适应逆控制中实时消除非平稳时变噪声的困难，提出了一种小波变换域自适应扰动消除方法，从而有效地降低了输入信号自相关矩阵特征值的分散程度，达到了改善噪声消除效果的目的，并拓宽了这种扰动消除方法的应用范围。

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。

小波变换域的局部自适应Wiener滤波器设计方法研究

小波阈值去噪方法被广泛地用在信号去噪中,这个方法在很多信号空间上是近似最优的。但在MSE意义上最优的信号估计是Wiener滤波器,鉴于传统小波变换域Wiener滤波器的缺点,本文设计了小波域局部自适应Wiener滤波器。实验仿真验证本方法具有较好的去噪效果。

小波变换域的时间扩展信道的信号检测

时间扩展信道 (TSD)是信道畸变的一种常见形式 ,它的最佳似然比检测器是副本相关积分器 (RCI)。本文从连续小波变换的理论出发 ,推导了TSD信道小波变换域的最佳检测器(WDRCI) ,从理论上分析了它与副本相关积分器的等价性 ,用仿真实验给出了模拟的结果 ,验证了其有效性 ,并进一步说明其性能优于小波域的副本相关器 (WDRC)。

小波变换域的空间选通滤波算法抑制雷达RFI

该文在分析了冲激雷达接收中存在的射频干扰(RFI)的性质与特征的基础上,研究了超宽带时域接收机中的RFI抑制问题。针对超宽带的探地雷达(GPR),依据目标回波信号与RFI在小波域各尺度上分布的差异性和小波变换的多分辨分析理论,提出了小波域的多尺度空间选通滤波算法,对实测的超宽带GPR数据进行了RFI抑制处理,并对算法的性能进行了评估,同时与频域陷波法作了比较,结果表明该方法能较好地抑制GPR中的RFI,超过88%的RFI被抑制,并且有很好的信号保真度,其性能较频域陷波法有较大提高。

基于小波变换域的人脸弹性识别方法

1引言 利用计算机进行自动、快速的人脸识别,一直是模式识别领域的前沿课题.目前的研究已不仅仅局限于人脸的几何特征,还包括统计特征和频谱特征等.许多方法考虑将多种特征结合以形成人脸的多元特征表达[1].

基于小波域DCT变换的杂波抑制方法

针对复杂背景中微弱运动目标检测困难的问题,提出了一种基于小波域DCT变换的背景杂波抑制方法。该方法根据背景杂波和运动目标的不同频率特性,采用低频小波子带频域滤波的方法得到有效抑制背景杂波的残差图像,从而达到抑制背景杂波的目的。该方法首先对原始图像进行小波变换,接着对低频小波子带进行二维DCT变换,再用高斯低通滤波器对DCT变换结果进行滤波,然后对滤波结果进行IDCT变换,最后对滤波前后的低频小波子带作差分处理,对差分结果进行小波逆变换。实验结果表明,该方法处理后得到的残差图像呈现出很好的高斯性和独立性,并且目标邻域信杂比(SCNR)的平均增益比图像直接频域滤波的目标邻域信杂比平均增益提高2 dB以上,算法性能明显优于传统的图像频域滤波算法。

区间小波变换域的2-PAM信号自适应均衡算法

1引言 为了克服数字通信尤其是无线通信中所产生的码间干扰,一般需使用均衡器.最简单的均衡器是用FIR滤波器实现并采用最小均方误差(LMS)算法的线性横向均衡器(LTE),其优点是结构简单,易于实现,缺点是收敛速度较慢.为了提高收敛速度,可以对信号作正交变换,然后在变换域中通过自正交等方法降低相关阵的条件数来提高收敛速度[1],比如文[2]提出的就是一种基于小波变换的自适应均衡算法.

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。

基于离散小波变换域可见数字水印技术

随着互联网的日益普及,多媒体信息的交流达到了前所未有的深度和广度。多媒体信息提高了信息表达的效率和准确度,给人们的生活和工作方式带来了巨大变化。商家利用电子商务、电子邮件、电子广告、电子新闻、数字仓库等各种类型的网络运作方式赢得了巨额的利润。同时,数字图书馆以及数字音频、视频为人们获取和交流信息提供了极大便利。

一种基于小波变换域的数字图像公开水印方案

本文提出了一种基于小波变换域的自适应公开水印嵌入方案。方案中结合人类视觉系统的特点,将水印信息自适应地嵌入到小波变换域高频系数中;在水印提取的过程中根据小波高频系数的统计分布特性,利用最大似然(ML)估计法进行检测,不需要原图像。实验表明,该算法有较好的隐蔽性和鲁棒性。

基于离散小波变换域图象水印技术的研究与应用

本文提出了一种子离散小波变换域实现图象水印的方法,其优点是良好的稳健性和层次性的检测方法。这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图象和水印分解成多频段的图象来嵌入水印中,检测时,把加了水印的图象塔式分解,通过计算处理每一层取得所有的有关信息。

基于小波变换域估计的瞬态信号检测

在未知瞬态信号检测中，一般采用广义似然比检测。然而广义似然比检测不能有效利用瞬态信号的固有特性，检测性能不是很好。文中在介绍瞬态信号和噪声的小波变换特性基础上，提出了基于小波变换域估计的检测方法，最后给出了几种检测器的工作特性比较。