基于小波平衡的非线性电路稳态模拟

本文提出一种基于小波理论的非线性电路稳态模拟算法%D%D小波平衡法 .该方法在时域中求解电路稳态响应 ,克服了频域模拟算法由于谐波次数较高导致计算量很大的缺点 ,具有复杂度低 ,精度高 ,存在一个自适应算法自动选择模拟阶数等优点 .模拟结果证明 。

基于EBCOT的平衡多小波航空图像压缩编码

鉴于预滤波有可能造成多小波的正交性、对称性的"丢失"及基函数支撑的增加,提出了多小波"平衡"算法,使得多小波基有与单小波基相同的性质。充分利用平衡多小波分解系数的结构,采用EBCOT图像编码算法,对平衡多小波系数进行压缩处理。当压缩比为32时,峰值信号比为31.3427。实验结果表明:基于EBCOT的平衡多小波算法同时具有图像压缩所需要的正交性、对称性、短支撑和较大的消失矩等多个良好特性,是一种比较有效的航空图像压缩方法。

正交平衡多小波的构造及其在图像编码中的研究

多小波作为小波理论的一个新的分支 ,具有标量小波所没有的特性 为更好地逼近原始信号 ,多小波需要选择一个好的预滤波器 在分析GHM和CL多小波的基础上 ,根据多小波正交条件、对称及反对称性 ,提出一种正交平衡滤波器构造的方法 图像编码实验结果表明 ,不需任何预滤波 ,正交平衡滤波器的性能远远高于GHM和CL ,接近或高于 9/

平衡多小波视觉密码零水印算法

传统零水印算法构造的水印通常是没有实际意义的二值序列,致使版权辨别不够直观快捷。借鉴视觉密码原理,结合平衡多小波、奇异值分解等技术,提出平衡多小波视觉密码零水印算法。将客户水印作为零水印嵌入到版权图像中,对版权图像进行平衡多小波变换得到实际载体;根据实际载体图像进行块奇异值分解并计算平衡因子得到差值矩阵,由差值矩阵生成过渡矩阵;将过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成图像特征信息;结合图像特征信息和客户水印信息产生零水印。实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性,是一种可靠的图像版权认证零水印算法。

多小波二阶平衡的预滤波处理

针对多小波在应用过程中出现的不平衡现象展开了讨论 ,给出了 2元多小波p阶平衡的新定义 .在此定义下 ,能方便地计算出常用GHM多小波的二阶非正交平衡器 ,并由此证明GHM不存在二阶正交平衡器 ;为了达到二阶平衡 ,将二阶非正交平衡器转换成预滤波处理 ,取得了满意的效果 .

基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法

为了克服常模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,提出一种基于平衡正交多小波变换的常模盲均衡算法(MWTCMA)。该算法引入了平衡正交多小波,弥补了多小波在实际应用时必须进行预滤波的缺陷,并推导出了平衡正交多小波变换矩阵的通用表达式。水声信道盲均衡的仿真结果表明:与基于正交小波变换的常模盲均衡算法(WTCMA)和常规CMA相比,该算法的收敛速度得到了显著的提高,均方误差得到了一定的改善。

平衡多小波滤波器及其在图像编码中的应用

将平衡概念引入双正交多小波变换,给出了相应的滤波器构造方法,利用了矢量量化和SPIHT零树编码技术,通过图像实验测试该滤波器的性能。实验结果表明,该方法不需要作任何预滤波,双正交平衡多小波滤波器性能优于非平衡多小波压缩方法,并得到了较好的峰值信噪比和编码效果。

基于平衡正交多小波的超声图像降噪研究

医学超声图像存在特有的斑点噪声,它大大降低了超声图像的质量,因此必须进行降噪处理。平衡正交多小波同时满足正交性和对称性,具有比单小波分解更加精确、去噪效果更好的特点。故对超声图像进行平衡正交多小波分解,然后利用模糊聚类与半软阈值相结合方法对小波系数进行萎缩处理,实现降噪目的。结果表明该方法优于硬阈值和软阈值方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。

在Matlab下平衡多小波cardbal4对数字水印的新方法

通过多分辨分析理论,文章在matlab环境下研究了4阶平衡多小波cardbal4在数字水印方面的一种新方法。运用4阶平衡多小波cardbal4在图像中嵌入数字水印,嵌入加密数字水印;再分离图像中的数字水印,及还原加密的数字水印。

基于平衡多小波的SPIHT图像压缩算法研究

多小波是小波理论的扩展,其在信号和图像压缩领域中已经得到了成功的应用。相比单小波而言,具有很多优良的性能,但由于需要先将离散信号矢量化和预滤波后再使用,而预滤波又会给多小波的实现带来问题,故通过设计平衡多小波的技术,解决了上述问题,并将平衡多小波技术与SPIHT图像压缩算法相结合以提高图像的压缩性能。

基于平衡正交多小波的信号降噪方法研究

为了实现机械故障的有效诊断,准确提取在强背景噪声中的微弱信号特征,提出一种基于平衡正交多小波的降噪方法。多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的优良性质,可以匹配信号中不同的特征信息。平衡正交多小波可以有效地消除Gibbs现象,并且避免了多小波的预处理过程,减小数据冗余。给出了平衡正交多小波算法和该降噪法的实施步骤,并将该算法和传统多小波算法的降噪效果进行了实验对比,实验证明该法能有效提取微弱信号,保留其信息特征。

M带多小波的平衡阶和插值性

对M带多小波,引入了p阶平衡和插值性概念。从频域角度给出了M带多小波的p阶平衡条件。对于具插值性的多小波,证明了其平衡阶和逼近阶是等价的。

M带平衡多小波

对M带多小波,引入了p阶平衡概念。从时域角度给出了M带多小波的p阶平衡条件,并就不平衡的多小波,给出了对M带多小波进行平衡的统一算法。

利用平衡双正交多小波变换进行地震数据去噪与压缩

本文通过实例讨论了利用平衡双正交多小波变换对地震数据进行去噪处理和数据压缩的过程。去噪过程为 :1在多小波变换域上 ,利用高频高波数分量来估计随机噪声的方差 ;2利用地震记录的方差减去噪声的方差得到有效信号的方差 ,从而求出阈值 ,并采用软阈值处理方法进行去噪 ;3利用多小波反变换公式得到去噪后的信号。数据压缩过程为 :1利用平衡双正交多小波 BSA6 /6把地震数据分解成 4层 ,每次只对低频部分进行分解 ;2重排每个 2× 2子块 ,使得具有相同空间位置关系的 4个系数排在一起 (原来的 1 6个子块变为 4个子块 ) ,从而满足 SHIFT编码方案中所要求的父子关系 ;3对每个等级树进行嵌入式编码 ,利用改进的小波零树编码方案压缩地震数据。试验结果表明 ,文中方法优于单小波去噪与数据压缩方法。

基于平衡区间多小波理论的图像去噪研究

多小波在实际应用中需要对信号进行预滤波,这破坏了多小波的特性。提出了一种基于平衡区间多小波变换的综合闽值图像去噪方法。该方法通过对含噪图像进行区间多小波变换,一方面,克服了单小波变换中无法同时满足正交性和对称性的缺点,且因为区间多小波能够直接适应信号空间,所以不需要像普通小波信号处理那样进行信号的边界延;另一方面,因为平衡区间多小波的平衡性,因此在应用中不需要对图像进行预滤波。将综合阀值处理方法与平衡区间多小波变换相结合,根据多小波分解后的能量分布特性,在不同尺度的子带选择不同的最佳阈值,有效地提高了重构图像质量。实验结果表明,相对于非平衡多小波阈值处理方法,文中的去噪方法在输出信噪比扣主观视觉效果上都有明显改善。

基于平衡多小波的视频水印算法

提出一种基于平衡多小波的鲁棒水印算法.水印根据平衡多小波系数的特点嵌入在低频子带系数中,并利用人类视觉系统的特性,根据视频帧的运动检测和纹理复杂度调整水印信息的嵌入策略.实验结果表明,该算法在满足不可见的前提下,对多种攻击,如加性高斯噪声、有损压缩、时域抽样具有很好的鲁棒性.

一种新的基于平衡多小波的编码技术

讨论了用平衡正交多小波编码技术对图像进行压缩处理,设计了一种新的基于平衡多小波变换方法,并将矢量量化和SPIHT零树编码技术用于图像的压缩处理。试验结果表明该方法优于非平衡多小波压缩方法,得到了较好的峰值信噪比和编码效果。

基于平衡正交多小波变换的图像压缩方法

讨论用平衡正交多小波变换对图像进行压缩处理 ,选择由Lebrun构造的二阶平衡正交多小波 ,采用改进的零树编码 ,对图像进行压缩处理 ,试验结果表明该方法优于单小波压缩方法。

平衡多小波的Grbner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Grbner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.

高阶平衡多小波的Groebner基构造

为构造出图像处理中无需预滤波的平衡多小波，研究高阶平衡多小波的平衡性，并结合其对称性和正交性，构成一组以平衡多小波的滤波器系数为未知数的高阶多元多项式非线性方程组、利用计算代数中的Groebner基算法，获得了1～3阶平衡多小波滤波器组的全部系数，并绘制了它们的波形图．从波形图可见，多小波的平衡阶数越高，其波形越光滑，但计算难度显著加大．