改进高频系数重构算法结合负压波法检测定位

传统基于小波变换的奇异值检测对大突变量信号检测效果明显,而对细微变化的信号或受噪声影响的信号奇异值检测不明显。为解决此问题在原基础上做出改进,对小波分解产生的高频系数进行域变换的数学处理方法,做指数变换。筛选一组新的高频系数,再运用小波重构恢复出原信号。通过运用matlab实现的仿真结果表明改进方法突出了奇异值的突变效果,也更准确地检测奇异点。通过与负压波法的结合实现对热网泄漏点的定位,该结合仍需大量实验来验证。

基于小波高频系数基因芯片数据的特征提取

结合小波分析理论与支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种。本文着重研究小波高频系数基因芯片数据的特征提取,并通过实验对比小波高频系数和低频系数特征提取对分类器性能的影响。其中haar小波3层分解提取高频系数,送入分类器分类后,得到的正确分类率为93.31%。db1小波4层分解提取低频系数,送入分类器分类后,得到的正确分类率为93.53%。小波低频系数特征提取分类效果总体上好于高频系数,分类器性能稳定。

基于小波低频、高频系数的基因芯片数据特征提取比较

本文结合小波分析与支持向量机理论,构造分类器模型,用haar小波低频系数表征前列腺基因芯片数据,送入基于支持向量机理论构造的分类器模型中,经过训练、测试,分成癌症和正常两类。高频系数特征提取实验方法同上,对两种方法的分类率稳定性进行比较。

局部场地地震动高频衰减系数估计模型

采用随机有限断层法进行地震动模拟时,选用合理的参数描述特定局部场地近地表高频衰减特征,对评价地震动模拟结果的正确与否具有重要的实践意义.在工程场址地震动参数预测中,如何快速确定参数的取值,是实际应用中亟需解决的问题.首先对场地高频衰减系数κ_(0)与平均剪切波速v_(S30)的相关性进行了分析;然后,基于国内外学者计算得到的546个κ_(0)系数,采用一定时窗内的κ_(0)均方根值,讨论其随平均剪切波速v_(S30)增加的变化趋势.结果表明,虽然κ_(0)具有明显的区域差异性,但其均方根值随着v_(S30)的增大呈现出逐渐减小的趋势.为了得到合理的κ0估计模型,分别采用线性函数、多项式函数、对数线性函数和双对数线性函数对κ_(0)均方根值与v_(S30)的关系进行初步拟合,结果表明,对数线性函数能够较好地描述κ_(0)与v_(S30)之间的关系.最后,基于筛选得到的477个数据,采用最小二乘法对模型参数进行拟合,建立了适合工程应用的κ_(0)-v_(S30)模型.对模型适用性的分析表明,本研究所构建的κ_(0)估计模型能够合理估计地震动的高频衰减影响.

基于小波系数均差值的低压电弧故障诊断方法

随着电力电子技术在低压领域的广泛应用,一些电器负载正常工作时的电压电流特性与故障电弧的典型特性相似,现有的小波变换故障检测方法难以区分故障电弧和特殊负载正常工作时的相似电弧,文章提出一种基于多分辨率分析的快速小波变换检测故障电弧的新方法。文中方法对负载电流采样数据运用Mallat算法进行多尺度分解,将重构后的小波高频系数的均值及差值作为判据,对多种类型的负载在故障和正常运行条件下的电流特性进行分析验证。结果表明:该检测方法能准确区分故障电弧和相似电弧,辨别特殊负载的能力增强,低压供配电系统中电弧故障断路器故障诊断的准确率提高。与现有方法相比,文中方法具有计算简单、诊断可靠性高等特点。

偏振图像融合的人脸图像增强研究

为提升人脸图像的整体质量,便于人脸图像的快速精准识别与处理,提出了基于偏振图像融合的人脸图像增强方法。首先获得人脸光强图像与偏振度图像,结合小波包变换方法分解和融合两种人脸图像的高、低频信息,实现人脸图像的增强处理。实验结果表明,该方法所获得的人脸增强图像可保留原有图像的低频信息,增强后的人脸图像清晰度高,脸部细节与轮廓特征明显,信息量与反差对比度较高,整体综合质量较好,增强效果较为理想。

介电谱技术评价柴油的润滑性能

根据高频往复试验机测定的柴油样品的校正磨斑直径数据,建立了介电谱技术快速预测柴油润滑性能的模型。根据数据预处理的不同,分别建立了采用全谱数据筛选的模型1和小波分析数据预处理的模型2,考察了两模型预测结果的差别。结果表明,将介电谱数据进行3层"db1"小波分解,取其第3层高频系数建立的模型2的预测效果最为理想,预测结果与高频往复试验结果吻合较好,符合其再现性要求。

基于小波变换的语音信息隐藏新方法

针对音频载体在隐藏机密信息时,存在隐藏容量小、隐蔽性不高和鲁棒性较差等不足,该文提出一种基于小波变换的音频信息隐藏新算法。该算法利用人耳听觉系统对语音信号的中高频信息微小变化不敏感的特性,调节语音段小波变换的中高频系数,进而改变每级小波变换高频系数前后两部分的能量状态来隐藏二进制机密信息。首先测试隐藏深度、隐藏频段和载体语音分段长度3个参数对载体语音质量和机密信息误码率的影响,选择算法所需的最佳参数,然后测试算法的可行性和各项评价指标,最后对算法进行常见的5种攻击测试。测试结果表明该算法能够实现机密信息的盲提取;具有良好的隐蔽性和鲁棒性,能够抵御加噪、低通滤波、重采样、重量化和回声干扰等多种攻击;具有较大的隐藏容量,且语音分段长度越短,隐藏容量越大。

基于突变理论信息融合的故障电弧检测方法

根据故障电弧产生时电流波形发生突变的特征,提出运用突变理论信息融合算法对低压开关柜(箱)内故障电弧检测的方案。通过积分、均方根运算,小波分析和频谱分析对电流时域、时频域和频域特征进行提取。采用积分值变化系数、相邻周期均方根值、高频变化系数和3次谐波分量变化量4个特征量表征电流突变,根据突变原理建立故障电弧判别模型,对特征量信息融合求出故障电弧判别指标。结果表明,电弧故障前后2个周期电流特征量及故障电弧判别指标相比正常运行时明显增大,通过设定阈值和多次检测能有效判别不同负载类型电弧故障及区分负载改变电流,有很好的泛化性和鲁棒性。

面向图象压缩的图象分类及压缩结果预测

图象数据存在冗余使图象压缩成为可能 ,而不同图象的数据冗余度特别是空间冗余度相差很大 .对被压缩图象的空间冗余度这一图象的本质属性进行研究、减少图象压缩及方法选择时的盲目性是非常必要的 .为此提出了面向图象压缩的图象分类这一新概念以及具体分类算法 .该算法利用图象小波高频系数的分布特点 ,采用图象边缘度作为图象空间冗余度的度量 ,将不同内容的图象按边缘度大小分类 .分类的结果可对不同图象的压缩结果进行预测 .实验结果表明 ,图象分类结果和对压缩结果的预测是有意义的 ,并与人的视觉相吻合 .该分类思想对其他图象处理算法的选择和优化也有参考价值 .

基于小波图像压缩技术的算法研究

小波变换通过多分辨分析过程将一幅图像分解成近似和细节部分,细节对应的是小尺度的瞬间,在本尺度内很稳定。因此将细节存储起来,对近似部分在下一个尺度上进行分解,重复该过程即可。近似与细节在正交镜像滤波器算法中分别对应于高通和低通滤波器,这种变换通过尺度去掉相关性,在图像压缩中被证明是有效的。由于小波变换后高频部分小波系数的绝对值较小,而低频部分小波系数的绝对值较大,这样,在图像编码处理中,可以对高频部分大多数系数分配较小的比特以达到压缩的目的。

小波变换与分块统计在掌纹识别中的应用

用于身份鉴别的掌纹识别为信息安全提供了一种新的方案。提出一种变换域和统计域相结合的掌纹识别方法。对掌纹感兴趣区域(ROI)进行中值滤波再多级小波分解,对所有的高频子图像进行分块,求取每一子块高频系数的均值和方差,它们的组合构成该图像的特征向量,利用简单的最近邻分类器进行分类。运用UST掌纹图像库,对该算法进行了测试。从识别率为95.5%的实验结果看,该方法优于目前在掌纹识别上使用较多的子空间法。

纵波速度在碳酸盐岩地层压力评价中的方法探讨

准确解释地层压力是钻井工程的基础。碳酸盐岩纵波速度变化不明显,在异常高压地层仅存小幅波动。基于Biot理论,建立了由岩石骨架和孔隙流体两部分组成的纵波速度方程。研究表明,纵波速度的小幅波动由地层压力变化引起,可用孔隙流体对纵波速度的贡献部分表征。利用小波变换方法对纵波速度进行分解,提取高频系数及孔隙流体对纵波速度的贡献部分,识别异常高压地层和建立地层压力评价模型。利用该方法对川东北地区碳酸盐岩地层压力进行了评价,并与实测值进行对比,证实该方法是可行的。

方向对比度和区域标准差相结合的图像融合

小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。但几乎所有的算法都是在小波域不同尺度上分别对高频系数和低频系数进行融合,没有考虑到它们之间固有的相关性。为此,提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大的融合新算法,主要特点是在低频部分采用加权因子自适应调节参数融合,以减少边缘模糊,对于高频部分采用方向对比度和局部区域窗口标准差最大值作为高频分量,突出对比度和局域细节,实验表明:融合后影像信息量丰富,地物轮廓清晰可辨,对比度大大加强,空间分辨率得到了提高,最大限度保留了原始影像的光谱信息,是一种可行有效的融合方法。

基于HVS彩色图像的扩展零树小波编码方法的研究

提出了一种基于视觉系统 (HVS)特性和小波系数的扩展零树的彩色图像压缩编码方法。该算法按视觉重要性排序 ,产生一种嵌入式比特流。它不仅保留了 EZW算法的高效、嵌入式编码的优点 ,而且获得了在低比特率下的彩色图像经压缩后的优良的复原图像效果。本算法同其他算法相比 ,在相同的压缩比条件下 ,恢复图像具有更好的视觉质量。

GPS控制网的小波分析处理研究

为解决大坝坝区监测网实际环境条件对GPS观测的影响 ,采用小波分析技术对GPS观测成果进行处理 ,通过选取不同阈值及采用高频系数标准差σ的计算方法 ,有效地消除了信号噪声 ,进一步提高了GPS观测的精度 。

一种在线快速判定交通流混沌的方法

对混沌、非混沌交通流序列进行了多尺度分解,发现在高频系数部分存在明显结构上的差异,依据这种差异提出了一种基于系统历史信息的在线快速判定交通流混沌的方法.实验结果表明:新的混沌判定方法比传统的混沌判定方法需要的样本数少、识别率高.该判定方法同样适用于其他确定系统在线混沌现象的快速判定.

混合采样多描述图像编码

分析了图像DCT高频系数与不同采样方式的多描述图像编码的关系,得出了二者之间存在相关性的结论.在此基础上,提出了根据DCT高频系数来选择局部采样方式的编码方法——混合采样多描述编码.主客观评测表明,相同码率下混合采样具有更好的单描述重建图像质量.

离散傅里叶变换在医学图像中的应用

本文首先对傅里叶变换的产生和作用等进行了介绍,着重强调了傅里叶变换在图像中的物理意义。接着对离散傅里叶变换的一维,二维和三维的变换和逆变换公式进行了详细介绍。然后通过Matlab软件进行编程,分别对二维医学图像和三维医学体数据进行了离散傅里叶变换。仿真结果表明,医学图像平缓区域的变化由低频系数表示,医学图像的突变部分由高频系数表示。

基于小波变换的电压暂降实时检测方法

电压暂降是最严重的电能质量问题之一,准确、快速地检测电压暂降特征值是实现电压暂降有效补偿的前提。提出了一种基于离散小波变换的电压暂降实时检测方法。该方法从电压过零点开始对电压信号进行1/4个工频周期的采样,对采样信号作预处理,进行离散小波变换获取高频系数向量,并重构高频系数向量得到与采样信号等长的高频系数向量d1,通过d1的模极大值及其极值出现对应的时刻,确定电压暂降幅值及起始时刻。该方法原理简单,易于实现,暂降时延不大于2.5 ms,满足动态电压恢复器对暂降检测实时性的要求。