基于Harr小波变换的集成块引脚位置偏差检测

集成块引脚的位置检测是集成块外观检测中必不可少的一个环节 ,本文提出了基于 Harr小波变换的大型集成块引脚位置偏差检测方法 ,当 Harr小波的尺度与引脚宽度相当时 ,小波变换结果中的零值点可用于确定引脚的中心线。该方法具有快速和精度高的特点。实验证明 ,该方法可达到 40分之一像素的精度。

基于Harr小波的时变谐波检测

电力系统中,实际的波形总存在不同程度的非正弦畸变。文中利用Harr小波对时变谐波进行检测。不是用Harr小波将信号分解到不同的频带上,而是利用该小波基对时变谐波的幅值和相角进行逼近。给出了电力系统时变谐波检测算法的推导及流程。通过仿真分析与对比,验证了此算法的可行性和精度。

基于Harr小波的动态场景全频阴影绘制算法

针对现有的预计算辐射传递算法对三维场景限制严格、适合于低频光照环境等问题,提出了一种动态场景的全频阴影绘制算法.在预处理阶段使用球体对三维物体进行拟合,同时对光照函数和BRDF(bidirectional reflectance distribution function)函数进行Harr小波变换;在运行时阶段利用不同基函数的优势,在像素基空间进行多个球体可见性函数的快速合并,在小波基空间进行光照函数、BRDF函数和可见性函数的三乘积分,得到最终的光照值.使用CUDA(computed unified device architecture)实现了该算法,充分利用了图形硬件的最新功能.实验结果表明,阴影绘制质量有很大的提高,可以基本达到实时绘制.

基于Harr-SCML的军事空中对抗通信抗干扰方法研究

由于受到敌方电磁波等特定干扰,会造成军事通信信号信噪降低。提出了一种基于Harr小波与强分类器机器学习算法的军事空中对抗通信中抗干扰方法。建立通信抗干扰模型,判断出通信波形中的特征点的种类;利用Harr特征分类器样本进行分类。对于提取样本的Harr特征,利用决策树算法进行训练,能够将训练样本进行逐步分类,最终进行准确的军事通信。实验结果表明,改进方法能够获取准确的通信信号,误码率比传统方法降低了45%左右。

Harr小波在BPSK信号检测中的应用

BPSK(二进制相移键控)信号相位突变点的检测是BPSK信号处理的一个重要特征,尤其在低信噪比情况下,对相位突变点的检测更加困难。文中利用Harr小波对含噪声的BPSK信号进行小波变换,利用BPSK信号在Harr小波变换下的特性很容易从小波系数中得到BPSK信号的基带信号。

基于Harr小波的CS-MRI典型重构算法的性能分析

目的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)与磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)相结合,缩短MRI图像数据的扫描时间,提高成像质量。方法以Harr小波进行稀疏表达,分别利用基追踪(Basis Pursuit,BP)算法、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法和分段正交匹配追踪(Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,St OMP)算法实现CS-MRI的二维重构。结果在采样率较低(10%-50%)时,以峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、平均结构相似度(Mean Structure Similarity,MSSIM)、相对误差(Relative L2 Norm Error,RLNE)和传输边缘信息(Transferred Edge Information,TEI)四个指标来定性、定量地评价和比较上述三种算法的重构质量,BP算法性能最佳。结论 BP算法能精确重构原始图像,与完整采样图像相比,图像质量并无明显下降,同时大大减少MRI采集时间,具有重要的理论意义和临床应用价值。

基于Harr小波变换的自适应声回波对消

用基于Ｈａｒｒ小波变换的自适应滤波器对具有不同冲激响应的实际声回授系统进行辨识，在自适应回声对消器中可以只用少量的权达到足够大的对消比，该方法运算量小，收敛快，适用于对实际声回波对消问题的解决．相应的，基于ＦＩＲＬＭＳ的对该问题的解决方案所需的权数要多的多．

Harr小波数列在网络纠错码上的应用研究

正交小波函数在信号处理领域有着广泛的应用前景,但目前只能应用在连续信号上。研究了无线两信源中继通信模型上的中继节点展开新型网络纠错码的设计,并首次把这两个数列所特有的塔式重构和分解算法引入到相关的纠错码本设计和译码过程中。由于充分利用了信道的广播特性和该模型的拓扑结构,提出的两个Harr小波数列纠错码本设计方案的性能都远优于传统的纠错码设计方法。理论分析表明,在先验信息的帮助下,两个接收节点可以对码本进行分类,从而在局部上最大化码字之间的最小距离,从而获得最佳的检错纠错性能。在同等性能前提下,比起传统纠错码设计方法,两套新方案可以使中继节点的数据传输量分别下降40%和43%。

利用小波变换进行有效值测量的研究

讨论了利用电压和电流采样值直接进行Harr小波变换,从而实现对电压和电流有效值的测量。利用小波变换的方法进行有效值测量的优点在于小波域同时包含了这些交流参数的时-频关系。本文选择Harr小波进行研究的原因是因为其具有良好的时间局部性和简明的解析表达式,而且在窗宽范围内能量泄漏较小。仿真结果表明,在理想采样的情况下(采样过程不存在同步偏差),利用Harr小波变换的方法可以对有效值进行准确的测量。

基于小波神经网络的单相三电平逆变器谐波检测

本文采用小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)算法对时变谐波信号进行检测。利用Harr小波对谐波信号的幅值和相角进行逼近;将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络,提高神经网络的逼近和收敛速度;给出网络参数的选定方案;确定网络的训练算法。在MATLAB/SIMULINK环境下对该算法进行仿真,与传统的小波算法比较,该算法不仅可行,而且精确度得到提高。

基于PURE-LET的激光光斑图像快速去噪算法

煤矿井下低照度成像环境会导致图像中产生泊松噪声,将引起激光光斑图像的强度和形状分布的不确定性,从而影响激光三角测距的精度。提出了一种基于PURE-LET(Poisson Unbiased Risk Estimator-Linear Expansion of Threshholds)的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE(Mean Squared Error)的一个无偏估计子PURE,并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实煤仓图像的实验显示,与3种典型图像去噪算法(BayesShrink,Poisson_NLMeans,PURE-LET)相比,提出的PURELET-Smooth算法具有更好的噪声抑制能力,同时具有保持图像边缘结构和快速计算的特点,这在实时光斑质心精确计算和三角测距应用中是一个明显优势。此外此算法具有阈值函数组合系数的快速自动计算特点,适用于自动煤位检测应用。

基于Hertel取样的棉纤维长度可测性研究

为研究在照影仪曲线上测量棉纤维长度指标的可能性,对Hertel取样采用计算机模拟的方法发现实际照影仪曲线与理论照影仪曲线有偏差,且微小偏差就会对长度指标产生较大影响。当叠加了幅度为±3%、±5%、±10%的光电噪声,通过Harr小波频谱分析,找到了有效的滤波算法,对照影仪曲线进行校正。在校正过的照影仪曲线上测算的棉纤维长度,其重复性在95%的置信水平上,主体长度在1.0 mm内,品质长度在0.73 mm内,平均长度在1.4 mm内。当光电随机噪声为±3%时,20 000根和50 000根取样的短纤维率,其单次测量不确定度在90%的置信水平上接近±2%。

单质点弹性体系的小波变换

利用小波变换对单质点弹性体系进行小波分析，给出了单质点弹性体系在脉冲响应下的输出信号的小波变换与该体系的输入信号的关系．作为算例，计算了在水平地震作用下单质点弹性体系的Ｈａｒ小波变换．

小波变换在电力系统相位测量中的应用及误差分析

提出了利用小波变换实现测量信号各次谐波相位的方法,利用小波变换进行电力系统交流参数测量的优点在于小波域同时包含了这些交流参数的时-频关系.选择Harr小波进行研究,因为其具有良好的时间局部性和简明的解析表达式,而且在窗宽范围内能量泄露较小.并对该方法进行了误差分析,仿真结果表明,在不考虑采样过程中同步偏差情况下,该方法可以达到很高的测量准确度.

时域多分辨小波的交替隐式差分方法

采用Harr尺度和小波函数为空间场量展开函数,得到时域多分辨小波(MRTD)步进方程,并与交替隐式差分(ADI-FDTD)结合,导出ADI-MRTD融合步进方程.场量迭代的核心转化为分块三对角矩阵线性方程组,提出广义追赶法进行高效求解,讨论连接边界条件的处理,使该方法能够有效地模拟散射问题.以一维问题为例,验证ADI-MRTD融合技术的计算精度和有效性.

基于小波变换灰度水印的版权保护

对于电子出版物和媒介的版权保护,数字水印是当前的研究热点。随着信息技术的快速发展,越来越多的信息需要隐藏在电子媒介当中。提出了基于H arr离散小波变换的灰度水印的一种新算法。对于信息隐藏,提出了像素扩展并且利用H arr离散小波变换进行降维处理的方法。即提出了一个可视的加密方法产生水印的两个随机等份:一个嵌入到封面图像中,另一个作为密钥进行水印提取。利用H arr离散小波变换进行程序处理,并且提取两个等分的主要特征。该方法是为水印专门设计的,且不容易被改变和去除。经过压缩和剪切攻击之后,仍能提取出可识别的图像。

单相三电平逆变器谐波检测的小波神经网络算法研究

本文采用小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，WNN）算法，对时变谐波信号进行检测。利用Harr小波对谐波信号的幅值和相角进行逼近；将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络，提高神经网络的逼近和收敛速度；给出网络参数的选定方案；确定网络的训练算法。在MATLAB／SIMuLINK环境下对该算法进行仿真，与传统的小波算法比较，该算法不仅可行，而且精确度得到提高。

基于零树结构的遗传水印算法

提出了一种基于零树的小波水印方案。该方案首先利用Haar函数在小波域执行水印,然后运用遗传算法在某个小波系数上恰当选择零树进行水印嵌入,并通过控制迭代次数和嵌入强度保证水印的特性。仿真结果表明该算法得到的图像水印具有良好的不可见性,同时也保证水印图像在常规的攻击下提取出的水印具有鲁棒性。

利用小波神经网络对单相三电平逆变器谐波检测

采用小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)算法对时变谐波信号进行检测。利用Harr小波对时变幅值和相角进行逼近;将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络,提高神经网络的逼近和收敛性能;给出网络参数的选定方案;确定网络的训练算法;在matlab/Simulink环境下进行仿真,验证该方法的可行性和精确性。

一种提取视频电磁泄漏信息同步特征的方法

检测/截获计算机电磁泄漏的视频信息,其关键技术是图像信息的恢复还原。该文用类Harr小波提取不同程度倾斜的视频图像的纹理特征,测量纹理的倾斜角度,用于自动控制行同步参数的调整,直到行同步的精度满足要求,实现截获的计算机视频泄漏信息(图像)的稳定恢复再现。