基于嵌入式和模糊孤立森林的公路摊铺机机械故障诊断系统

设计基于嵌入式技术和模糊孤立森林的公路摊铺机机械故障诊断系统。采集公路摊铺机状态数据,采用小波阈值进行去噪处理,通过以太网将数据传输至数据存储模块,由故障诊断模块调用存储模块的公路摊铺机状态数据;利用模糊孤立森林算法,挑选有价值的数据属性组建孤立森林,多维度地判定数据隶属度,通过模糊运算得到公路摊铺机状态数据的异常特性,判断故障类型,并通过报警显示模块实时显示故障诊断结果。实验结果表明:该系统可有效诊断公路摊铺机机械故障,并进行有效预警。

基于小波变换的自同步音频水印算法

该文提出了一种基于DWT的自同步音频水印算法 .该算法具有如下特点 :(1 )在隐藏水印信息的同时 ,嵌入一个同步信号 ,使水印具有自同步能力 ;(2 )同步信号与水印隐藏于DWT域低频子带 ,在改善同步信号鲁棒性的同时 ,利用DWT的时频局部特性 ,有效地提高在变换域内搜索同步信号的效率 ,较好地解决了同步信号鲁棒性与其搜索计算量之间的矛盾 .实验表明 ,所提出的方法在抵抗各种通用的音频处理和攻击 (如高斯噪声、MP3压缩、重采样、重量化、裁剪等 )方面具有良好的性能 .

振动信号无线传输的数据压缩编码算法

无线传感器网络节点资源非常有限,若实时采集传输振动信号,由于信号变化快,数据量大,网络节点将会因为资源过早耗尽而失效,并且上位机需要很大的数据存储空间。为了解决上述问题,提出了一种针对振动信号进行压缩编码的算法,并编程将其移植到节点DSP中。首先,采用5/3提升小波对振动数据进行处理;然后,利用嵌入式零数小波对得到的小波系数进行压缩编码;最后,为了进一步提高压缩比,便于节点传输数据。对上述结果进行霍夫曼压缩编码,对数据的解码、解压缩和重构则由上位机软件完成。讨论了初始阈值和小波分解层数的选取对压缩效率的影响。实验结果表明,该算法可有效压缩振动信号(压缩比高达9.5),且在保留其频域主要特征的情况下,使传输数据量大大减少,节省了网络节点资源和上位机存储空间。

一种多重水印零嵌入算法

根据零水印概念,提出一种基于小波和混沌的多重水印零嵌入算法.该算法利用小波零树结构构造匹配矩阵,然后用其加载已由混沌空域置乱的多重二值图像水印.算法实现了多重水印的零嵌入,从根本上保证了水印的不可见性,并能够进行分级盲检测.实验表明,该方法鲁棒性较强,安全性良好,具有可靠性和可行性.

一种适于压缩细节丰富图像的编码算法

提出了一种针对细节丰富的静态图像的压缩算法。它根据图像经小波 ( Wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性 ( HVS)对 Shapiro的 EZW( Embedded zerotree wavelet)算法进行改进 ,解决了 EZW算法不能有效地压缩细节丰富图像的问题 ,同时对一般图像的编码仍保留了 EZW算法的高效性。

微型无人机图像无线传输系统方案与关键技术

针对微型无人机(MUAV)图像模拟传输的不足及图像实时、可靠的传输要求,提出了一套采用基于5/3提升小波的改进集合分裂嵌入块(SPECK)图像压缩算法、基于Turbo码的信道纠错编码及扩频技术的数字图像无线传输系统方案.在阐述本方案结构原理的基础上,着重讨论了它所涉及的关键技术及对策.实验结果表明,本方案具有图像压缩率高、运算速度快、实时性好、抗差错能力强及传输可靠等特点,适用于MUAV的特殊工作需求.

基于DWT-LSSVM的图像压缩算法

为了进一步提高图像压缩效率和质量,提出一种离散小波变换(DWT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的图像压缩方法(DWT-LSSVM)。采用DWT对图像分解,得到低频系数和高频系数,采用LSSVM归学习逼近高频系数,并采用混沌粒子群算法对LSSVM参数进行优化,对支持向量、权重和低频系数进行编码,得到数据压缩数据流。仿真结果表明,DWT-LSSVM获得了较高的压缩比,可以较好满足图像传输的实时性要求。

基于粒子群优化和小波变换的视频水印算法

为了保护数字视频的版权,提出一种基于粒子群优化和小波变换的视频水印算法,首先对水印图像进行Arnold变换与Logistic混沌映射相结合的灰度置乱预处理以增强其安全性能;再利用直方图帧差法将视频流分为不同的场景,通过密钥从中选取若干场景进行三级三维小波变换;最后借助乘法嵌入方式把水印信息嵌入到小波变换域的中频部分,水印的嵌入强度则由粒子群优化算法(PSO)搜索得出。仿真实验结果表明,该算法能较好的体现水印的鲁棒性和不可见性。

零树框架下整数小波图像编码的改进

整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点,但是图象经整数小波变换(IWT)后,能量集中性较第一代小波变换差很多,不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法,从两方面加以改进。首先,采用“整数平方量化阈值选取算法”,根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小,小波图像能量较一般小波差的特点,选取从1开始的正整数平方作为量化阈值的同时引入可调节的量化阈值系统,根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值,从而增加了零树的数量;其次,提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路,简化了编码与解码的过程。实验表明,本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起,改善了压缩质量,提高了压缩效率。

变电站容性设备介损在线监测数据压缩与预处理方法

介质损耗角是反映变电站容性设备绝缘程度的重要指标,在线监测处理方法采用数字化测量技术。依据绝缘特性的老化机理,监测数据具有一定的分散性和冗余性,因此,提出采用压缩比可变的嵌入式零树小波算法,对数据进行有效的压缩,提高信息管理的效率;利用最优相关滤波电路,滤除锯齿状波动和剔点等虚假信号,并将此信号转换成频域信号,通过小波重构方法进行特征值的提取。通过仿真分析验证,结果表明:对特征值的提取,可以提高容性设备绝缘诊断的准确性,实验验证该方法可行。

嵌入式小波零树图像编码算法的Matlab编程实现

随着基于多媒体的视频应用的激增和网络应用的不断发展,对图像压缩技术进行了研究.嵌入式小波零树,即ENW图像编码算法不仅具有高的压缩比,还能实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等优点,在ENW算法的基本原理的基础上,编写了Matlab程序进行编码实现并得出相应实验结果.

基于小波正交变换的图像数字信息隐写算法

本文介绍了基于小波正交变换下将数字印章信息嵌入到图像中的信息隐写算法。图像经离散小波正交变换,分解成4个四分之一大小子图:水平方向、垂直方向和对角线方向的细节子图和低频逼近子图,三个细节子图构成一个矢量,而矢量间又是相互关联的。在此原理上可以得到矢量中每个细节子图中像素的最大值和最小值,从而求得它们差值的绝对值,这样可用其来控制印章信息的嵌入。当需要印章的相关信息时,可以从图像中提取出来。从实验结果分析,写入信息的图像,可以达到不影响视觉效果。

基于嵌入式技术的光电信号自动检测研究

为解决微弱光电信号检测结果准确性较低的问题,设计了基于嵌入式技术的微弱光电信号自动检测系统。该系统中的数据采集模块采集包含噪声的光电信号,将采集完成的信号传递至微弱信号检测模块中,该模块使用小波分析算法构建微弱光电信号检测模型,使用小波神经网络优化算法对检测模型求解,实现微弱光电信号的检测,传递检测结果至微弱信号调理模块,对微弱信号实行调理,调理结束后将结果传递至ARM嵌入式控制模块,经该模块硬件控制实现整个系统的控制。该系统能够从包含噪声的光电信号中自动检测出微弱光电信号,检测结果具有较高的准确性和运行效率。

基于整数小波变换和嵌入零树的图像压缩算法

小波变换因其具有良好的时、频局部化性能,在图像压缩编码中得到广泛的应用。尤其提升小波的出现使无损压缩成为可能。该文采用整数小波对图像进行四级二维小波变换,根据系数特点介绍了一种小波零树的图像编码算法,给出了具体的算法编码实例,并用512×512的Lena图像对算法进行了仿真实验。

改进的嵌入式小波零树编码算法

EZW静态图像压缩算法,由于充分利用了小波变换图像的良好性质,引起了图像数据压缩领域的广泛注意。EZW算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一。通过对EZW算法及其改进算法的介绍,分析了这些算法存在的不足,并提出一种简单而有效的静态图像压缩算法,根据图像经小波分解后系数的特点和人眼视觉特性对Shapiro的EZW算法进行改进。由于人眼对图像的边缘信息的丢失非常敏感,改进后的算法更加注重边缘信息的编码,实验结果表明,重构后的图像更加清晰,尤其在低比特率时更加明显。

基于差分进化的数字图像水印优化算法

以平衡数字水印算法的鲁棒性和不可见性为主要目标,提出一种基于差分进化的DWT-SVD优化水印算法.首先,宿主图像和水印图像均经离散小波变换后生成4个不同频带子图.其次,由于人眼对4个子带变化的敏感程度不同,采用差分进化算法经变异、交叉、选择三步操作后分别获得适应各个频带子图的最优嵌入强度.之后,将混沌加密后的水印信息嵌入到宿主图像对应的奇异值中,完成水印嵌入.实验结果表明,经过一般的信号处理操作和几何攻击后,嵌入的水印图像能被完整的提取和检测,算法鲁棒性和不可见性都得到明显提高.

一种改进的嵌入式小波图像编码算法

通过深入分析嵌入式集合分裂块(SPECK)算法的优点与缺点,针对其优缺点对其进行改进,提出了一种低内存开销的编码算法:无链表SPECK算法。该算法通过取消原来算法中的链表结构减少内存耗费,提高算法的编码速度,从而使得该算法更易于软、硬件的实现;同时,该算法将重要系数的位信息伴随着符号信息、排序信息同时输出,使得比特分配更加合理,提高编码算法的压缩性能。实验结果验证该算法的有效性。

嵌入零树小波编码算法的DSP实现

这里以德州仪器公司的DSP芯片(TMS320VC5410)中的“比较选择和存储单元(CSSU)”和片内RAM、改进嵌入零树小波压缩编码算法,并通过硬件来实现该算法。提高了图像的编码速度。

嵌入式零树小波编码算法的优化研究

在研究Shapiro零树图像编码算法的基础上,从3种不同的角度提出了嵌入式零树编码算法的优化方案.结果表明,优化后的嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法效率高,易于实现,且编码与解码速度快,易于实时传输,可广泛应用于各种码率的传输.

基于EZW算法的地震数据压缩

地震数据压缩是解决海量地震数据传输及存储的一项关键技术。针对地震数据的特点,选用基于小波变换的适用的地震信号压缩方法,实现了对地震信号的有效压缩。该方法主要包括:对地震信号进行二维小波变换;利用系数之间的相关性对变换后的系数采用嵌入式小波零树编码(EZW)方法重新组织;采用自适应算术编码对量化后的系数进行无损熵编码。试验结果表明,对叠前地震数据压缩4倍时,信噪比可达50dB以上,而选用适用小波基对叠后地震数据压缩16倍时,信噪比仍可达30dB以上。