基于改进阈值的小波域语音增强算法

提出了一种基于改进阈值的小波域语音增强算法.在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间.利用改进阈值对染噪语音的小波系数进行阈值处理,达到了语音增强的目的.实验结果表明,该方法在抑制白噪声的同时减少了语音信息的损失,较硬阈值与软阈值的小波域语音增强方法相比,增强语音的信噪比、均方误差等性能均有明显的提高.     

一种基于FCM的噪声图像分割算法研究

针对噪声污染的图像进行有效分割困难问题,提出了一种基于模糊C均值的噪声图像分割方法.该方法首先应用离散小波变换(DWT)将图像进行分解获取不同尺度的小波系数;然后利用粒子群(PSO)算法自适应搜索最优的阈值对小波系数进行处理,将处理好的系数利用小波重构得到重构图像;最后利用模糊C均值聚类完成图像分割.该算法在Berkeley数据集上进行实验,结果表明与其他算法相比,该算法具有更好的性能.     

一种小波域音频信息隐藏方法

提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法，将保密语音隐藏到载体音频中．为提高隐藏重和保密语音传输的安全性，对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制，生成待隐藏的比特序列；通过量化方法，将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中；保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明，隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降，提取的保密语音感知质量较好；该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性．     

小波阈值消噪算法中分解层数的自适应确定

在对带白噪声信号的小波变换特性分析的基础上,基于自相关函数的白噪声检验方法,提出了一种确定小波分解层数的自适应算法.结合不同的小波阈值处理方法,用信噪比和最小均方误差为度量指标,探讨了在阈值消噪算法中本文提出的确定“最佳”分解层数算法对消噪的有效性.并给出了数值仿真实验结果及分析.数值仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.     

Curvelet变换结合(2D)~2PCA的人脸识别算法

作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合双向二维主成分分析((2D)~2PCA)的人脸识别算法,以Yale人脸数据库进行人脸识别实验,结果表明,该算法相对于传统基于小波变换的人脸识别算法,能有效提高识别率,缩短识别时间。     

基于多分辨率分解的音频水印算法

根据小波变换的时频分析特性和多分辨率的分析特性,提出了一种基于小波变换的数字水印嵌入与检测算法.用这种算法嵌入水印有很强的隐蔽性,对原始音频信号的影响基本上察觉不出来.仿真实验证明使用这种算法能够正确地检测出水印的存在,可以抵抗噪声干扰、去噪处理、滤波处理和信号的重采样等.     

基于光学小波联合变换相关器的图像尺度和旋转不变识别

提出一种基于光学小波联合变换相关器的图像识别系统。该系统对光学图像具有较高的识别力,并可实现图像的尺度和旋转不变识别。首先应用对数极坐标-梅林变换对参考图像和待测图像进行预处理,然后同时置于光学联合变换相关器的输入面上,在空间频谱面上通过小波滤波实现图像的光学小波变换,最后在输出面上得到二者的互相关峰。Matlab仿真结果表明,该系统同时排除了因图像尺度变化和旋转造成的干扰,并得到很好的峰噪比和识别力.更多还原     

基于小波子带能量加权的人脸识别方法

针对人脸识别中小波变换后信息利用不充分和权系数选择困难的缺点,提出一种基于小波子带能量加权的人脸识别算法.首先应用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行二层小波分解,然后将得到的第2层4个子带进行加权组合,并给出一种基于小波子带能量权系数求解法,无需进行人工实验选取.在此基础上,采用PCA＋LDA方法进行特征提取,并在ORL人脸库中进行实验,与传统的算法相比有较快的识别速度和较高的识别率.     

基于小波理论的地磁脉动信号的消噪处理

利用小波变换良好的时 -频局部化性质和多分辨率分析特性 ,将含噪地磁微脉动信号中的有用信号与噪声区分开来 ,通过对高频系数进行阈值化处理 ,再经小波重构后的信号 ,实现了对原磁微脉动信号的消噪 .结果表明 :选用适当的小波 ,采取合适的阈值选择规则和比例调整方式 ,可以很好地实现对地磁微脉动信号的消噪处理 .处理结果与传统分析方法比较 ,具有不可比拟的优越性 .     

改进的静止图像小波零树编码

在深入研究尺度小波变换和嵌入式小波零树压缩编码算法的基础上，探讨了一种改进的小波零树编码算法。通过采用基于嵌入式零树预测扫描算法的改进小波变换编码方法，对小波分解的低频子带图像采用DPCM预测编码，高频子带图像采用了改进的取消重要系数排序的零树预测扫描算法进行压缩编码，使之既具有原零树算法良好的压缩品质，同时也简化了的压缩算法，提高了该算法 的适应性，与JPEG压缩相比，它消除了JPEG图像在高压缩比下的方块效应，取得了令人满意的实验效果。     

基于MMSE先验信噪比估计的语音增强

针对传统最小均方误差（MMSE）沿爵增强方法无法准确处理快速语音的变化问题，提出了一种堆于MMSE估计先验信噪比的语音增强方法，利用该笔法估计每帧语音俯号的每一个频率分量上的平滑系数αn,k。进行平均反馈估计，从而得到更加接近于真实情况的先验信噪比，进而使用MMSE方法进行语音的增强，提高了对于快速变化语肯的增强效果，实验结果农明，本方法比传统MMSE语青增强方法在增强性能上提高了近2dB。     

一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法

针对多带正交频分复用（MB-OFDM）的超宽带系统,为减小其常规最小均方误差算法的运算量,提出一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法.新算法在原最小均方误差算法的基础上,将求逆问题转化成一簇线性方程组的求解问题,然后通过初等行变换直接得到信道的估计值.新算法不仅降低了原最小均方误差算法的复杂度和运算量,而且保持了原估计方法的性能.并且基于超宽带标准信道CM1的计算机仿真结果也验证了新方法的有效性.     

电离层行扰的GPS台网监测

利用分布在武汉、安陆、荆州三地的全球定位系统(GPS)接收机组成局域GPS台网，监测中国中低纬地区电离层行扰(TID)现象．基于小波变换的多分辨分析特性与Mallat算法，给出了从垂直总电子含量(QVTEC)的时间变化曲线中提取电离层扰动的算法．并通过一个观测实例，说明了利用该方法可以有效地从QVTEC时间变化曲线中去除由卫星运动和电离层日变化等因素引起的日变化趋势，进而提取出短周期的电离层扰动．分析结果表明，本文提出的GPS组网方式和数据处理方法在中国中低纬地区TID监测中具有广阔的应用前景．     

基于连续小波变换的NOAA热红外影像信号场分析

利用二维连续小波变换(墨西哥帽小波),结合影像下的地物类型分布,对多时相的NOAA/AVHRR影像4波段数据进行信号场分析.结果表明,在小尺度下显示不同地物类型、相对差异、位置及形状等信息;而在大尺度则主要表现了水陆、地貌导致的地域差异.不同时相数据的大尺度分析对比,体现了空间格局和变化趋势.     

基于小波变换的局部化数字水印算法

为了解决许多水印算法不能抵抗任意剪裁的缺点，提出了局部化数字水印算法．通过二维Mexican Hat小波变换提取图像中的多个特征点，在以特征点为中心的局部化区域中分别进行小波变换，并通过对小波系数进行单系数量化来实现水印信息的嵌入，同时水印的提取不需要原始图像的参与．实验结果表明，在剪裁后待检测图像中至少包含一个嵌入水印区域的前提下，该算法对JPEG、JPEG2000压缩和任意剪裁具有很强的抵抗能力．     

基于主成分分析和分层树集合划分的Huffman算法图像压缩研究

互联网的飞速发展,产生了大量的图像信息.为了减少图片占用的存储空间,提高图像质量,提出了一种将主成分分析（PCA）和分层树集合划分（SPIHT）压缩算法相结合的有损图像压缩算法.首先对图像进行主成分分解,选取主要特征值进行压缩,再利用SPIHT算法将图像分解成不同子带的小波系数进行压缩,对SPIHT压缩系数进行哈夫曼编码,实现图像二级压缩.将本文提出的算法与SPIHT、SPIHT的哈夫曼编码、JEPG2000、PCA压缩算法进行了比较,结果表明本算法较其他压缩算法具有更好的性能,在压缩比相同的情况下能获得更高的PNSR和SSIM.     

改善含噪语音说话人辨认系统性能的方法

当对含噪语音进行说话人辨认时,系统的识别性能会明显变差,本文提出采用对倒谱参数非线性加权的方法,改善系统的噪声鲁棒性.通过对多种加权窗的正识率比较,发现对LPC倒谱低阶参数加权提升,对美尔倒谱高阶参数的加权提升,均提高了系统的识别性能.