光学表面非均匀中频误差的评价与修正

针对光学元件使用过程中中频误差将导致光学元件的激光破坏这一问题,提出一种中频误差突出频率提取方法。采用基于统计学的多样本数据处理,对于每一种采样方向都可以得到数个较为突出的不合格频率。利用这些频率进行确定性加工后,在特定方向,空间频率0.044 1 mm-1,0.085 8 mm-1,0.041 7 mm-1所出现的不合格次数分别降至加工前的23.9%,18.3%,29.2%,而整体中频误差减少至50.1%。结果表明,此方法降低了由光学表面中频误差方向性与局部性引起的不确定性。     

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点, 提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA). 该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点, 将量子粒子群优化算法(QPSO) 和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中. 因而, 利用QPSO对均衡器权向量进行了优化, 利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性, 利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图. 理论分析及水声信道仿真结果表明, QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差, 在水声通信中具有重要的参考价值.     

基于小波变换的混沌信号相空间重构研究

应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为，指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中，混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影，与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明，混沌信号经过 小波变换后，吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构，同时，系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明，利用小波变换研究混沌信号是有效的. 关键词： 小波变换 相空间重构 混沌信号 脑电信号     

基于小波分解系数的贝叶斯人脸识别方法

本文给出了贝叶斯人脸识别方法中匹配准则的多个近似表达式及一种实用的快速计算方法.在此基础上,利用反对称双正交小波变换的微分算子功能,提出了一种利用两幅人脸图象的小波变换系数差作为模式矢量的贝叶斯人脸识别方法,并利用AR人脸图象库进行了实验.实验结果表明本文方法与基于图象灰度的类似方法相比,识别率提高8%左右.此外本文方法也提供了一条在图象压缩数据域中实现人脸识别的可能途径.     

Study on the denoising method for the electromagnetic ultrasonic echoes from multiple interfaces

The electromagnetic ultrasound is used in the detection of interfaces of the adhesive multilayer structures to solve the unstable coupling problem in ultrasonic testing by traditional piezoelectric transducers. Based on the analysis of the transforming mechanism of electromag-netic ultrasound energy and the resultant dead zone from mutual inductance of the transducer, the wavelet filtering by soft-thresholding and adaptive noise canceling methods are used simul-taneously to the detected electromagnetic ultrasonic signals to overcome the drawbacks of the low signal to noise ratio （SNR） and the wide intrinsic dead zone of the transducer. Processed results in the interface detection of a three layered adhesive sample of steel and rubber materials demonstrate that the wavelet filtering enhances the SNR about 12dB while the adaptive noise canceling narrows the dead zone effectively.     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

基于白光干涉彩色图像的微结构表面形貌测量

微结构的表面形貌会显著地影响微纳器件的使用性能及产品质量,是微纳测试领域的一个重要研究方面,利用白光干涉技术是测量物体表面形貌的一种常见方法。区别于常用的CCD黑白相机,使用CCD彩色相机采集白光干涉条纹的彩色图像,使获取的图像包含了R、G、B三个通道的信息。利用小波变换法分别求解出在不同扫描位置处R、G、B通道的相位信息,通过建立的评价函数,并结合最小二乘法可精确确定零光程差的位置,利用相对高度和零光程差位置的线性关系,进而得到物体的表面形貌。通过仿真以及实际测量由VLSI标准公司制造的标准台阶结构,验证了所提出方法的有效性。     

基于复小波包分形理论的爬壁机器人故障检测

通过研究爬壁式机器人的控制和运动特征，提出一种基于复小波包分形理论的故障检测方法．利用复小波包的平移不变性，将爬壁式机器人传感器输出信号分解成独立的频谱，并进行阀值处理和重构，从而有效去除高频噪音并提取故障的特征频率；依据信号分形维数的多尺度不变性，在嵌入维数空间，采用维数最大距离法，确定复小波包域故障信号的关联雏数．仿真实验表明，爬壁式机器人在各种异常工作模式下的故障信号关联维数能比较真实地反映其故障状态空间，同时也验证了故障信号的关联维数低于正常信号的关联维数作为故障发生与否的定量判据的正确性．     

图像的微分处理与相关识别

介绍了小波图像微分原理,并对图像的微分处理与相关识别进行了实验分析和研究。实验结果表明,对图像进行小波微分预处理后,可以有效地减少图像中的低频成份,这就使图像相关运算更多地比较了图像的细节变化,增加了相关图像的信息量,可以有效地提高图像的识别能力。     

基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法

在分析多光谱遥感图像谱间和空间数据特点的基础上,提出了一种DPCM线性预测与基于提升方案的整数小波变换相结合的多光谱遥感图像有损压缩算法。在谱间采用DPCM预测去除谱间相关性;在谱内采用整数小波变换去除空间相关性,根据不同子带对目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并分别对各个子带量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码,实现高效的多光谱遥感图像压缩。实验结果表明,该算法在一定的压缩比下,重构图像具有较高的峰值信噪比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低。