基于小波的光照补偿及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于小波分析的人脸图像光照补偿技术,通过舍弃图像中的低频分量,仅用高频分量进行图像重构,便可较好地消除原始人脸图像中光照的影响.并将该技术应用于特征脸法人脸识别,在Yale库和自建库图像中,实验测得在较大尺度的情况下,图像识别率都有明显提高.     

紧支撑Gabor框架的稳定性

1引言自Duffin和Schaeffer提出了框架理论以来,框架理论在数学和信息科学等领域占有非常重要的地位,在小波分析和时频分析中起着举足轻重的作用.现在Gabor框架系统被广泛地应用在信息论,量子力学,信号处理和图象处理等方面.Gabor框架的稳定性是应用中所需要的,同时也是人们关心的问题.但是,一直以来对Gabor框架的稳定性的研究主要集中在L~2(R)上,即使在L~2(R~d)上的研究也主要针对单项指标扰动进行了研究.本文借助于文[2]中的定理3和定理4,文[3]中的定理2和文[5]中的定理2.1,分别对L~2(R~d)上紧支撑Gabor框架的窗函数、平移指标、旋转指标以及多项混合扰动的稳定性进行了讨论.     

支持向量回归同时测定苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸的研究

在波长200~400 nm范围内,测定酪氨酸、色氨酸和苯丙氨酸混合体系的吸光度,用连续小波变换(CWT)对光谱数据进行预处理,再用支持向量回归(SVR)方法进行建模,建立了支持向量回归紫外分光光度法同时测定酪氨酸、色氨酸和苯丙氨酸的方法,用所建方法对模拟样品进行了测定。结果表明,酪氨酸、色氨酸和苯丙氨酸预测结果的回收率在98%~102%之间,测定结果准确。     

离散小波变换-支持向量回归方法同时测定苯酚、苯胺和苯甲酸

在波长范围200～400nm测定苯酚、苯胺和苯甲酸混合液的吸收光谱,用离散小波变换（DWT）对光谱数据进行处理,再用支持向量回归SVR方法进行建模,建立了离散小波变换一支持向量回归方法（DWT—SVR）。方法用于模拟样品和污染水样中苯酚、苯胺和苯甲酸的同时测定,结果满意。     

一种基于新型小波包阈值的图像去噪方法

提出了一种基于小波包理论去除图像噪声的方法,用小波包把图像分解为高频分量和低频分量,根据高频分量估计噪声的标准差,并利用该标准差以及Birge-Massart惩罚函数计算阈值.鉴于传统软硬阈值的缺陷,采用一种新型阈值量化方法,用三次多项式在硬阈值的基础上插值,使新的阈值函数保持了连续性和可导性.通过这种方法既消除了图像的振铃现象,又保留了细节成分.实验表明：与传统方法相比,新方法使图像视觉效果和峰值信噪比均获得提高.     

基于字符纹理的车牌定位算法

提出了一种基于小波变换和均值聚类的实时车牌定位算法,根据车牌字符的纹理特征,在小波变换域中结合均值聚类自适应动态阈值取得字符信息,然后通过连通区域分析,结合车牌的宏观特征对车牌进行定位,试验证明,该算法准确率高,抗干扰性强。     

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。     

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在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir探针I-V特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

时频分析在旋转机械状态监测及故障诊断中的应用

本文简要介绍了时频分析方法的发展及其在旋转机械状态监测、故障诊断领域中的应用。并以一个实际监测系统为例，对其检测信号应用时频分析的方法进行了数据处理，对用传统傅立叶变换处理的结果与采用时频分析方法处理的结果进行了对比分析．     

基于同伦技术的Burgers方程的小波精细积分算法

以Burgers方程为例,结合区间小波精细积分方法,将同伦摄动方法的应用范围推广到多维非线性问题,给出一种求解非线性偏微分方程的新的小波精细积分方法,得到一种近似解析解的数值结果,对时间步长不敏感,更适合于求解非线性问题.