基于小波的信号去噪分析

由实际应用可得,作为一种新的多辨认分析方法的小波变换,由于具有多分辨特征和时频局部性,可同时进行频域和时域分析,所以特别适用于进行非平稳信号的处理。首先介绍了小波分析的信号去噪原理,其次接着阐述了4种去噪算法：小波分解与重构去噪方法、模极大值检测法、阈值法及平移不变量小波去噪法。对于叠加了高斯白噪声的仿真信号,分别将上述的4种方法用于去噪处理,并通过仿真过程不同及图形差异对几种方法进行比较。     

DWT域基于系数量化的盲水印算法

提出了一种DWT域内基于系数量化的盲提取图像水印算法。通过分块量化DWT域的近似分量来嵌入二值水印信息。水印提取实现了盲提取,并结合Haar小波的特殊性质,增强水印的鲁棒性。仿真实验证明了该算法不仅具有较好的不可见性,而且对常用的普通攻击和诸如旋转、缩放、平移等几何攻击也具有较好的鲁棒性。     

WSN安全协议SPINS的研究与改进

无线传感器网络是一种新的应用型网络,被认为是未来改变世界的十大技术之首,有着广阔的应用前景。近年来,随着无线传感器网络受到越来越多的关注与应用,其安全问题也变得越来越重要。首先分析了无线传感器网络的特点,并在其基础上讨论了传感器网络的易受的安全威胁及安全需求,然后重点研究了SPINS安全协议,并针对其依赖基站的弱点提出了一种变换基站的改进方案。     

基于FEKO 的微波成像研究

雷达为了快速识别目标,需建立相应的目标特性库,现有的得到目标特性的方法有实测法和仿真法,实测法耗时耗力又耗钱,不能大量使用。而目前的仿真方法将电磁计算和成像分开进行,不利于快速及准确成像。本文使用MATLAB 编写成像系统,通过后台调用FEKO,将FEKO 建立的模型计算远场来模拟回波,将计算结果成一维距离像和二维ISAR 像,从而大大提高了成像速度和精度。     

FFT在低功率微程序控制器中的应用

低功率微处理器的储存空间比较小,如何用其实现FFT变换一直是一个比较重要且很难实现的问题。详细介绍了实现FFT的具体算法包括低功率微处理器的固有缺点,采集样本需要注意的问题及其程序实现,加窗程序以及在实现过程中应注意的问题。在低功率微处理器中实现了FFT变换,结果表明所设计的方法在低功率微处理器中具有良好的性能。     

SAR图像舰船尾迹检测及其真假判别方法

针对常规Radon变换域中尾迹峰值检测的不确定性问题,提出了一种基于特征空间决策的尾迹检测算法.该算法首先门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;然后对这些相应的局部峰值的"截面"进行连续小波变换峰值匹配,再根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策.对仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹.     

幂变换对雷达目标HRRP识别的性能影响

分析了幂变换对雷达目标高分辨距离像的特性影响.从类别可分性角度研究了高分辨距离像(HRRP)经幂变换后,其类内和类间相关系数变化情况以及对特征提取的性能影响.采用主分量分析法对原始HRRP和经过幂变换的HRRP进行特征提取,用提取后的特征输入支持向量机分类器进行训练和学习.实验结果表明,幂变换减小了HRRP类内和类间相关系数的差别,进而影响特征提取性能.     

基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。     

基于背景位平面向低位位移的ROI压缩算法研究

针对JPEG2000中一般位移法消耗大量的比特数编码形状信息和最大位移法不能控制感兴趣区域(ROI)与背景(BG)区域相对质量的问题,以及经典多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法中忽略小波子带兄弟间相关性的缺点,提出了一种应用于ROI压缩编码的BG位平面向低位位移的移位方法,并对SPIHT压缩编码算法的零树结构进行了改进,在解码端即使BG部分未被反向平移,仍能有较好的结果。通过缩小BG幅值及改进零树结构的SPIHT压缩算法的仿真实验表明,该方法实用有效,适用于较大压缩比及低码率传输的情况。     

基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法

提出了一种基于分块小波变换和相对量化的图像数字水印算法。由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而在提取水印时无需原始图像和原始水印。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对亮度和对比度调整攻击具有非常强的稳健性,对JPEG压缩、重采样、颜色抖动、平滑和加噪声等常见的图像处理攻击具有很强的稳健性,并且算法思想简单、步骤简便和容易实现。