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41.
一种基于小波变换的OTDR事件分析算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
简单分析了用 OTDR卡进行光纤检测的原理 ,根据小波分析检测信号突变点的理论 ,提出了运用小波分析对光纤断点及反射事件准确定位的方法。理论分析和实例计算表明 ,这种方法对 OTDR曲线中反射事件尤其是断点的定位非常准确 ,是一种行之有效的方法 相似文献
42.
43.
利用小波变换去噪时小波系数方差的估计对去噪结果影响很大。自然图像小波分解后得到的系数在不同的分辨率中差异很大,所以利用邻域估计中心点方差时,不同分辨率应有不同大小的邻域。首先对在邻域中利用极大似然准则估计中心点方差进行分析,再结合自然图像小波分解后的系数在不同分辨率子带中,根据平稳性和重要性选择邻域的大小。最后进行去噪实验,并取得正交小波分解下理想的去噪性能。 相似文献
44.
一种新的图像水印方案 总被引:1,自引:0,他引:1
目标区域是图像中视觉上最重要的部分。针对现有的水印算法很少考虑图像中确定的目标区域这一问题,提出了一种基于目标区域的水印方案(WIOR)。方案首先利用小波变换分析图像的目标特征,并依据图像的小波高频系数特征对其进行聚类,获得水印的嵌入域,在此嵌入域中,选择小波系数并对其进行量化调制来嵌入二值扩谱水印;同时,通过只在图像的局部区域内嵌入较少的水印信息来改善水印的隐蔽性。实验结果表明,该方案对于一类具有突出目标特征的图像具有较好的效果。嵌入的水印主要优势在于真正把水印嵌入图像的视觉重要部分,从而能有效地抵御剪切攻击,而且可以实现盲检测。 相似文献
45.
单小波去噪方法在多小波去噪中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
单小波去噪方法中Visualshrink去噪法是渐进最优的。但将'Visualshrink单小波去噪方法用于多小波去噪,其优越性丧失,图象中存在严重的Gibbs效应,且去噪效果降低,对此,我们改进了单小波Visualshrink去噪方法的门限选取,提出了改进的Visualshrink多小波去噪方法(VMD)。同时,还给出了离散多小波变换的具体实现方法。实验结果证明,改进的多小波去噪方法与直接将Visualshrink方法用于多小波去噪相比,前者效果明显好于后者。 相似文献
46.
提出了基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法 .通过 5 .5 6mm ,7.6 2mm和 12 .7mm三种枪弹试验获取信号 ,用小波包分解激波信号 ,统计每个频带的能量特征 ,用支持向量机方法训练测试样本 ,获得了很好的分类效果 .仿真结果表明基于超音速飞行体产生的激波信号来识别目标是可行的 . 相似文献
47.
In this paper, we present a new algorithm to estimate a regression function in a fixed design regression model, by piecewise
(standard and trigonometric) polynomials computed with an automatic choice of the knots of the subdivision and of the degrees
of the polynomials on each sub-interval. First we give the theoretical background underlying the method: the theoretical performances
of our penalized least-squares estimator are based on non-asymptotic evaluations of a mean-square type risk. Then we explain
how the algorithm is built and possibly accelerated (to face the case when the number of observations is great), how the penalty
term is chosen and why it contains some constants requiring an empirical calibration. Lastly, a comparison with some well-known
or recent wavelet methods is made: this brings out that our algorithm behaves in a very competitive way in term of denoising
and of compression. 相似文献
48.
基于Karhunen-Loève变换和小波谱特征矢量量化的三维谱像数据压缩 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于Karhunen Lo埁ve变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ve变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ve变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关性 ,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :Karhunen Lo埁ve变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Lo埁ve变换 /小波变换 /改进对块零树编码和Karhunen Lo埁ve变换 /小波变换 /快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下 ,峰值信噪比提高 2dB和 1dB以上 ,而速度提高了 1.5和 8倍 ,整体压缩性能有较大的提高 相似文献
49.
半参数回归模型中小波估计的随机加权逼近速度 总被引:10,自引:1,他引:9
把小波光滑方法和随机加权方法结合在一起,获得了半参数回归模型中参数分量的小波估计的随机加权逼近速度为σ(n^-1/2)。因此,从大样本意义上说,小波光滑方法和随机加权方法对半参数回归模型是可用的。 相似文献
50.