基于多重分形模型的非高斯信号建模

在小波域中，研究了基于β分布、点集分布和β分布与点集分布的混合多重分形模型（β－MWM．pm-PWM和β－pmMWM）；运用相关性检测和多重分形奇异谱检验方法分析了这3种模型对实际的水声非高斯信号的逼近性能。探讨了非高斯信号的多重分形分布特性，将研究结果应用于水声噪声的分析中，发现其多重分形分 布与环境有密切的关系；应用于水声噪声的识别研究中，取得了较好的实验结果。     

大型圆柱工件形位误差检测方法

采用三角法测距原理,使用高精度激光CCD位移传感器进行数据采集。针对激光CCD灵敏度高,干扰噪声容易混入测量数据中的问题,提出了一种基于小波分析的误差分离方法--运用谐波分析的思想方法和小波理论中Mallat多频率分析算法进行误差分离,经过误差分离以后的数据用人工免疫算法求出形位误差。以大型高精度油膜轴承为应用对象,研究了圆柱形工件形位误差在线测量方法。实验证明此方法精度高,操作简单,使用方便,具有很高的实用价值。     

基于多分辨分析的有限长信号小波快速算法

本文根据多分辨分析理论,通过对小波变换快速算法的分析,推导出了适合计算机软件编程的正交小波快速算法的矩阵表达形式。通过计算机编程,对一含有突变点的有限长弹性波信号进行分解、重构,结果表明该算法能正确判断出突变点的位置。     

基于RSA加密和DS算法嵌入的DWT变换域图像隐写

为提高秘密数据安全性并保持载体图像良好的视觉质量,本文提出了一种基于RSA算法加密和DS算法嵌入的离散小波变换(DWT)域图像隐写方法.首先借助经典的RSA算法对数据进行加密,秘密数据被转换成密文,借助二维离散小波变换域的修正细节系数,利用DS算法将已加密的秘密数据嵌入载体图像,并分析了接收端对秘密数据的复原过程.最后,借助MATLAB软件对本文提出的方法进行验证,并用峰值信噪比(PSNR)对结果进行评估.结果表明,本文提出的方法能有效增强秘密数据的安全性并能保证载体图像的视觉质量,因此具有可行性和有效性.本文隐写机制高度安全,在信息安全领域具有良好的应用前景.     

基于小波变换的主元分析人脸图象识别

基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能...     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

基于小波提升分解的带钢表面缺陷检测

针对带钢表面缺陷的特点,提出了一种基于图像处理的快速检测方法.首先,通过分析小波的提升格式,确定了带钢图像的小波提升分解方法.其次,利用DB2小波对带钢图像进行二层提升分解.然后,选取二层水平细节和垂直细节子图进行图像融合.在此基础上,对融合图像进行标准化和维纳滤波.最后通过oust方差法进行分割从而实现对带钢表面缺陷的检测.实验表明,采用此方法能够有效抑制图像背景干扰,实现带钢缺陷的快速检测.     

对图像压缩中的SPIHT与SPECK算法的研究

在众多的图像压缩算法中,SPIHT和SPECK具有较好的性能,文中对这两种算法进行了深入地研究.首先介绍了小波变换后系数的分布特点,然后从算法思想、集合定义、分裂过程、排序过程、量化以及编码后的码流等方面分别介绍了SPIHT(多级树集合分裂)和SPECK(集合分裂嵌入块)算法,最后总结了他们的异同之处.     

基于小波包变换及改进阈值法则的水声信号压缩

文中提出一种将小波包变换与改进的能量保留阈值法相结合的水声信号压缩方法,并讨论了该方法实现过程中小波包的选取、小波包分解算法、改进的能量保留阈值确定等问题,最后进行了仿真分析．仿真结果表明,本算法对水声信号压缩编码效果较为理想．