基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果.     

sEMG信号采集电路设计及其特征提取算法

表面肌电(Surface electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了神经和肌肉的活动功能状态,已获得广泛应用。本文设计了一种sEMG信号采集电路并以单通道形式采集上肢5种动作的sEMG信号,经小波包变换提取6种特征(其中一种引自基于小波变换的特征提取方法)并分别结合PCA和KPCA进行处理;再分别用BP神经网络和SVM进行动作识别。此外,对比了小波变换的特征提取;讨论了KPCA与PCA在特征变换上的差异。所提取的基于小波包变换的6种特征有5种的识别率均超过95.7%,其中引入的高低频系数组合特征在BP神经网络下平均识别率超过99%。基于小波变换提取的5种特征经KPCA变换后也达到较高的识别率。实验结果表明,本文的sEMG信号采集方法及其特征提取方法均达到较好效果。     

基于小波包分析的虹膜识别研究

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.     

基于小波包分析的虹膜识别研究

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.     

小波包特征熵在级联式变频器故障诊断中的应用

为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法.对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,基于小波包特征熵的信号提取方法在级联式变频器故障诊断的应用中具有较高的有效性与可行性.     

小波包变换在手写体金融汉字识别中的应用

针对小波包变换的特点,提出了一种基于小波包变换的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行二维小波包分解,利用基于子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,将特征向量送入支持向量机进行分类。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。     

小波包分解在虹膜识别中的应用研究

小波包分解是从小波变换延伸而来的一种更精细的信号分析算法，具有分析高频特征信息的优势。文中结合小波包分解的特点，提出了一种基于小波包分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波包分解，并对各窗口的子带图像作筛选处理；然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩，得到虹膜识别特征；最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。实验结果表明了该算法的有效性。     

一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术

在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的.     

小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法

EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义, 但其特征选择对信号识别准确率影响较大. 针对这个问题, 本文基于Q因子小波变换, 提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法. 该算法首先根据小波分解后的子带信号定义能量香农熵比, 用其作为可调Q因子小波的优化评价标准; 再融合变换后信号的时域, 频域和非线性特征, 通过自适应特征选择方法构建特征子空间; 最后在该特征子空间下对脑电信号进行识别. 在BCI脑电竞赛数据集Dataset III, O3VR, X11b和S4b进行了实验, 实验结果表明: Ad-TQWT MF算法在LDA分类器中精度为89.2%, 81.2%, 83.2%和85.6%, 相比于原Q因子小波变换, 冗余特征减少10%30%, 相较于Haar和Db 4小波精度提高3%5%, 证明了Ad-TQWT MF算法的有效性.     

Construction and properties of spline dyadic wavelet filters

This paper focuses on the construction and properties of spline dyadic wavelet that equals its reconstruction wavelet. A general construction method of finite spline dyadic low-pass and high-pass filters is given. It proves that finite spline dyadic low-pass filters are symmetric about 0 or 1/2, but there are no finite spline high-pass filters possessing symmetry with respect to 0 or 1/2. It further shows that there exist infinite spline high-pass filters possessing symmetry with respect to 0 or 1/2, which can be constructed. Their energy is concentrated and so finite symmetric spline dyadic wavelet filter that equals its reconstruction filter can be obtained approximately. Construction examples for quadratic and cubic spline dyadic wavelet filters are given.     

结合小波预处理的图像编码方案

提出了一种新型的结合小波预处理的图像编码方案，在编码端，首先对原始图像进行模糊化处理，然后再按照通常的小波变换进行编码；在解码端，先进行小波变换，然后再进行与模糊化相反的清晰化处理，得到恢复图像，试验结果表明该编码方案在计算复杂度上上升极少，在恢复图像质量上下降很少，但是在图像压缩比上得到大幅度的提高，是提高小波变换图像编码效率的理想方法。     

二维时空域连续小波变换在目标跟踪中的应用

连续小波变换在图像处理尤其是目标跟踪领域中的应用很广,目前在跟踪上运用较多的小波有Gabor小波、时空域Morlet小波等。本文重点说明二维连续小波变换目标跟踪的原理及实现过程,并将二维连续小波变换运用到微小目标以及红外目标跟踪中,取得很好的跟踪效果。     

一种最优小波的设计方法

首先介绍了小波变换的基本原理,并在此基础上详细说明了如何根据所要分析的信号设计最优小波,最后介绍了它在图像处理中的应用。实践结果证明运用最优小波对图像进行处理相比一些常用的小波有更好的效果。     

Q-shift二元树复小波在图像融合中的应用

复小波滤波器的构造较为复杂,采用Q-shift方法构造的二元树能有效地逼近复小波的实部和虚部特征,且具有近似的平移不变性;将二元树复小波变换用于不同传感器图像的融合,对来自不同传感器图像进行Dual-Tree CWT分解,得到2个低频子图和6个高频子图,将低频部分进行加权平均,高频部分采用最大值选取法进行融合。对融合结果的性能采用熵、均方根误差、平均梯度和相关系数进行评估,并与其它融合算法进行比较,结果表明:本融合方法优于同等环境下的其它方法。     

基于单类支持向量机的音频分类

研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法,能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量,并融合多特征向量,将音频分为5类：纯语音、音乐、环境音、含背景音语音和静音。实验结果表明这种方法具有较好的分类精度,性能优于贝叶斯、隐马尔可夫模型和神经网络分类器。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术,它不像传统的压缩技术,JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波.嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础,改进其算法,实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

偶数长有理数对称紧支双正交小波滤波器设计

基于Daubechies紧支集小波构造方法所得到的小波滤波器多为非线性相位和无理数系数。非线性相位滤波器在图像处理过程中容易引起失真,而无理系数滤波器给小波变换的应用尤其是在算法的硬件实现方面带来不便。借助完全重构滤波器思想,进行了具有线性相位的双正交小波滤波器设计,同时通过添加消失矩特性条件,归纳推导出偶数长有理系数双正交对称紧支集小波滤波器的构造方法。以长度为8-4双正交小波设计为例,对设计方程中出现的自由变量的取值范围进行了讨论,得到了8-4有理系数双正交对称小波滤波器。