谱线自动提取的小波变换零交叉点方法

将原始光谱进行小波变换,然后研究谱线在小波变换域内呈现的特性,通过引入上、下零交叉点的概念,分析并得到吸收线和发射线分别对应于不同类型的零交叉点的结论。提出一种小波变换零交叉点方法用于提取谱线和拟合连续谱,与传统方法相比,该方法可以同时得到连续谱和谱线,并且无需专门去噪处理,克服了传统方法因拟合连续谱失真和去噪过程中带来的误差导致提取谱线不准确的缺点。通过对恒星、近邻星系等的试验表明,该方法是有效的, 对特征参数计算和基于谱线的光谱分类是非常有利的。     

基于特征约束的谱线自动提取

已有的谱线自动提取方法均采用整体阈值约束或局部阈值约束进行谱线识别,因而谱线提取结果中普遍存在谱线遗失或伪谱线过多的缺点。文章在谱线识别时加入了2个特征约束,第1个特征约束是： 谱线线心的强度必须大于局部阈值和整体下阈值,并且如果某一点的强度大于整体上阈值,则可认为在该点存在谱线;第2个特征约束是： 谱线的起始波长和终止波长处的强度必须小于谱线线心的强度。这2个特征约束使得该文的谱线提取效果较之已有方法有显著的提高。通过实验对该文方法和已有的方法进行了比较,实验结果充分体现了该文方法的优势。     

基于均值漂移实现非发射线天体光谱的谱线自动提取

非发射线天体的光谱是天体光谱谱线提取中最难处理的一种。针对非发射线天体,给出了一种基于均值漂移的谱线自动提取方法。首先,利用均值漂移总是指向局部密度最大点也即密度的模式点这一性质,提取出较为满意的伪连续谱;其次,均值漂移滤波同时工作在空间域和幅度域上,是一种非线性的边缘保持滤波方法,在去除噪声的同时,能够较好地保持特征谱线的信息,文章在连续谱归一化后,采用均值漂移去噪得到谱线光谱;最后,对谱线光谱设置局部阈值提取出特征谱线。通过对恒星、正常星系等的实验表明：该方法是有效的, 这将对后续的参数测量和基于谱线的光谱分类非常有利。     

正常星系光谱的一种谱线自动提取方法

正常星系的光谱是天体光谱谱线自动提取中最难处理的一种。文章针对正常星系光谱给出了一种新的谱线自动提取方法。首先,定义了两条光谱间的Max操作,Max操作的结果是生成了一条光谱,该光谱在每个波长处的强度取为在相应波长处强度较大的那一个光谱的强度;然后,通过迭代处理拟合连续谱,在每一步迭代中,先对原始光谱和前一步拟合出的连续谱进行Max操作,再对Max操作生成的光谱进行传统的连续谱拟合;最后,联合采用整体阈值处理和自适应的局部阈值处理提取谱线。实验结果表明：该方法的性能较之传统的小波方法有显著提高,这将对后续的基于谱线的光谱分类和参数测量非常有利。     

基于离散小波包变换的规整化波前解卷积

直接波前解卷积可以有效地克服大气湍流对天文观测的影响,但解卷积问题具有病态特性,必须进行规整化。基于奇异值分解的规整化方法在处理图像边缘等高频部分不够理想;而WVD方法仅适用某些解卷积问题。在提出一种基于小波包变换的新规整化方法的基础上,将此方法应用于室内模拟点源实验中,并与基于奇异值分解规整化的维纳逆滤波进行了对比,实验结果表明：该规整化方法可以有效地解决解卷积问题的病态特性,应用该规整化方法所恢复的图像质量明显提高。     

基于离散小波包变换的规整化波前解卷积

 直接波前解卷积可以有效地克服大气湍流对天文观测的影响,但解卷积问题具有病态特性,必须进行规整化。基于奇异值分解的规整化方法在处理图像边缘等高频部分不够理想;而WVD方法仅适用某些解卷积问题。在提出一种基于小波包变换的新规整化方法的基础上,将此方法应用于室内模拟点源实验中,并与基于奇异值分解规整化的维纳逆滤波进行了对比,实验结果表明：该规整化方法可以有效地解决解卷积问题的病态特性,应用该规整化方法所恢复的图像质量明显提高。     

基于稀疏表示的谱线自动提取方法

谱线提取在光谱分析中起着非常重要的作用,它对后续的光谱分类和参数测量有着直接的影响。文章提出了一种基于稀疏表示的谱线自动提取方法。首先,用基于稀疏表示的小波去噪方法去除噪声,该方法通过对光谱信号对应的小波系数进行稀疏化处理来达到去噪的目的,其优点是在处理小波系数时虽然将其作为整体进行考虑,但依然能保持小波系数的局部特性不变,所以在去噪的同时很好地保持了特征谱线的信息。其次,利用小波变换与样条拟合相结合的方法拟合出较为满意的伪连续谱,该方法在拟合过程中,先将强谱线扣除掉,从而使得拟合结果非常接近真实的连续谱。最后,通过对归一化后的谱线光谱设置自适应局部阈值来提取特征谱线。实验结果表明该方法切实有效。     

基于谱线检测的发射线星自动识别方法

针对我国即将建成的大型巡天项目(LAMOST),给出了一种基于谱线检测的发射线星自动识别方法.主要步骤:1)通过获取谱线特征匹配值进行恒星谱线整体估计;2)利用提取出的恒星谱线特征检测恒星的巴耳末(Balmer)线;3)对获取的特征匹配值采用阈值法,并结合恒星Balmer线的检测结果,进行发射线里判别.通过对SDSS DR4所有光谱进行识别,共获得了242条具有恒星发射线的特殊天体.根据星表查询结果,这些天体包括发射线星、激变变星和一些未知特殊天体等.大量真实光谱数据实验表明,本文方法可有效识别发射线星.     

一种基于小波变换的晚型星自动识别方法

我国正在执行的大型巡天计划(LAMOST计划),急需晚型星的自动识别系统。然而,在文献中尚未见到关于对晚型星有效自动处理方法的报道。文章旨在探索研究对晚型星自动处理的有效方法。在文章中,晚型星主要是指具有较强分子吸收带的恒星,主要包括富氧的M, L和T型星以及富碳的C星。通过研究我们发现： 对晚型星光谱进行5层小波变换后,第5层小波系数的频谱具有单峰分布的特性,其能量主要集中在以单峰为中心的特征区间内;对于其他类型的光谱,相应的频谱具有多峰分布的特点,其频谱能量比较分散,它们在晚型星特征区间内的频谱能量非常有限。基于上述发现,给出了一种基于小波变换的晚型星自动识别方法。实验表明该方法是切实可行的并且具有相当好的鲁棒性。     

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

基于小波包分析的光谱识别方法研究

光谱信号的自动识别技术是光谱分析技术中的重要组成部分, 是指运用模式识别方法,借助计算机技术,对相同测定条件下的光谱信号进行比较,根据信号之间的相似程度,从而得出两者之间化学组成关系的技术,主要应用于光谱的定性分析,也可用于光谱的验证。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象,简单介绍了光谱识别技术的基本原理和方法,随后为简化识别难度,进行了光谱信号的归一化处理,再在概述小波分析基本原理的基础上,提出了采用小波包分析的技术对光谱信号进行相关特征提取的方法,并根据统计学知识,得出了计算标准特征向量和允许误差向量的公式,然后运用二叉树分级判别的方法,实现了光谱信号的快速识别,最后举例对该方法进行了说明。     

基于小波包分解和EMD-SVM的轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号具有的非平稳和故障诊断样本数据难以按需获取的问题,设计了一种基于小波包分解和EMD-SVM的故障诊断方法。首先,采用Mallat塔式算法对信号进行降噪,实现信号的小波分解,获得重构后的故障诊断子频带信号。然后,在经典的EMD算法的基础上定义了改进的EMD算法,采用改进的EMD算法对经过小波包降噪的故障诊断子频带信号进行特征提取,从而获得故障诊断特征向量。最后,采用适合小样本分类的SVM进行故障诊断,将经过小波包降噪和EMD特征提取的样本数据用于训练SVM,得到用于故障诊断的多个二分类SVM故障诊断模型,通过投票机制来确定样本数据最终对应的故障诊断类别。在Matlab环境下对轴承故障诊断进行实验,实验结果证明了文中基于小波包和EMD-SVM的方法一种适用于小样本的故障诊断方法,且与其它方法相比,具有诊断效率高和精度高的优点。     

Medical Image Authentication Method Based on the Wavelet Packet and Energy Entropy

The transmission of digital medical information is affected by data compression, noise, scaling, labeling, and other factors. At the same time, medical data may be illegally copied and maliciously tampered with without authorization. Therefore, the copyright protection and integrity authentication of medical information are worthy of attention. In this paper, based on the wavelet packet and energy entropy, a new method of medical image authentication is designed. The proposed method uses the sliding window to measure the energy of the detail information. In the time–frequency data distribution, the local details of the data are mined. The complexity of energy is quantitatively described to highlight the valuable information. Based on the energy weight, the local energy entropy is constructed and normalized. The adjusted entropy value is used as the feature vector of the authentication information. A series of experiments show that the authentication method has good robustness against shearing attacks, median filtering, contrast enhancement, brightness enhancement, salt-and-pepper noise, Gaussian noise, multiplicative noise, image rotation, scaling attacks, sharpening, JPEG compression, and other attacks.     

基于正交小波包的茶叶近红外光谱特性分析

针对茶叶近红外光谱数据中存在着高度的共线性和高维数,根据小波包变换具有的去相关能力。通过引入保留能量和置零系数来定量描述茶叶近红外光谱小波包变换后的特性;分析与实验表明,正交小波包对近红外光谱具有较强的压缩能力,压缩后保留的能量为99．98％,而置零系数百分比高达95．87％;这一结果对近红外光谱图的存储、检索及快速处理都有着十分重要的意义。