基于小波的信号分析

简介小波概念之后,对一组模拟信号进行分析,采用小波变换,选出合适的小波函数,处理后再重构。对采用Mexican hat小波、Shannon小波、Meyer小波这三种不同小波得到的去噪结果进行比较,验证信号的滤波效果与选取的小波类型有较大的关系。     

基于状态权的小波边缘检测算法

提出了一种基于小波变换和各向异性扩散的图像多尺度边缘检测方法。对噪声图像进行小波变换,得到高频和低频小波系数。对高频小波系数归一化后进行各向异性扩散得到状态权,把该权值作用在原高频小波系数上,得到了既去除噪声又保持结构不变的小波系数。对低频小波系数直接用小波阈值方法去噪,利用小波系数模极大值法对去噪后的高频和低频小波系数进行边缘检测,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该边缘检测方法由于结合了小波和各向异性扩散方法,从而有效地抑制了噪声,得到了连续、清晰的边缘。     

基于小波包分解的自适应图像编码算法

针对传统小波图像压缩算法普遍存在的纹理图像处理能力较弱的特点 ,通过合理选择最佳小波包基、自适应确定系数扫描次序、高效量化小波包系数等措施 ,提出了一种基于小波包分解的自适应图像编码算法 .对比实验表明 :本文算法的压缩效果不仅明显优于 SPIHT算法 (特别是纹理图像 ) ,而且优于已有的其它小波包图像压缩算法 .     

基于小波阈值的图像去噪算法研究

对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。     

故障信号检测时最佳小波基的选择

介绍了小波变换的基本理论及信号奇异性检测的原理。重点研究了故障信号检测的最佳小波基函数及分解尺度的选择问题,按照小波规则性系数选择小波基,这种方法是基于小波变换系数的大小与小波函数和信号之间的相似程度成正比,即小波变换系数越大,说明此小波与所分析信号相似度越高;反之就越低。仿真实验证明该方法的有效性和可行性。     

小波域图像降噪概述

小波域图像降噪是图像处理中一个引人注目的研究方向，为了使人们对小波域图像降噪有一概括了解，在对小波域图像降噪相关文献进行分析和理解的前提下，首先给出了小波变换的特性，同时阐述了小波去噪的最优准则和对图像进行小波变换时小波基的选取原则，然后评述了用于图像降噪的方法，并分析了利用小波系数建模的常用方法，最后探讨了小波域图像降噪的发展方向。     

基于遗传算法的仿生小波语音增强

分析遗传算法和仿生小波变换的原理和方法,提出一种基于遗传算法的仿生小波语音增强算法.首先将普通小波变换转换为仿生小波变换,得到仿生小波变换系数,接着利用遗传算法的选择、交叉、变异获得仿生小波的优化阈值参数,从而确定最优小波阈值,随后结合最优小波阈值和改进阈值函数去噪,最终将经阈值处理后的仿生小波的系数变换至普通小波域且实行连续小波逆变换,获得增强的语音信号.仿真结果表明,在低信噪比环境下,与传统的最小统计和仿生小波变换算法相比较,经本文提出的算法处理后的增强语音其失真和残余噪声更小,语音质量和可懂度都较高.     

基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量 色散识别①

利用小波神经网络自适应学习分类的优点,提出将多个小波神经网络并联使用,改进小波网络结构,在每个小波特征空间中确定小波神经元个数和初始化合适的小波基,用多级小波神经网络对毒品爆炸物的X光能量色谱的进行了识别分类。实验表明,用多级小波神经网络可以实现对不同种类毒品爆炸物的识别和鉴定,为X光能量色散技术用于毒品爆炸物的检测和识别提供了一种有效的方法。     

基于小波的图像数字水印方案

根据小波变换与人眼视觉特性相适应,提出的数字水印算法在图像的小波域进行,在嵌入水印前先对原始图像作小波变换,在小波变换的中低频系数上嵌入水印,然后再进行小波反变换,得到一幅加水印图像。在水印检测时先作小波变换,再在小波域中进行检测。实验结果表明改进算法具有较为理想的效果。     

小波分析用于光谱信号处理及其在Matlab中的实现

本研究主要包括小波变换和小波包对光谱信号进行消噪的处理算法和实现过程,利用Matlab小波工具箱及自编程序对两种消噪方法在果汁可见吸收光谱中消噪后的使用情况和效果进行实验与分析.通过本研究表明,研究小波分析在光谱信号消噪中的应用具有现实意义并切实可行.     

一种基于非分离小波的图像压缩算法的研究

提出了一种基于非分离小波的图像压缩算法，构造了不同性质(正交性，对称性，消失矩等)的小波滤波器，利用这些滤波器实现了非分离小波域的图像压缩，比较研究了在采用不同性质的小波函数的情况下非分离小波变换和张量积小波变换在图像压缩中的应用。从实验结果可以看出，非分离小波在性质接近时，在很多情况下要优于单小波与多小波，是一类具有良好应用前景的高维小波。     

Three-dimensional quantum wavelet transforms

Wavelet transform is being widely used in the field of information processing. One-dimension and two-dimension quantum wavelet transforms have been investigated as important tool algorithms. However, three-dimensional quantum wavelet transforms have not been reported. This paper proposes a multi-level three-dimensional quantum wavelet transform theory to implement the wavelet transform for quantum videos. Then, we construct the iterative formulas for the multi-level three-dimensional Haar and Daubechies D4 quantum wavelet transforms, respectively. Next, we design quantum circuits of the two wavelet transforms using iterative methods. Complexity analysis shows that the proposed wavelet transforms offer exponential speed-up over their classical counterparts. Finally, the proposed quantum wavelet transforms are selected to realize quantum video compression as a primary application. Simulation results reveal that the proposed wavelet transforms have better compression performance for quantum videos than two-dimension quantum wavelet transforms.     

基于二进小波统计特征的纹理图像检索

二进小波变换利用模局部极大值来提取图像的多尺度边缘信息。该文研究了二进小波系数的统计特性，提出并验证了二进小波系数直方图服从于指数分布。分析了二进小波系数的一阶、二阶统计矩(共生矩阵)特性并将其应用于纹理特征提取。理论分析和实验说明，采用Manjunath方法和二阶统计矩方法的二进小波在纹理图像检索方面优于单小波。     

小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用

阈值函数的选取以及阈值的确定是小波收缩消噪的关键问题,阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理.基于噪声和信号在小波变换下表现出截然不同的性质:噪声对应的小波变换系数将随着尺度的增大迅速衰减,建立了小波收缩消噪的统一框架.在该框架下总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式,研究了它们的性能及特点.仿真实验结果表明,该方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息.     

广义Morse小波在物体三维轮廓测量中的应用

光学主动非接触式物体三维轮廓测量技术应用广泛。为了测量物体面形的3D轮廓,提出用广义的Morse小波作为母小波,对由物体表面高度调制而发生变形的投影条纹图像进行连续小波变换,根据小波变换的相位与物体高度之间的关系确定物体3D轮廓。并与当前最为流行的复Morlet小波作为母小波进行详细比较。模拟和实验对比均表明,由于广义Morse小波具有灵活的时频局部特性及严格解析性,广义Morse小波作为母小波是适合的,并且测量物体3D轮廓效果优于目前流行的用复Morlet小波作为母小波,测量精确率提高约20%。     

JPEG2000压缩标准中小波基的选择

从数字图像压缩编码系统中小波基选择的几个指标出发，对这些选择指标进行了详细的讨论，阐述了这些选择指标之问的关系和对数字图像压缩性能的影响。基于这些选择指标对基于人眼视觉特性构造的新型小波基(V9／3)和Daubechies9／7小波基进行比较，结果表明前者的压缩性能要优于后者，采用前者进行数字图像压缩时，重建图像具有更好的视觉效果，而且可以显著减少小波变换的计算复杂性。     

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。     

基于二代小波提升算法的快速图像边缘检测

利用小波多尺度特性提取图像边缘是目前研究热点之一;通过比较第一代和第二代小波算法特点,引入二代小波提升结构的概念,提出了一种基于二代小波提升结构的快速图像边缘检测算法;对三次B样条小波基实现提升格式,通过计算大尺度下分解子图的模值和幅角来确定边缘;经过实验比较,能比经典的边缘检测算法得出更精确的边缘图像,同时通过与基于第一代小波算法的边缘检测比较,基于二代小波提升格式的边缘检测算法计算更快速,更高效.     

小波图象去噪综述

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上，首先通过对小波去噪问题的描述，揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性；接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法，并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系，不同噪声场合下的小波去噪等几个方面，对小波图象去噪进行了综述，最后，基于对小波去噪问题的理解，提出了对小波去噪方法的一些展望。     

分形信号的小波谱相关研究及仿真

小波变换作为一种新兴时频分析方法,其小波谱表征了信号的时频特性。文中对信号的小波谱进行了较为详细的讨论,并与魏格纳一维尔分布进行了比较。根据时频分析的理论,把小波谱扩展到了小波相关域分析,提出了信号的小波谱相关分析方法,并应用到分形信号的分析上,探讨了它的相应特性。对探讨的结果进行了仿真,给出了小波谱相关在信号检测中的应用前景。