基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

二维CAS小波求解变厚度功能梯度简支梁的弹性静力学问题

利用正交的二维CAS小波方法数值求解了变厚度功能梯度简支梁的二维弹性力学问题,此求解过程相对简单,易于编程,具有可推广性.     

基于小波变换和数学形态学的运动物体检测

提出了一种基于帧差法和小波变换相结合的运动目标检测方法，充分利用帧差法计算简单和小波变换的多尺度特性。实验表明，这种方法可以有效地从复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动目标。而且能够有效的抑制噪声。同时减少计算时间，满足检测的实时性要求。     

〈I〉型三角剖分下非张量积连续小波基的构造

多维非张量积小波是近年小波研究领域中的热点问题之一 ,它们与多维张量积小波相比具有更多的优势 .关于高维张量积、非张量积小波 ,目前已有一些很好的工作 (见文[2 ] [3 ] [4 ] ) ,但关于样条小波 ,还有许多问题有待于研究 .本文针对〈I〉型三角剖分下的二维线性元空间 ,讨论其具有紧支集和对称性的半正交样条小波基 .给定 x1 x2 平面上的〈I〉型三角剖分 (图 1 ( a)所示 ) ,记 j=( j1 ,j2 ) ,| j| =j1 + j2 ,πm= { 0≤ |j|≤ mCj1j2 xj11 xj22 ,Cj1,j2 是任意实数 }为次数不超过 m的代数多项式全体 .引入剖分尺度为 1的线性元空间 V0…     

小波变换在金融数据分析中的应用

市场上的数据,从本质上讲都是一种时间序列。它和小波分析中的信号具有相同的特性。因此,完全可以将这些经济时间序列看成信号,应用小波变换进行分析和预测。     

NEW WAVELET BASES FOR NON－HOMOGENEOUS SYMBOLIC SPACE OpS1,1^m AND RELATED KERNEL－DISTRIBUTION SPACES

This paper constructs several classes of new wavelet bases, which are unconditional bases for related operator spaces. Using these bases, the author analyzes non-homogeneous symbolic space OpSm1,1 and two related kernel-distribution spaces, and characterizes them in two wavelet coefficients spaces. Besides, some properties for singular integral operators are studied.     

一种小波域音频信息隐藏方法

提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法，将保密语音隐藏到载体音频中．为提高隐藏重和保密语音传输的安全性，对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制，生成待隐藏的比特序列；通过量化方法，将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中；保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明，隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降，提取的保密语音感知质量较好；该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性．     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

基于小波变换的混沌信号相空间重构研究

应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为，指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中，混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影，与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明，混沌信号经过 小波变换后，吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构，同时，系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明，利用小波变换研究混沌信号是有效的. 关键词： 小波变换 相空间重构 混沌信号 脑电信号