基于相空间重构和核主分量的水声信号增强

多径衰落是水声信道的主要特征,利用多径衰落信道具有的混沌行为,提出一种新的抗多径干扰的方法.建立基于混沌相空间的水声信道模型,利用核技巧φ(x)·φ(y)=k(x,y),通过核主分量分析提取相空间数据中累积贡献率达到90%的非线性核主分量,然后利用核主分量逆向投影回原相空间,通过去掉噪声干扰等次分量,提高水声衰落信号的信噪比.基于实测水声数据的仿真实验结果表明,该方法能将chirp水声信号信噪比提高7.76 dB,达到对多径衰落水声信号增强的目的.      

基于共轭数据重排的信道预测算法

为提高预测的精确度,在分析基本ESPRIT(Estimation Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)缺点的基础上,提出了一种共轭数据重排的ESPRIT信道预测算法.针对实际中平坦快速衰落信道系数为复数的特点,通过对采样数据的共轭重排,使被利用的数据长度等效于增加了1倍.仿真实验表明,该算法在运算量基本保持不变的情况下与基本ESPRIT相比,提高了信道预测的精确度.     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

基于因子图的迭代信道估计与译码算法

针对频率平坦-时间选择性瑞利衰落信道下的数据检测问题,提出一种基于因子图与消息传递的联合迭代信道估计、符号检测与译码算法.对信息符号与信道系数的联合后验概率分布建立因子图模型,应用和积算法进行迭代消息传递,计算信息符号与信道系数的边缘概率分布.其中利用高斯参数化近似信道系数的连续概率密度函数,并结合前向-后向递归算法对信道系数进行迭代估计.仿真结果表明,在归一化多普勒频移分别为0.005和0.020的衰落信道下,该算法的误码性能与信道估计精度均优于传统的信道估计与译码算法.      

基于小波理论与混沌矩阵的图像加密技术

提出了一种基于小波变换以及混沌序列的快速图像加密算法.利用小波变换(DWT)的基本原理,对秘密图像以及由混沌序列生成的广义混沌图像进行小波变换,然后把小波变换后系数进行融合,最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像.数值试验表明该算法简单易行,抗攻击能力较强.     

一种基于小波包变换的关联维数计算方法

为了方便、快速和有效地从时间序列信号中提取关联维数,提出了一种利用非线性时间序列的小波包变换模数代替混沌信号本身,在m维相空间中计算其关联维数的方法.用具体实例进行了仿真验算和噪声分析.结果表明,算法准确、可靠,可以有效克服采样过程中噪声对信号的干扰.     

基于小波神经网络的实际业务流预测方法

针对无线传感器网络传输过程中容易受到噪音干扰的问题,提出了一种新的业务流预测算法AWNNP(Ant colony-based Wavelet Neural Network Prediction).该算法首先利用小波变换对业务流进行分解,并将其小波系数和尺度系数作为样本数据.其次,结合蚁群算法和神经网络来训练样本数据,采用小波模型重构进行重构,以此获得业务流的预测数据.同时,通过仿真实验对比,并分析了小波神经网络预测算法和BP神经网络预测算法,实验结果表明,AWNNP算法性能较优,其误差为16.21%.     

基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究

神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测.     

最小二乘支持向量机的短期负荷多尺度预测模型

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型，该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测．首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解，得到指定尺度下的近似系数和相关尺度下的小波系数，然后利用LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测，通过小波重构可以求得相应的预测值．结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验，研究了预测点与历史记录数据的相关关系．预测结果表明，使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度，同时LS-SVM的引入大大提高了模型的可计算性．     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。     

基于提升小波变换和离散余弦变换的彩色图像水印算法

针对一些图像水印算法不可见性与鲁棒性不易平衡的问题,提出一种基于提升小波变换和离散余弦变换相结合的水印算法。首先提取载体图像的边缘特征构造二值水印图像,并使用Arnold变换和Logistic混沌映射对水印图像进行加密。然后,将RGB图像转到YCuCv空间,对Cv通道进行提升小波变换(LWT)和分块离散余弦变换(DCT)。最后将加密的水印嵌入每个DCT变换块的低频系数中。实验结果表明,嵌入水印的图像峰值信噪比(PSNR)值均高于43 dB,进行各种常见攻击后归一化相关系数(NC)值接近1。因此,所提出的方案具有较好的水印不可见性,同时对不同的攻击具有较强的鲁棒性。     

多径衰落信号的多重分形谱

利用多重分形模型对多径衰落信号的分形特征进行了分析和讨论。通过分析,指出多径信号的多重分形谱特征是描述移动通信信道的重要参数,并引入了一种利用相空间重构的思想来提取信号多重分形特征的算法。结合分数布朗运动模型,对多径信号的重构进行了研究,对实测数据的分析结果表明,分形模型与传统的统计模型相比能更精确地描述多径衰落信号。     

基于二维Logistic混沌映射的DWT数字水印算法

研究了一种基于二维Logistic混沌映射的离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）数字水印算法。该算法提出了一种利用二维Logistic混沌映射打乱原始图像像素点位置的置乱加密方法,用这种加密方法对水印图像做预处理操作,对原始载体图像做三级小波分解,在第三级小波分解后的水平高频和垂直高频子带中绝对值较大的系数中嵌入水印信息,把改变的系数和原小波系数重构后再做逆小波变换,即可获得含水印图像。水印的提取过程就是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法不仅有很好的透明性,而且对噪声攻击、JPEG压缩攻击和剪切攻击有很好的鲁棒性,并且提取出的水印有较高的安全性。     

基于Haar小波提升的2.4kbit/s CWI语音编码算法

提出一种基于Haar小波提升的2.4 kbit/s特征波形内插(CWI)语音编码算法.将特征波离散时间傅里叶级数(DTFS)得到的幅度谱转化为离散余弦变换(DCT)系数,用Haar小波提升实现特征波的多级分解与重建.利用相位谱间距的均值和基音周期增益联合判断浊音度标志,用于进行相位选择和离散余弦变换系数的选择性量化.主观A-B听音实验表明,该语音编码算法音质优于传统的3.8 kbit/s CWI编码器,在较低码率上获得较为满意的合成音质,且Haar小波提升特征波形分解与重建方法解决了传统小波变换CWI算法延时较大的问题.     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

OFDM系统中一种新的变换域信道估计方法

提出一种新的通过离散小波变换在变换域内进行插值的OFDM系统信道估计方法,利用离散小波变换在频域-变换域分析信道估计信号.这种方法可以更好地跟踪信道变化,显著地消除接收到的导频信号中的加性噪声,提高信道估计精度.     

基于混沌系统的RGB彩色图像三重置乱算法

针对传统混沌加密系统密钥空间小,序列复杂度不足以及加密系统单一的问题,提出一种新的基于混沌系统的彩色图像三重置乱加密算法。利用Logistic混沌序列对彩色图像各个像素点的三原色(red green blue,RGB)顺序进行置乱,应用Rabinovich超混沌系统产生的四维混沌序列中的一组序列对图像的像素点位置进行分块置乱,使用余下的3组序列分通道对图像离散小波变换后的低频系数进行置乱与扩散。该算法充分利用混沌序列特征,将传统混沌置乱加密方法改进,使彩色图像像素点在RGB 3个通道内进行置乱,并将扩散过程与离散小波变换紧密结合。通过实验仿真,对该算法的密钥空间、敏感度、抗统计攻击能力和抗差分攻击能力进行分析,结果表明,该算法能够安全有效地加密图像,保护图像信息安全。