子波变换新方法

本文在理论分析子波变换物理概念的基础上，提出了一种工程上应用的新颖快速子波变换算法，即“频谱切割法”。该方法能够在电路上实现实时的快速子波变换。     

用子波变换提取目标回波波形特征

本文分析了子波变换及其在特征提取中的应用，具体讨论了在Ｈａｒｒ子波基底下，用Ｍａｌｌａｔ算法提取雷达目标回波波形特征的实例，从中可以看到子波变换用于特征提取的很有潜力的发展前景。     

利用子波变换提取目标回波波形特征

对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行了研究，该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。具体讨论了在Sym8子波基底下,用此方法对非平稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真，结果表明该方法除对噪声具有很好的拟制效果外，还有效地保留了目标回波波形特征，从中看到子波变换用于特征提取在雷达信号处理中是一个十分吸引人的新方法。     

一种基于紧支子波的雷达船目标特征抽取方法

本文着重研究正交离散子波变换在非相干雷达船目标特征抽取中的应用。采用现场实录的四类船目标雷达视频回波数据进行实验，结果表明本文提出的方法运算简便，所抽取的特征具有典型性，数据压缩能力强。基于子波域特征提出了一种新的显著态回波的检测方法。     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

水下目标辐射噪声的子波变换和高阶累积量联合分析

将子波变换和高阶累积量联合分析应用于对水下目标辐射噪声的特征提取。首先利用子波变换提取辐射噪声的动态调制分量，然后应用四阶累量对角切片的傅立叶变换（2^1/2维谱）分析该动态调制的谐波特性。结果表明，该方法可以有效地实现动态调制分量与其他信号的分离。准确提取谐波特征。由于四阶累量对高斯噪声的抑制性，该方法还具有很强的抗噪性。此外，相准确提取谐波特征。由于四阶累量对高斯噪声的抑制性，该方法还具有很强的抗噪性。此外，相对与双谱和三谱分析，2^1/2维谱分析极大减少了计算量，降低了方法的复杂程度，具有较快的运算速度。九五国防重点预研项目。     

用于船舶噪声分类的局域自适应子波神经网络分类器

提出了一种用于船舶噪声分类的局域自适应子波神经网络分类方法。首先利用傅里叶变换对三类船舶噪声进行预处理,然后利用网络局域化构造局域自适应子波神经网络分类器。通过对实际的三类处理后的船舶噪声谱进行自动特征提取并分类,分类结果令人满意,证明了该方法的优越性和工程应用前景。     

一种基于子波变换模极大值的信号重建方法

本文首先介绍了子波变换的局部时频分析法。基于子波变换系数模极大值同信号奇异性之间的关系，给出了一种利用该极大值信息的信号重建方法。由模拟结果可以看出，这种重建方法的精度在－３５ｄＢ以上。     

子波域多传感器并行分布式信息融合仿真研究

信息融合仿真分析是信息融合研究的基础,利用子波域多尺度分析的思想,将子波域滤波与多传感器线性加权融合准则有机的结合起来,提出了子波域多传感器并行分布式信息融合新算法.该算法首先将单传感器分解到不同尺度上,然后在不同尺度对目标状态进行滤波,最后将局部状态估计送到融合中心,得到最优的联合状态估计.然后通过克拉美罗下界分析了子波域信息融合的参数估计性能.仿真示例验证了上述方法的有效性.     

图像编码系统VLSI实现的模拟平台设计

在本文中，我们介绍了一种用于图像编码系统ＶＬＳＩ实现的模拟平台的设计方法。通过采用这一方法设计的模拟平台，ＶＬＳＩ系统设计者可以获得直观的结果显示，从而为实时图像编码系统的ＶＬＳＩ实现提供有效的模拟手段。这一模拟平台的设计方法在二维离散子波变换模块的设计中得到了应用，并且这一方法还可以进一步推广用于各种实时ＤＳＰ系统的ＶＬＳＩ设计之中。     

基于耦合小波阈值的图像放大增强方法

利用单尺度平移不变Haar小波变换和扩散方程离散一步迭代的等价性,提出一种图像放大增强的新方法。该方法把原图像作为放大图像的小波低频子带,对重构后的图像进行平移不变小波分解,然后进行基于前向-后向扩散方程的耦合小波阈值。该阈值使得在放大的同时能更好地去除噪声和增强图像的边缘部分,放大和增强同时实现。该方法简单易实现,数值实验结果证实,此方法为一个有效的图像放大增强法。     

基于离散小波的可控误差三维分层表面仿真

利用二维离散小波变换,研究了三维空间下分层表面的分解和重构方法,通过进行高频和低频成份的滤波,得到原始表面的近似表面仿真,所产生误差即为高频滤掉部分。在对细节表面进行前处理的基础上,得出表面分层后的误差范围,这使得近似表面的仿真误差变得可控,从而决定表面的分层细化是否继续进行。采用Daubechies小波对分层表面进行快速小波变换,给出了可控误差三维分层表面仿真算法,并对仿真结果进行了分析。     

小波变换在弹射加速度滤波中的应用

小波分析作为一种崭新的信号处理方法，在工程界受到了越来越广泛的重视，已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。小波变换是去噪的有力工具，能将由各种不同频率成分组成的混合信号分解到不同的频率段上，有效地用于滤波和信噪分离。本文基于小波分解与重构理论，分别对航空弹射加速度信号滤波，与传统的消噪法进行了比较。结果表明小波去噪法用较少的数据就能很好地完成滤波功能，并且滤波的效果优于传统的方法。     

基于小波包的电泳芯片非接触电导检测仿真研究

由于毛细管电泳芯片电容耦合非接触微电导检测器具有电极不接触溶液,不存在电极的钝化和玷污,不受电泳分离电压影响等优点,被认为是生化分析领域最具发展潜力的一种技术.根据四电极电容耦合非接触电导检测器检测特点,采用小波消噪方法对信号进行滤波处理;依据芯片检测池内仅背景缓冲液与加入待测物质后所呈现的电导率不同致使信号电压会突变的特性,采用小波奇异性检测确定信号变化发生和恢复时刻,从而实现毛细管电泳芯片系统的微电导检测.仿真结果表明,利用小波分析方法能有效地消除噪声,能有效地检测到微电导的波动,并能精确地确定电导率溶液波动的发生,恢复时刻.     

An Adaptive Method of Image CompressionBased on Wavelet Analysis

1. INTroDUCTIONIn recellt years, the research on image compression and coding using wavelet transform has become a very hottOPic. It is because wavelet analysis has freedom retractility in the field of frequency. When the band of signal' is narrowl we can zoom in the resolution in order to express the signal exactly. If the band is wide, we can zoomOat the resolutinn to create the need of signal processing. Therefore.the method of wavelet analysis has a strongadaptability, and it isn't l…     

基于小波域统计-共生矩阵的声纳图像识别

采用完全树式结构小波包分解方法提取了声纳图像的纹理特征。通过计算小波包系数的统计特征和共生矩阵,构造了一个基于小波包变换的统计—共生矩阵特征集。由于统计—共生矩阵作为图像纹理特征表示时,在保留图像统计特征的同时,引入了空间信息,所以识别性能明显优于单纯的统计量识别方法。最后设计了一种模糊纹理分类器,由于模糊判决分类器通过引入隶属度函数对特征进行模糊化,反映了各类纹理样本间由于随机噪声等畸变因素造成的抽取特征值存在的不确定性,从而提高了纹理分类器的鲁棒性。     

基于小波分析的雷达引信故障诊断和预报算法

提出了一种雷达引信故障诊断和预报的新算法。该算法利用时间序列的信息熵构造信息花费函数,以雷达引信的实测数据为基础选取好小波基,利用小波的多尺度分辨分析对雷达引信的漏脉冲进行分析,以互相关和统计算法分别建立了雷达引信正常工作和故障状态下的模型。实验结果表明,该算法能定量地分析雷达引信的工作状态,准确地预报雷达引信的故障程度。     

一种基于自适应小波网络的非线性控制设计

针对含有未建模动态的非线性系统,结合非线性动态逆和小波网络提出了一种新的非线性控制方法。根据小波网络的逼近特性,利用具有在线学习能力的单隐层小波网络来补偿动态逆的误差,建立了基于自适应小波网络的控制结构,用李雅普洛夫函数导出了小波网络权值的自适应调整規则。通过自适应调节,使控制系统能对受控对象及时地作出反应。最后分析了小波网络的结构和输入。     

基于小波分析的股指期货高频预测研究

基于低频金融数据的预测,在时间上具有长期性,依赖于整体经济环境,不能形成短期内的准确预测.但是由于高频金融时间序列具有非线性、非平稳性以及其特有的日历效应等特性,传统的ARMA模型也无法得到满意的预测结果.本文提出基于小波多分辨率分析的预测方法,将收益率数据分为高频部分(周期性)与低频部分(趋势性),对拆分后的序列进行重构,并对重构后得到的数据分别建立ARMA模型.实证研究表明,小波多分辨率分析能很好地滤出日内效应,由于股指期货独特的市场特征,应将分解层数定为3,分解重构模型可以提高预测精度.     

基于四通道不可分提升小波的多聚焦图像融合

张量积小波及其提升小波只强调图像的水平方向和垂直方向的边缘,造成其在应用于多聚焦图像融合时结果图像的空间分辨率不高;而二维四通道不可分小波对图像进行融合时虽有较高的空间分辨率,但由于对图像进行分解和重构时采用了卷积运算,使得融合方法的运算量增大。针对上述问题,把二维四通道不可分小波滤波器组进行提升分解,并提出了一种基于此提升分解方案的多聚焦图像融合方法。首先,对二维四通道不可分小波滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并利用所得提升方案对源图像进行分解;其次,对分解后的低频子图像和高频子图像分别进行融合,得到融合金字塔;最后,做二维提升小波逆变换,得到融合后图像。利用熵、平均梯度和清晰度等客观指标对融合结果进行评价。实验结果显示,所建议提升小波融合方法比张量积小波和张量积提升小波融合方法及轮廓波融合方法有较高的清晰度,比提升之前的二维四通道不可分小波融合方法速度有了较大提升。