用离散小波变换对格网DEM数据压缩中的关键技术

DEM数据具有不稳定、相关性差的特点,用离散小波变换对格网DEM数据进行压缩处理时,其边界问题将更为突出,主要表现在边界失真非常严重.这种现象不可避免地导致重建DEM数据精度的损失严重.为了最大限度地减弱边界问题的影响、提高压缩比,在进行格网DEM数据压缩时,作者将二维离散小波变换的边界问题转换为一维离散小波变换的边界问题,大大减小了边界失真区域,提高了重建DEM数据的精度.进而,用相应的算法进行了DEM压缩实验, 结果表明:可获取高压缩比且高精度的重建DEM数据.     

一种改进的SAR原始数据压缩算法

针对SAR原始数据的特点,采用二级小波变换进行数据压缩。对低频分量作DCT再作Huffman编码;对高频分量采用一种改进的嵌入式小波零树编码方法。结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像。实验表明,改进算法数据域及图像域信噪比均比原算法高,改进算法在性能上优于原算法。     

小波神经网络及其在旋转机械轴心轨迹识别中的应用

提出一种基于小波变换理论的小波神经网络模式识别方法,并将该方法应用于旋转机械轴心轨迹的识别。在本文提出的方法中,模式识别分两步来完成。第一步通过小波网络完成对数据的压缩,第二步应用前馈神经网络对第一步中的压缩数据进行学习与分类,从而达到模式识别的目的。     

二维不可分滤波器级联小波的图像去噪算法

针对目前数字图像处理中的图像多方向信息提取问题,提出了一种利用二维不可分滤波器提取多方向信息的小渡域图像去噪算法.该算法首先设计两个具有方向性的二维不可分滤波嚣,然后通过小波变换简单有效地提取了图像六个方向上的方向信息,最后用带有椭圆型方向窗的小波域局部阈值维纳滤波算法对含噪图像进行去噪.通过仿真实验表明,图像多方向信息的提取简单有效,且去噪效果相比于已有的基于二维可分小波的图像去噪算法有了显著的提高.     

基于直方图统计矩特征的小波域音频隐写分析

提出了一种小波域音频隐写分析方法,对语音信号进行2级小波分解,然后计算每个小波子带系数直方图及其频域(直方图的离散傅立叶变换)的高阶统计矩,共同构成24维特征矢量,并用BP(Back Propagation)神经网络进行分类.利用CASIA98-99语音库中的370个语音进行了测试,实验结果表明:联合特征优于单种特征的分类性能,且对小波域LSB(Least Significant Bit)、小波系数量化QIM (Quantization Index Method)和小波域迭加三种信息隐藏方法的检测正确率均达到91%以上.     

采用分块编码的小波图像压缩技术

研究了基于小波变换的图像压缩技术。在小波分解的基础上,结合人眼视觉系统（ＨＶＳ）特性,提出了一种分块编码的图像编码算法。该算法利用小波变换系数子带内和子带间的相关性以及小波系数的分布特点,有效地对高频子带数据进行了压缩。该方法实现简单,可达到很好的压缩效果。     

雷达目标识别中的维数压缩

在雷达目标识别中,维数压缩(降维)的主要目的不仅是要降低特征量的维数、减少计算量,同时还要尽可能地保留分类鉴别信息,增加不同类别数据之间的可分性,提高目标的识别概率.K-L变换(KLT)是一种常用的数据压缩方法,但它只是按照均方误差(MSE)最小的原则来保留信息,本文在相对KL变换(RKLT)和多空间KL变换(MKLT)的基础上给出了一种新的压缩变换矩阵形式,它不仅能够使均方误差达到最小,而且可以提高识别概率.     

小波变换域噪声图像压缩编码

提出一种对于受高斯白噪声污染的图像压缩编码方法。首先对图像进行离散小波变换 ,然后对其小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪 ,最后利用零树方法对其进行压缩编码。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能获取较高的图像压缩率 ,而且能较好地去除噪声。     

基于平衡多小波与神经网络的图像水印算法研究

利用图像经过CARDBAL多小波变换后,能量汇聚且平均分摊在最低分辨率子图像4个分量上的特点,提出一种改进的多小波域盲水印方法.采用比较法嵌入一幅水印图案,建立含水印图像与水印之间的关系模型,通过神经网络训练来提高水印检测的正确率.实验表明,该方法具有良好的鲁棒性,在JPEG压缩和一些图像处理下可检测到水印.     

基于小波变换和SVM的图像压缩仿真研究

为了在较高的压缩比上获得很好的压缩性能,提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)的图像压缩方法。压缩过程分三个步骤:首先对图像进行四级提升小波变换,这里采用提升格式是因为它比采用传统的Mallat算法的计算速度快;其次对变换后的小波系数用SPIHT的继承树进行重新排序;然后用回归支持向量机提取支持向量;最后对压缩后的数据进行算术编码。图像的解压缩过程是上面4个步骤的逆过程。实验结果表明,所提出的方法与常用的JPEG2000相比,当压缩比较高时有很好的性能。     

误差反馈的正交小波均衡器结构与算法研究

在基于离散正交小波变换的基础上，结合传统的判决反馈自适应均衡算法，提出一种基于误差反馈的离散正交小波判决反馈均衡器结构和算法。对前馈滤波器用一组规范正交小波及其对应的系数来表示，后馈滤波器包含了误差反馈和判决反馈。并在此基础上，给出了自适应均衡算法。谊算法的优点是将离散正交小波变换和误差反馈相结合，利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差算法来提高收敛速度，利用误差反馈来减小误差信号之间的自相关性，以获得更小的均方误差（MSE）和误码率。     

基于移不变二维混合变换的机场雷达噪声抑制

机场跑道异物(foreign object debris, FOD)检测对飞行器的安全起降有着非常重要的意义,而机场跑道异物检测的一个关键环节是很好地抑制机场雷达图像的噪声,因此提出一种基于距离时间维的移不变混合变换以抑制机场雷达图像的噪声。首先,在雷达成像时进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和维纳滤波滤除距离维上的噪声。然后,在雷达成像时进行超分析离散小波变换(hyperanalytic wavelet transform, HWT)自适应滤波去除时间维上的噪声。与传统的成像后去噪算法相比,本文的算法可以有效地去除机场雷达图像噪声,显著地改善图像的视觉效果。最重要的是该算法具有很强的实时性,可以很好地应用到工程实践中。     

Implementation of Time-Scale Transformation Based on Continuous Wavelet Theory

1.INTRODUCTIOnThebasicobjectiveoftime-scaletransformationistocompressorexpandthesignalintimefieldwhilekeepingthesamemagnitudeproperties.Byagivensquare-integrablefunctionf(t)thatisdependentontime,thispaperconstructsanexpectedfunctiong(t)~f(i/A)(^>0)throughcontinuouswavelettransformandinversetransform.Thetime--scaletransformationofsignalorfunctioncanprovidemailyillterestingapplications.FOrinstance,oneapplicationisforthephonocardiagramprocessingbyexpandingtime-scaletransformtorecognizeanopen…     

基于粗集的正交小波网络预测模型研究

为满足复杂工程预测问题的需要,把粗集理论与正交小波网络相结合,建立了一种基于粗集的正交小波网络预测模型。应用主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难,提高了网络的收敛性和预测的时效性。预测模型兼容了正交小波网络和粗神经网络的优良特性,具有良好的函数逼近能力和极强的鲁棒性,特别适合于具有随机因素的高精度预测问题。仿真研究表明,模型的预测精度和收敛速度优于小波框架神经网络。     

On the Use of Wavelet MoM to Solve the EFIE

ＯｎｔｈｅＵｓｅｏｆＷａｖｅｌｅｔＭｏＭｔｏＳｏｌｖｅｔｈｅＥＦＩＥＺｈｏｕＱｕｎ，ＰｅｎｇＹｕｈｕａ，ＷａｎｇＷｅｎｂｉｎｇ＆ＸｉａｏＹａｎｍｉｎｇＴｈｅＭｉｃｒｏｗａｖｅＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇａｎｄＯｐｔｉｃａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｓｔｉ...     

基于时频分析的高动态多目标识别与仿真

首先分析了编队目标间距引起的目标间多普勒频率的差别以及多普勒频率的变化规律,建立了高速运动的多目标回波信号的数学模型,然后简述了短时Fourier变换、加核函数的Wigner-Ville分布和Morlet小波变换的基本原理,并分析了利用这些时频分析方法提取目标数量等信息时的优缺点,通过综合考虑工程实现的简便性和仿真结果的有效性,小波变换的分析方法是最优的,既取得了对目标的高分辨率,同时计算速度快,数据量小,并且对噪声干扰不敏感,有利于实现实时信号处理,最后给出计算机仿真验证结果。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

贝叶斯估计和尺度空间滤波相结合的滤波方法

提出了一种贝叶斯估计和尺度空间滤波相结合的滤波方法。信号的小波系数表现出很强的非高斯统计特性,其密度函数可以用推广的拉普拉斯先验分布建模。利用贝叶斯估计能够较好地提取出信号的小波系数,再由小波逆变换恢复信号。贝叶斯估计较好地保留了信号的边缘信息,但滤波信号尚不够平滑。尺度空间滤波在保留信号边缘的同时,还有很好的平滑作用。两者相结合有很好的滤波效果。     

SAR图像中内波参数提取方法研究

海洋内波在星载SAR图像上表现为明显的亮、暗带 ,通过SAR图像分析可以提取其波长和传播方向参数。小波分析在频域和空域具有局部细化特性 ,在内波信号分析有很大的优势。在预处理阶段 ,二维小波分析软阈值方法可对图像进行噪声滤除。小波变换能量分布法与小波变换极大模值法估计内波波长各有特点 ,小波变换极大模值法估计波长精度较高。选用小波变换极大模值法对SAR图像剖视图进行分析 ,估计内波波长 ,并利用Radon变换方法检测内波的方向 ,取得了良好的结果