小波变换集遗传算法神经网络的径流预测建模

为获得更精确的径流预报结果,利用dmey小波变换对径流时间序列分解为高频信号和低频信号,再使用遗传算法优化的BP神经网络分别对其进行预测,最后利用dmey小波逆变进行重构,以此建立径流总量预测模型。通过对柳江径流总量进行实例分析,并与遗传算法优化的神经网络模型、BP神经网络模型及传统的时间序列分析方法对比,该方法获得更准确的预测结果。研究结果表明该模型能充分反映径流时间序列趋势,预报稳定性好,预报准确率高,为径流时间序列预测提供一个有效建模方法。     

不同径流尺度的小波神经网络预测

本文探讨了小波神经网络在径流预测中的应用。该方法结合了神经网络和小波转化的优点,弥补了人工神经网络在预测应用中的不足,较好的追踪预测径流时间序列中的突变性,强转折性,奇异性点等。并且本研究通过与人工神经网络预测方法比较研究,得出小波神经网络能取得更高精度的不同尺度的径流预测值。     

东营凹陷民丰北带沙四上亚段砂砾岩体层序划分

东营凹陷民丰北带地区砂砾岩体发育广泛,其岩电关系不明显;加之常规层序地层研究方法具有主观人为因素过多的弊端,制约了该地区层序地层研究工作的深化。基于测井资料的小波变换技术与基于地震资料的时频分析技术,与常规方法相比,具有定量划分层序地层的优势。在常规层序研究方法的基础上,综合利用以上两种技术,准确定量地划分了东营凹陷民丰北带地区沙四上亚段的四级层序。研究表明:基于测井资料的小波变换技术和基于地震资料的时频分析技术本质上具有一致性,都是在频率域定量划分层序地层;小波变换技术分辨率高,适用于有井区,地震时频分析技术适用性广,但分辨率低,两者需结合使用。东营凹陷民丰北带地区沙四上亚段地层为一个完整的三级层序,进一步可细分为5个四级层序,每个四级层序都具有粒度向上变细的正旋回的沉积特点。     

基于混沌序列的视频图像数字水印隐藏与多分辨检测

基于混沌序列的优良性能和视频信号多分辨小波表示的特点,提出了一种视频图像混沌水印隐藏及其多分辨检测方法,首先利用小波变换对图像进行多级分解;其次将混纯 数字水印叠加在从低分辨率到主分辨率的主频小波系数里;最后进行逆小波变换生成水印图像,其特点是混沌水印安全性能高,不易破译,可以进行多分辨检测,节约计算量,实验表明,对于觉的图像处理和噪声干扰,多分辨检测方法极能识别隐藏的水印,具有很好的鲁棒性,而且     

水文序列周期的小波变换检测方法探讨

将小波变换引入随机水文过程的研究领域,根据水文现象的物理成因,通过对水文序列进行小波变换,借以测定水文序列隐含的近似周期,并利用检测验最终确定水文序列隐含的近似周期,计算结果表明,用小波变换确定水文序列隐含的近似周期,准确性较高,是一个较好的确定水文序列近似周期的方法。     

基于小波和伪随机变换的盲检测图像水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印算法.采用Arnold变换和伪随机序列变换双密钥相结合,更加稳固了水印序列.变换后的水印序列有选择地嵌入到载体图像的3级小波系数中,嵌入算法采用抖动量化,水印提取为盲提取.实验结果表明该算法具有较好的不可见性,对剪切、噪声污染、滤波、JPEG压缩攻击具有良好的鲁棒性.     

基于运动轨迹的视频三维小波变换方法

将运动矢量估计与三维小波变换相结合用于视频信号压缩 .这种方法在对序列作时域上的一维变换时 ,是对各帧中由运动矢量联系起来的一条运动轨迹上的像素进行 .由于在实际情况中 ,通过运动矢量联系而形成的像素运动轨迹是任意长度的 ,这就需要对任意长度的像素串作一维小波变换 .此文在二代小波提升算法基础上 ,通过修改边界延拓方法获得一种任意长度信号的小波变换算法 ,并将其用于基于运动轨迹的视频时域小波变换 .实验结果表明 ,对于运动幅度大的视频序列 ,这种方法可以获得比常规三维小波变换编码高的压缩性能 .     

基于小波变换的图像水印算法

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法,提出了一种在小波变换域中加入水印的算法,该算法利用小波变换的特性,选择在较低频于带的重要系数中加入水印。首先选择需要添加水印的子带,并确定一组门限,构成一组区间,通过改变幅值落在这些区间的小波系数来加载水印信息,水印为一伪随机序列,检测时通过计算原始随机序列与恢复出的随机序鲁的互相关来判断水印是否存在。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对于常见图像处理有     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

三维时频分析方法在地震层序分析中的应用

在传统时频分析方法的基础上 ,根据小波变换理论提出了利用小波变换对地震剖面进行三维时频分析的方法。首先将二维地震剖面变换成x t f三维数据体 ,根据振动能量在一定时间内沿频率方向作定向变化的特性来确定沉积旋回的类型。利用f t切片划分沉积旋回 ,在一定频率范围内改变滤波档可以得到具有某种稳定性的剖面 ,利用这些剖面可以识别旋回之间的界限。再以此为基础 ,利用x t切片进行层序界面的追踪和构造断层的拾取。利用小波三维时频分析方法划分的沉积旋回和物性变化规律可以进行层序界面追踪 ,并进一步确定储层范围。这种方法为三维地震资料进行多维时频分析奠定基础。     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

基于希尔伯特-黄变换与小波方法的径流序列分析

将希尔伯特-黄变换方法用到黄河三门峡站的天然年径流水文的分析与识别中,分解得到不同尺度下的固有模态函数;与小波分解方法对比,仿真出的径流变化成分不仅在时域上,而且在频谱上把低频信号中奇异信号的局部变化刻画出来,并具有更加清晰的物理意义;为水文径流序列的演变模式研究提供了一种新的分析方法.     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

一种基于小波相关检测扩频序列捕获方法的理论分析

分析了扩频序列偏自相关函数的特点，提出了一种基于小波相关检测的扩频序列捕获方法，给出并推导一种实施算法，在扩频通讯中，这种基于小波变换的相关序列的捕获方法有一定的理论价值。     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

基于差值图像及子波变换的人脸检测方法

图像中人脸的检测有广泛的应用范围,提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸,然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图,确定出４ 个阈值,再根据此４ 个阈值对候选人脸进行多重阈值二值化,并根据有关人脸的先验知识,在多个二值化图像中定位眼、嘴、鼻．实验结果表明,提出的人脸检测方法能较好地检测出图像中的人脸．此方法在人机交互、安全防范等方面具有一定的实用价值     

基于小波变换的调制自动识别新方法研究

在小波分析的理论基础上,提出使用高斯(Gaussian)小波进行连续小波变换,进而提取信号的小波变换后的幅度,获取其瞬时特征,达到识别MPSK(M-ary Phase Shift Keying)与MFSK(Multi-Frequency Shift Keying)信号的目的,从而在不需要先验知识的情况下识别接收信号的调制方式的目的.验证该方法较现有文献利用Haar小波变换识别信号方法具有更好的性能,而且克服了现有文献采用Haar小波变换识别调制信号的漏检问题,提高了运算速度和性能,并有效增加了小波变换识别调制信号方法的适用性.通过理论分析和计算机仿真证实了新方法的有效性和优越性.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

一个基于小波变换的混合加密算法

本文提出了一个基于小波变换的混合加密算法,即先采用小波变换对图像进行压缩,再用改进Zigzag变换对图像进行置乱,最后用混沌序列矩阵对置乱图再进行异或加密.实验结果表明:该算法简单快捷,密钥空间大,密钥敏感性强.     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.