基于小波变换和混合神经网络的图像压缩算法

提出了一种将空间方向小波零树编码与混合神经网络相结合，新的多尺度系数矢量量化策略．该算法在对图像进行多级小波变换后，利用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，依据矢量能量和零树矢量的思想进行矢量分类，分别利用主元分析和自组织特征映射神经网络对3个方向的多尺度系数矢量进行基于视觉的加权矢量量化压缩编码．仿真实验结果表明该算法是合理可行的．     

一种基于小波变换的矢量量化方法

该文提出了一种基于又正交小波的矢量量化编码方法。该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化。实验表明,该方法获得了较高的编码效率和重构图象质量。     

一种基于自适应小波变换的矢量量化方法

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码.本文提出了一种基于能量的自适应双正交小波变换和矢量量化相结合的算法.即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,然后给出恰当的小波系数量化.该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化.实验表明,该方法获得较高的编码效率和重构图像质量.     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

神经网络在图象压缩编码中的应用

讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法对图象元素分类压缩编码.计算机模拟实验表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比,应用这种技术的图象编码压缩比和译码图象质量都有明显的提高.     

多带激励语音编码算法中矢量量化方案的设计

作者讨论了人工神经网络矢量量化在多带激励语音压缩编码算法中的实际应用。采用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神经网络技术对语音参数中的谱包络参数进行量化，利用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神经网络具有的聚类特性，提出一种初始码本抽取和码本训练的实际算法，训练出具有明显拓扑结构和码本。利用语音的帧间相关性和训练网络的结构特性，提出一种称为“邻域搜索法”的快速码字搜索算法。实验表明，这种矢量量化算法使码卡搜索     

一种基于小波分解的图象分层分类矢量量化方法

作者提出了一种基于小波分解及采用自组织特征映射神经网络进行分层分类矢量量化的静态图像压缩编码方法。首先对图象进行了小波分解。利用不同分辩率级间小波子图的相似性,将最低分辩率层子图的矢量编码信息作为整幅图象的解码数据,并将其矢量分类和解码索引地址信息用于高分辩率层子图的码书训练。实验表明,和其他文献提出的方法相比,作者提出的方法在获得较好重构图象质量的前提下,提高了压缩比和编解码速度。     

基于Cont ourl et系数方向扫描格型量化的多描述图像编码算法

提出了一种基于Contourlet变换方向的多描述格型矢量量化图像编码算法。利用Contourlet变换所具有的多尺度、多方向的特点解决小波变换在多描述格型矢量量化过程中对输入的图像方向信息不充分的局限性。对Contourlet变换后的系数按照子带中方向特征划分区域设计相应的扫描方式对系数进行重新排序;然后采用基于几何相似的六边格矢量量化方案的多描述编码方案对图像进行编码。实验结果表明,文中策略对单路信道解码图像的峰值信噪比较传统方案具有一定程度的提高,同时重构图像较好地保留了原图像的纹理、边缘等几何信息。     

基于自组织特征映射的矢量量化方法

对自组织特征映射神经网络的特性进行分析，并将其与矢量量化问题的实质进行比较，提出了一个实现矢量量化的自组织特征映射算法。分析与实验表明，该算法是稳定收敛的。算法的学习结果与网络的初始状态无关，并且十分接近于全局最优解的下限。将该算法应用于图像数据的压缩，取得了很好的结果     

用于图像压缩的小波变换编码

提出了一种二维小波变换编码方案，使用塔形算法结构将图像沿水平与垂直方向分解成一组多分辨率子图像。根据小波系数的统计特性和人类视觉特性，对小波系数进行门限量化，推导了量化门限与量化间隔的计算公式，量化后的多分辨率子图像采用自适应分块编码进一步进行压缩。计算机模拟结果证明了本方案的优越性能。     

Wavelet neural network based waternarking technology of 2D vector maps

A novel lossless information hiding algorithm based on wavelet neural network for digital vector maps is introduced.Wavelet coefficients being manipulated are embedded into a vector map,which could be restored by adjusting the weights of neurons in the designed neural network.When extracting the watermark extraction,those coefficients would be extracted by wavelet decomposition.With the trained multilayer feed forward neural network,the watermark would be obtained finally by measuring the weights of neurons.Experimental results show that the average error coding rate is only 6％ for the proposed scheme and compared with other classical algorithms on the same tests,it is indicated that the proposed algorithm has higher robustness,better invisibility and less loss on precision.     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

序列图像编码的一种神经网络方法

根据Kohonen自组织特征映射(SOFM)算法的特点,提出了一种分阶段SOFM的边缘保持码书的设计算法.将帧间块匹配、帧内块匹配与多级矢量量化有机地结合,给出了序列图像编码的快速实现算法.计算机模拟实验结果表明,在相同块大小的前提下,本算法各方面性能较优,主观质量好,无误差累积效应,快速简单,实用性强.     

基于改进SOFM网络的调制方式的自动识别

提出了应用改进的自组织特征映射神经网络自动识别信道调制方式的方法．首先，提取信号特征矢量；然后对网络的输出结构进行优化，引入反馈策略，并采用自组织分析方法，对训练后的节点进行动态聚类．最后，利用训练好的网络对加载不同噪声的调制信号进行识别．仿真结果表明，该识别法识别率高于传统的决策论法的识别率，平均值高3．2个百分点左右．     

基于神经网络的小波变换矢量量化图像压缩

根据神经网络的特性，提出了一种基于小波变换的矢量量化图像数据压缩方法，基本思路是利用小 变换实现图像的多分辨率分解，用矢量量化（VQ）对分解后的图像进行编码，利用神经网络做矢量量化编码器，从而实现通过神经网络的鲁棒性来加强对某些非典型矢量的容错能力，结果表明，该方法提高了整个系统的性能，最终提高了重构图像的质量。     

基于小波包和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法

提出了一种基于小波包分析(WPA)和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高.