基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２ 减抽样后,变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一,经高通滤波后,过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点,提出了基于边缘的小波变换编码．当对３ 个高频带量化和编码时,充分利用低频带的边缘与３ 个高通滤波器过滤出的边缘之间对应关系,仅对边缘点的小波变换系数进行编码,无需记下边缘点的位置．从而更有效地对图像进行高倍压缩．     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

含蜡原油的超声背散射

在实验室条件下对一种含蜡原油的声背散射进行了测量,用小波变换技术降低信号噪声,提高了信噪比。在此基础上,分析了声背散射信号与原油中蜡晶析出的关系。结果表明,随着温度的降低,蜡晶浓度线性增加。声背散射现象的出现是原油中蜡晶析出的直接标志,用声背散射信号反映蜡晶析出是合适的。     

CDPD系统数据传输性能分析

蜂窝数字分组数据（ＣＤＰＤ）是利用现有的模拟蜂窝电话网来传输数据的一种新技术,它有两种信道分配方案,固定信道方案和跳频方案。立足于ＭＡＣ（ 媒质接入控制） 层,通过仿真和计算,对ＭＤＢＳ（ 移动数据基站） 和ＭＥＳ（ 移动终端系统） 之间的数据传输性能进行了分析,得到了数据吞吐量、平均时延以及由于传输数据而引起的话务量损失值     

一种基于2~m带正交小波理论的DWMT方案

从2带正交小波基出发,探讨了2m带正交小波理论,基于该理论,提出了一种新的可精确重构子带信号的DWMT系统结构。     

一种基于Hough变换的运动模糊图像复原方法

通过对运动物体图像运动模糊的研究,分析了图像运动模糊的降质过程.针对运动参数未知的情况,提出一种新的运动模糊复原方法,该方法首先运用小波的多分辨分析特性进行图像的消噪处理,然后通过Hough变换与频域处理相结合估算点扩散函数(PSF)的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过维纳滤波还原图像.实验证明,该方法在一定范围内,能够有效地消除运动模糊造成的图像质量下降.     

基于提升小波技术的阈值量化图像压缩方案

结合多级树集合分裂算法（SPIHT）能产生完全的嵌入式码流的特性,设计了一种新的阈值量化方莹的彩色图像压缩算法。通过建立彩色空间的可逆分量变换,减小三含彩色分量之闽的相关性,并对变换后的三分量进行提升的整教小波变换。将定义的自然数的平方作为门限值,完成对三分量小波系数矩庠的量化和联合编码。实验结果表明,本方案与传统量化方案下的SPIHT算法相比,大多数重要系数的编码长度至少减少1个比特数,当比特率非常低对,压缩效果更明显。     

全流量回溯结合APT建模分析技术

本文研究了海量网络数据包存储及快速检索技术,并结合APT组织攻击链特征,提出了一种全流量回溯与APT建模分析技术方案,实现APT精准识别。系统通过网络流量聚合成大块文件,实现磁盘的顺序写入及文件系统的零碎片,提升数据包写入速度;通过两级索引,提升数据包检索速度。并结合APT组织的TTP模型,对原始流量快速提取反分析,实现APT攻击的精准识别、回溯分析和攻击连还原。     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

基于小波和支持向量数据描述的故障智能诊断

提出一种基于小波特征提取和支持向量数据描述的故障智能诊断方法,通过提取实测信号经小波分解后各频带重构信号的能量作为特征,进行支持向量数据描述分类器的训练和分类.通过对滚动轴承故障智能诊断实例表明,该方法可以有效提取信号的故障特征,改进支持向量数据描述在故障诊断中精确度.