离散正交波分系统及其MMSE均衡器设计

正交频分复用(OFDM)作为一种高速无线传输技术被广泛用于下一代无线通信系统,但目前常用的指数基内在缺陷制约了其性能的进一步提升.首先利用小波基替代传统指数基,并通过分析二尺度方程,推导出了基于离散小波变换(DWT)的正交波分复用(OWDM)系统的矩阵表达形式,在此基础上设计了多径衰落信道下的最小均方误差(MMSE)均衡器,最后的系统仿真表明当选择合适的小波基类型,所提出的OWDM系统可以有效改善传统OFDM系统性能.     

宜宾市近60年气温变化特征分析

以宜宾气象观测台站1951-2010年的气温观测数据为基础,利用线性趋势分析、Morlet小波分析和R/S分 析等方法,揭示近60年来宜宾市年平均气温变化趋势、年平均气温时间序列的小波变化特征及气温变化在不同时 期的震荡幅度,并利用H 指数对未来气温变化进行预测.结果表明:近60年来,宜宾市年平均气温升高的趋势较 为明显,且存在多时间尺度的周期变化特征,出现明显的冷暖交替现象,在交替变化中有3个明显的时间尺度特 征,分别是5~11a、20~31a和38~60a左右;气温的Hurst指数为0.3057,说明宜宾市年平均气温具有较强的反 持续性,未来气温可能会呈现下降趋势.     

基于形状图像检索系统的设计与实现

基于形状特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要的组成部分.本文介绍了小波变换应用于图像边缘检测的基本原理,并利用二次样条小波变换和Hu不变矩算法建立图像检索系统.实验结果表明,本系统具有较好的检索性能.     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

广义关联分析的蕴涵-约束框架及其挖掘算法

本文将所有基于事务和非基于事务的关联分析称为广义的关联分析.基于事务的关联分析主要依托支持度-置信度框架进行数据挖掘,而非基于事务的关联分析常采用参与度-条件概率框架.首先,在讨论强关联规则的正确性、可靠性和有趣性的基础上,提出了蕴涵-约束框架.其次,提出并论证了最小支持度mni_sup和最小置信度min_conf的合理取值范围,从而将最小置信度由支持度-置信度框架下的（0,1] 缩小为蕴涵-约束框架下的（0.5,1],最小支持度由（0,1] 缩小为（0,min_conf].第三,提出随机顶点极大团划分法,它能将非基于事务的关联分析转化为基于事务的关联分析,从而使广义关联分析问题整合成为基于事务的关联分析问题.第四,基于映射的概念,将约束划分为事前、事中和事后约束,从而形式化地解决了约束的应用及方法.第五,利用稠密维和稀疏维,提出了一种multi-knowledge tree 的树形存储结构,能在无论频繁项集是否满足向下闭合性质时都有效降低算法的空间复杂度;同时,在数据增加、删除、修改后能快速获取新的强关联规则.最后,大量实验验证了所提出理论和算法的效果和效率.     

基于RSA加密和DS算法嵌入的DWT变换域图像隐写

为提高秘密数据安全性并保持载体图像良好的视觉质量,本文提出了一种基于RSA算法加密和DS算法嵌入的离散小波变换(DWT)域图像隐写方法.首先借助经典的RSA算法对数据进行加密,秘密数据被转换成密文,借助二维离散小波变换域的修正细节系数,利用DS算法将已加密的秘密数据嵌入载体图像,并分析了接收端对秘密数据的复原过程.最后,借助MATLAB软件对本文提出的方法进行验证,并用峰值信噪比(PSNR)对结果进行评估.结果表明,本文提出的方法能有效增强秘密数据的安全性并能保证载体图像的视觉质量,因此具有可行性和有效性.本文隐写机制高度安全,在信息安全领域具有良好的应用前景.     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.      

EEMD结合能量特征和小波降噪的轴承故障诊断

为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解(EEMD)研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数(IMF)和1个余项( Res),然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量特征,得到3个IMF分量和1个余项,然后对3个IMF分量进行包络谱分析,提取故障特征频率157.5 Hz,与滚动轴承故障内圈特征频率157.9 Hz相比,误差为0.25%,说明该方法能很好地提取含有噪声信号的轴承故障信息。该研究为强背景噪声下滚动轴承故障信息的提取提供了一种有效的方法。     

基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别

为了获得更加理想的人脸识别效果,提出一种基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别方法.首先在研究现有的迭代软阈值算法的基础上,将迭代广义迭代收缩算法用于解决lp-数非凸稀疏模型求解问题,然后将该算法用于人脸识别,最后采用仿真实验测试算法的性能.实验结果表明,该算法的精确度明显优于其他算法.     

基于小波变换的织物疵点检测

本文基于小波变换原理进行织物疵点检测。使用DH-SV 1410FM数字相机采集平纹坯布图样,应用中值滤波和Laplacian算子对图像做去噪和锐化处理。采用Mallat算法对预处理后的图像进行小波分解,分别提取经纬子图的能量、方差、熵、逆差距和极差等特征值,并对提取的特征值进行归一化处理。实验结果表明,疵点使织物图像在经纬方向上产生了不规则的纹理走向,不同类疵点图像的特征值归一化曲线在疵点处有明显的变化。该研究对判断织物是否有疵点的存在、判断疵点的大致走向和确定疵点的位置具有一定的参考价值。