小波去噪的几种方法

利用小波方法去噪 ,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法 ,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理 ,并通过对几种方法优缺点的比较 ,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。  

小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用

在机械设备的在线检测和故障诊断中，振动信号分析是十分重要的手段。包含在振动信号中的突变信号是重要的特征信息。小波分析在在线检测和故障诊断中已逐渐得到了广泛的应用。但采用不同的小波基，分析结果有很大的差异。笔者通过对小波基时频特性进行分析比较并结合故障分析实例和仿真结果，总结了选择合适小波基的一些方法。  

广东省前汛期和后汛期降水的气候特征

用 48a广东 7个代表站的降水资料对广东前汛期和后汛期的气候特征进行了统计分析 ,结果发现 :①广东降水的年变程曲线主要有单峰型和双峰型 ,单峰型多为内陆站 ,峰值在 5 - 6月 ;双峰型多为沿海站 ,峰值在 5 - 6月和 8月。②广东省降水的年际变化总趋势略有上升。 2 0世纪 90年代降水十分异常 ,降水量明显增大。前汛期和后汛期降水年际变化很大 ,总体说来是负相关 ,情况大致相反 ,但 1986 - 1991年是例外。③广东省前汛期和后汛期降水周期变化特征很不相同。前汛期主周期为 2 2、 7和 3a ,后汛期主周期则为 11和 3～ 5a。前汛期和后汛期的降水与西太平洋副热带高压脊线位置的周期特征很相似 ,证明两者有很密切的关系。  

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．  

基于小波域中视觉门限模型的数字水印技术

给出了一种在小波变换域中给图像加水印的方案，本方案利用了小波分析的优良性质，结合人类视觉系统（ＨＶＳ）的特性，基于小波变换域中的视觉门限模型，对小波变换后的图像系数按不同的方向，层次子带分别加水印，使得在每个小波系数所加的水印的幅值不超过此系数所能掩盖的失真，这样可以保证水印在不可视的前提下尽可能提高坚固性，模拟实验结果表明这个方案取得了良好的效果。  

小波去噪及其在信号检测中的应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出了一种非线性的消噪方法．该方法与传统的消噪方法不同，它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波，因而在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率．理论分析和实验表明该方法特别适合于弱信号的检测和定位  

基于混沌序列的位图像加密研究

针对低维混沌序列加密数字图像保密性较差的问题,提出了一种复合混沌序列和基于混沌序列的位图像加密算法.通过Logistic映射的动力学分析,对混沌序列生成方法进行3点改进,将改进后序列和Henon序列作为子序列生成复合混沌序列.由于复合序列掩盖了混沌子序列的分布特性,因此增强了序列的保密性.加密算法综合应用置乱、置换两种加密技术在空域和小波域做两次加密,理论分析和试验结果表明,加密图像不仅完全依赖于密钥,而且可以抵制常用攻击算法.  

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。  

数字水印中的双正交小波基

研究了DWT域水印算法中的双正交小波基。首先提出了双正交小波的分析与综合小波的选择标准 ,并据此标准得到一些结论。然后通过对著名且广泛应用的Daubechies双正交滤波器 9 7、 7 9、 5 3、 3 5、 7 5、 5 7、9 3和 3 9的稳健性能进行比较 ,选出了比较适合应用于数字水印的双正交小波基  

奇异性信号检测时小波基的选择

奇异性信号往往带有一些重要信息，小波是奇异性检测的一种有力工具。本文研究了几种常用小波对不同奇异性信号的检测效果，通过对比分析，对不同的奇异性信号，推荐出了优先选用的小波基，并实际应用于刀具磨损时切削力信号的分析。