圆谐小波联合变换相关系统用于指纹识别

将圆谐小波联合变换相关器应用于指纹识别中,采用改进的圆谐展开方法结合小波变换技术.计算机模拟实验结果表明,系统具有较高的识别能力并可实现旋转不变识别.     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

基于小波变换在语音信号处理中的研究

本文主要基于小波变换对语音信号去噪进行研究,首先介绍了基于小波变换的信号去噪方法以及在语音去噪中的应用,在语音去噪中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值,本文对几种阈值选取规则进行了讨论。     

小波变换和傅立叶变换在系统诊断中的应用

对小波变换和傅立叶变换的特点进行了简要的阐述 ,并结合具体的系统诊断实例 ,介绍了在数字滤波、数字信号分析、信号特征提取等方面的应用技术 .文中给出了采用 MATL AB语言编写的程序模块及程序运行结果 ,并绘出了各个处理阶段的波形 ,使读者能够清楚地看到两种变换的功能     

小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

小波变换在量子理论中的应用

本文使用小波变换得到新的波函数。这种波函数具有较好的局部性质和快速的并行算法．     

小波变换在光学中的应用

讨论了傅里叶变换的缺点及小波变换的定义和性质，分析了加窗傅里叶变换和小波变换的特点，用4f空间滤波系统实现了二维小波变换．     

小波变换在图像去噪中的应用

图像去噪处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术。本文介绍了小波变换在图像去噪中的一般应用。     

小波变换在数字水印中的应用

本课题我们主要利用MATLAB软件,通过编码实现基于小波变换的数字水印的嵌入和提取,同时,为了进一步加强图像的保密性,采用Arnold算法对嵌入的水印信息进行相应的图像置乱。     

小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

小波变换及其在图像处理中的应用

对小波变换的引出，正的以变换的实现，小波变换的变焦作用，以及在图像压缩，边沿检测中的应用作了详细途述，且应用小波变换处理图像，得到了满意的实验结果。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像小波域去噪可克服频域去噪单一尺度的局限性,具备多尺度多分辨率的特点,已成为目前图像去噪的主要方法之一。为归纳小波变换在图像去噪领域中的应用,简要讨论图像噪声的概念、数学模型、传统图像去噪的基本原理方法,详细阐述了图像小波域去噪的基本理论、发展过程、去噪方法,评价了3种常用方法的优缺点,对小波去噪的发展趋势进行了展望。     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

小波变换在图像融合中的应用研究

针对小波融合中存在的光谱扭曲问题，研究中提出了直接相加的低频基带处理方法，将未经小波分解的TM放大图像与仅由SPOT—PAN图像小波分解后的高频部分重构得到的图像直接相加生成融合图像，其图像的光谱扭曲值和信息量两个指标优于传统的小波变换融合方法。     

小波变换在信号降噪中的应用研究

分析了小波变换的基本原理,采用小波变换和傅里叶变换方法,降噪处理了noisdopp信号并对比了处理结果,结果表明,小波阈值降噪在降噪的同时,能很好保存有用信号中的尖峰部分和突变部分.计算机仿真了实时采集的语音信号,结果表明,小波变换能从强噪声背景中提取有用信号,并能保留信号的大部分能量,且与原始信号有较好的相似性,能极大提高信号的信噪比,具有一定的工程应用价值.     

小波变换在图像压缩中的应用

小波分析是当前应用数学和工程学科中的一个迅速发展的新领域,小波函数在空间域和频率域均有良好的局部性,小波分析是非冗余的,分解后的总数据量不大,小波分解后各分量是相互正交的,这些优点使的小波变换在图像压缩中应用能取得较好的效果。     

小波变换在浑沌研究中的应用

利用D.E.Newland提出的谐波小波变换来识别浑沌.鉴于任何非线性振动系统,其解最多有3种不同形式,即特种形式的周期响应、拟周期响应和浑沌响应,将小波变换和Poincare映射结合起来,用Poincare映射来确定周期及周期数,用小波变换来区分拟周期响应和浑沌响应,从而对系统运动的特种形式进行准确判断;此外,用这种方法分析了参数空间中对应于特种形式解的存在域,揭示了非线性振动系统的响应特性.该方法可用于对初值空间及吸引域进行分析.     

小波变换在跳频通信中的应用研究

小波变换是信号的时间一频率分析方法,它具有多辨分析的特点,它能有效地检测和识别跳频信号,在跳频通信中有极其重要的作用.按照跳频信号的数学模型分析,小波变换(WT)与快速傅立叶变换(FFT)、短时傅立叶变换(STFT)相比较,具有明显的优越性.通过对中频信号的有限个采样点的分析处理,提取出跳频信号的特征参数,并运用Matlab语言设计出仿真程序,可以证明小波分析跳频信号具有可行性.