QR-ROLS算法在小波网络构造中的仿真研究

针对小波网络的结构设计和权值选取,提出一种基于QR分解的递推正交最小二乘算法以提高构造小波网络效率。仿真结果表明,QR-ROLS算法可有效地设计小波神经网络结构并同时对其进行优化。     

一种基于小波变换的机动目标跟踪算法研究

小波变换是去噪的有力工具 ,它可以将由各种不同频率成分组成的信号分解到不同的频率区间上 ,有效地用于滤波。研究了一种基于多尺度分解的机动目标跟踪算法 ,该算法利用小波中的经典算法———Mallat算法对单一分辨率的测量数据进行多尺度分解 ,将分解得到的多分辨率测量数据用于目标状态更新。该算法是一种准实时最佳滤波算法。仿真结果表明 ,该算法具有良好的跟踪性能 ,且运算量不大。     

一种基于角点匹配的视图合成方法

提出了一种基于角点匹配的视图合成方法,其基本思想是：首先,利用SUSAN方法分别提取样本图像对的角点;然后,基于归一化协方差相关准则和双向匹配方法确定样本图像对之间最佳的匹配角点集;再利用匹配角点集确定基本矩阵;最后利用基本矩阵完成视图变形。该方法合成视图无需相机参数或其他几何信息,无需人工指定对应点,合成过程实现了全自动,消除了视图合成过程所需的用户工作以及人为因素对视图合成效果的影响。     

基于离散小波变换的滤波方法研究

推导出了经过多次离散小波变换后，白噪声在不同尺度上方差的另外一种表达式，应用到小波域硬阈值滤波中，通过数字仿真发现，二进小波的计算量较大，滤波效果较好，离散小波的计算量较小，滤波效果稍差，并对原因进行了说明。     

基于矩阵填充的小波图像压缩算法

根据图像小波系数的能量聚集特性,提出了一种基于矩阵填充的小波图像压缩算法。该算法在单层离散小波变换的基础上,分别对图像各高频子带的小波系数进行稀疏采样,然后对少量的采样系数进行熵编码以实现图像压缩。解压缩时,采用奇异值收缩迭代算法完成矩阵填充,从少量的采样系数中恢复出各高频子带,再进行小波反变换重构图像。实验结果表明,该算法实现简单,在编码比特率大于1比特/像素时,具有较好的压缩性能。     

一种小波神经网络结构及其学习算法研究

基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 ,函数逼近更精确     

基于划分的平面编码视图算法

在物流仿真的AGV路径规划过程中,我们采用了一种基于划分的平面编码视图算法,并应用于物流仿真软件Simulate中,取得了较好的效果。     

小波分析与Fisher判别法相结合的数字水印算法

提出了在彩色图像的小波变换域中实现数字水印的一种算法。该算法能很好地保证水印图像与原始图像具有相似的视觉效果,而且在用Fisher判别法实现水印盲复原时能准确地抽取水印信号。最后通过实验测试验证了该算法的鲁棒性。     

基于小波变换的LMSV模型变结构研究

提出了应用DWT(离散小波变换)系数累积平方和的LMSV(长记忆随机波动)模型单一变结构点的检测与基于最大重复离散小波变换(MODWT)系数的变结构点的定位方法，并提出了LMSV模型多个变结构点的检测与定位方法．该方法既能对变结构点进行检测和定位，又能同时确定各结构变化发生的尺度．用该方法对沪、深股市综合指数的收益序列进行了波动变结构分析，理论与实证结果表明该方法是有效且可行的．     

基于复数小波变换的景像匹配算法

讨论了一种基于复数小波变换的景像匹配算法 ,并以此算法为基础给出了一个高效的景像匹配模型。依据生物视觉的空间频域通路思想 ,利用复数小波移动不变性 (shiftinvariance)和实数离散小波快速算法 (Mallat快速算法 )将图像分解成多层 ,模拟生物视觉的感知过程 ,分别在高、低空间频域内进行了由粗到精的快速匹配。通过实验证明 ,与传统的景像匹配算法相比具有速度快、匹配概率高、抗干扰能力强等优点。     

基于对偶树复小波变换的织物纹理识别

离散小波变换(DWT)虽然广泛用于图像处理,但DWT存在两个缺点:其一,缺乏平移不变性,这意味着信号的微小平移将导致各尺度上的小波系数的能量分布有较大变化;其二,缺乏方向敏感性,可分离的二维小波变换只有三个方向的高频信息即水平、垂直和对角.利用对偶树复小波变换(DT-CWT)进行图像纹理分类,可以克服上述离散小波变换的不足,该方法具有逼近的平移不变性和更多的方向选择性,有利于特征的跟踪、定位和保留.本文采用对偶树复小波变换和BP神经网络相结合的方法对织物纹理进行分类,实验表明,分类率可达98%.     

基于小波变换的融合算法研究

目前许多关于图像融合算法的研究都在空域中进行,隐藏图像抗攻击的能力较差。采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大的提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域。     

基于双树复小波变换的夜视图像融合

针对夜视图像融合的特点:尽量获得精确的特征定位和清晰的图像表达,提出了基于双树复小波变换的融合方法,充分利用了双树复小波变换所具有的平移不变性、方向选择性、有限的数据冗余、完美的重构性和较高的计算效率等特点。并在此基础上提出了多策略的融合规则:低频采用清晰度,高频采用窗口能量。除了目视定性评价外,还使用了通用的基于主客观的定量评价方法。通过对两组夜视图像融合的实验测试,表明了双树复小波变换相对于离散小波变换的优势和高低频采用不同融合规则的有效性。     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

基于小波变换的汽车轮加速度信号的特征提取

汽车的车轮加速度信号是汽车防抱死制动系统(ABS)的主要控制参数之一,因此车轮加速度信号处理是ABS控制能否成功的关键因素。利用信号的小波奇异性检测原理,可以识别出车轮"抱死—松开"的特征点,并能预测信号的发展趋势。仿真结果表明小波变换的方法是车轮加速度信号特征提取的有效方法,该方法能够很好地去除噪声,提取出真实的原始加速度信号。     

基于二进小波变换的图像分辨率增强算法

增强图像的分辨率意味着在保持图像清晰度的情况下对图像进行放大。传统的分辨率增强技术是图像插值,它通常要求原始图像满足一定的平滑条件,这常常损失增强后图像的奇异性,使图像中物体边缘和纹理变得模糊。本文提出了一种基于图像多分辨率分析的增强算法,通过估计原始图像在更高一级分辨率上的小波系数,可以得到更为清晰的增强效果,同时保留原图像的奇异性。     

基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计与仿真

针对常数模(Constant Modulus Algorithm,CMA)算法收敛速度曼、稳态误差大的特点,在分析超指数迭代(Super-Exponential Iterative,SEI)算法的基础上,结合正交小波变换理论,提出了基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计方法.该方法充分利用SEI算法对数据白化作用和正交小波变换良好的去相关性能,加快了收敛速度、减小了稳态误差.时变信道盲均衡仿真结果,验证了该方法的有效性.     

基于小波分析的金融波动分析

提出了一种基于小波方差的金融波动的长记忆分析方法,以及基于小波协方差的不同市场金融波动相关性的分析方法,用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行了分析,结果表明该方法是有效和可行的.又对长记忆随机波动(LMSV)过程同一尺度下和不同尺度下的离散小波变换(DWT)系数的相关性进行了分析,结果表明同一尺度和不同尺度下的DWT系数都是近似不相关的.