具有平移和尺度不变性的图像小波多尺度特征

在平移和尺度不变自适应小波变换的基础上,提出了一种稳定的小波多尺度图像特征,这种自适应的图像多尺度特征具有平移和尺度不变性.实验证实了所定义的特征向量在尺度和平移变换下是稳定的.     

小波多尺度方法用于边缘检测

小波极大值有达式给出重构图像信息的一种新方法,它能从图像边缘的属性上扩展解决图像处理问题的方法,由此提出小波多尺度方法对边 进行检测和重构,实验结果表明图像近似值可以从小波模极大值点中重构,而视觉效果却不受影响。     

小波多尺度分解的图像数据压缩方法

提出了一种利用小波多尺度分解和高效的ＪＰＥＧ压缩技术相结合压缩图像数据的新方法。实验结果表明利用该方法对图像进行压缩可以去除人的视觉系统不敏感的图像冗余信号，达到了高压缩比和较好的图像恢复视觉效果。     

小波多尺度变换对滚珠丝杠振动信号处理效果的研究

针对磨削加工中滚珠丝杠振动信号存在低信噪比及野值的特性,提出了基于正交小波多尺度分解的振动信号滤波方法。利用正交小波多尺度变化的基本原理,将振动信号分解到各个尺度上。在各个尺度上分别进行振动信号特性分析,之后通过正交小波重构得到高信噪比、去野值的振动信号。通过仿真试验及真实实验数据分析,验证了振动信号经过小波多尺度分解和滤波和重构后,不仅信噪比得到提高,并且振动信号的野值特性也可以得到很好地剔除。     

小波多尺度分解的图像数据压缩方法

提出了一种利用小波多尺度分解和高效的 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ 压缩技术相结合压缩图像数据的新方法,实验结果表明利用该方法对图像进行压缩可以去除人的视觉系统不敏感的图像冗余信号,达到了高压缩比和较好的图像恢复视觉效果．     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。     

基于小波多尺度分析的DBA算法

分析了以往状态报告型与非状态报告型GPON动态带宽分配算法的优缺点,采用二者相结合的方式,提出一种基于小波多尺度分析的GPON动态带宽分配算法（DBA.）算法通过小波预测模型获得ONU的实时业务量,并采用权重优先级的方式为各ONU合理分配上行带宽.给出了算法的实现步骤,在OPNET环境下建立了GPON的仿真模型,对所提出算法的有效性进行了验证.结果表明,算法获得了较低的传输时延和较高的带宽利用率,是一套完整可行的动态带宽分配方案.     

一种基于小波多分辨率分解的二值图像水印算法

介绍一种基于小波多分辨率分解的静态图像上的二值图像水印算法，实验结果表明：该算法较好保持了图像的质量，并对常用的图像处理方法有较强的稳健性。     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列；使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像；再进行反变换，获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.     

有源声屏障降噪中的几个基本问题

有源声屏障尚处于初始阶段，许多基本问题尚未得到解决，本用数值模拟的手段分析了有源声屏障的有源控制效果与次级声源的个数，观测点的位置以及噪声频率等因素的关系；所得结构对工程实现有源声屏障降噪具有指导意义。     

利用经验模式分解提高短时傅立叶变换分辨率

短时傅立叶变换由于受Heisenberg测不准原理限制,时间分辨率和频率分辨率不可能同时达到最佳．在此利用经验模式分解(EMD)首先对原信号进行分解,将其分解为数阶内在模式函数(IMF),然后对这些内在模式函数进行短时傅立叶变换,从而使短时傅立叶分辨率得到提高．     

一种基于小波的白噪声消除方法

介绍了小波变换的基本理论，研究了信号和白噪声在小波变换下的不同特性，在此基础上提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法．仿真结果证明，这种方法具有很好的去噪声效果．     

复杂构造地区的SVD去噪技术

SVD去噪技术对构造简单地区,特别是地层近水平的情况下的地震剖面的去噪效果是十分明显的;对于构造复杂地区,该法往往失效。针对这个问题,作者提出了一种新的技术:它将同相轴的自动追踪与SVD去噪技术有机地结合起来;它将一般的SVD方法是针对整个剖面数据体来计算的,改变为针对每一样点的邻区,选择小时窗和小道窗的数据体来计算;它利用数据体的旋转方法,来实现同相轴始终保持水平方向;并采取了其他一系列的技术措施,使SVD方法在构造复杂地区取得了很好的去噪效果     

小波分析在动态测试信号降噪中的应用

论述了小波分析在动态测试信号降噪中的应用.主要分析如何引入小波变换理论并通过它去除动态测试信号中的白噪声.随后阐述小波分析去除噪声的工程实现方法及其相对FFT除噪方法的优势.对一例加入白噪声的力脉冲信号进行了计算机仿真实验,结果表明,用小波变换处理含噪信号,具有明显效果.     

小波变换在噪声环境下语音识别中的应用

本文讨论了运用小波变换实现语音增强的原理，提出了相应的去除噪声的方法。实验表明，本文方法能有效地提高噪声背景下语音识别系统的性能。     

小波变换方法在地震资料去噪和提高分辨率中的应用

以小波变换为基础进行了叠前资料的面波去除处理．从分频处理的思路出发，研究了小波变换ＦＸ域拟合去噪．借鉴二维ＦＫ编程原理，实现了二维小波的快速算法，给出了噪声在二维小波变换域中的不同特征，进行了相应的处理．在小波变换域中，运用能量补偿方法提高了资料的分辨率     

关于SIFT算法降噪阈值的分析研究

SIFT（尺度不变特征变换）算法对特征点进行检测采用的是DoG（高斯差分）算子,而其对检测到的边缘不稳定特征点进行滤除是用的海森矩阵。在对滤除过程分析后发现：当对降噪阈值设定不同的值时,获取的特征点数目也随之发生相应变化。据此可知为降噪阈值选定何值,才使该算法能够提取出数目稳定的特征点。针对此问题通过实验对降噪阈值与特征点数目的关系进行了细致研究。实验结果表明,当降噪阈值设定在30左右时,该算法能够提取出数目稳定的特征点,这在一定程度上规避了盲目选取降噪阈值带来的低效性,同时也能够获得较合适的特征点匹配对数,从而可使图像匹配达到较好的效果。     

窗式空调器减振降噪研究

采用频谱分析法对ＫＣ－３２Ⅱ型单冷窗式空调器的主要振动和噪声源进行诊断，分析表明，空调器的薄板构件对振动、噪声有较大的影响。为此进行了阻尼处理，使振动量有较大的降低，噪声下降了２．０～２．５ｄＢ。