一种改进小波系数重构的信号去噪算法

利用模极大值原理去噪后的小波系数,提出了一种采用三次样条插值进行小波系数重构,然后再结合Mallat重构算法,恢复出去噪后的信号.实验结果表明,该算法能给出信号原始小波变换系数的一个很好的近似,去噪效果明显.     

一种改进的第2代小波变换算法及应用

为了获得基于分析数据特征的小波函数,将第2代小波变换插值细分方法与最优估计理论相结合,提出了一种改进的第2代小波变换算法,在设计预测系数时,以小波分解的细节信号的平方和最小为目标函数,使预测满足一定的消失矩,通过最小二乘法确定预测系数,使预测系数能够反映分析数据的特征,采用最优插值估计的第2代小波变换分解及重构算法的降噪效果优于其他类型的小波,因此较理想地提高了滚动轴承振动信号的信噪比。     

基于小波变换和K-SVD的探地雷达杂波抑制研究

针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法.将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应...     

基于可靠性的柔顺机构几何非线性拓扑优化设计的研究

给出了一种基于可靠性柔顺机构几何非线性拓扑优化设计的新方法。其目的是将可靠性分析集成到几何非线性拓扑优化中。首先,建立增量形式平衡方程,采用Total-Lagrange描述方法和Newton-Raphson载荷增量求解技术求解几何非线性的结构响应。其次,考虑几何尺寸及作用荷载大小的不确定性,建立柔顺机构多目标拓扑优化数学模型。目标函数以平均柔度最小和几何增益最大来满足机构的刚度和柔度需求。可靠度的概率约束采用一次可靠度方法计算。目标函数敏度分析采用伴随求解技术,拓扑优化采用SIMP材料插值方法,并用移动渐近方法进行迭代求解。最后以柔顺微夹钳的可靠性拓扑优化为例,说明本文所提方法的正确性和有效性,研究结果表明基于可靠性拓扑优化所得机构比确定性拓扑优化所得机构更合理。     

提高亚像元图像分辨率的小波B样条方法

基于亚像元动态成像技术,提出了将小波变换与B样条曲线相结合的方法来提高亚像元图像的空间分辨率．该方法先将亚像元图像用四条B样条曲线插值放大,把放大后的图像进行小波分解为低频及水平、垂直、对角方向的高频子图像,用原始低分辨图像替换子图中的低频部分后再进行小波反变换来重构高分辨率图像．仿真结果表明,与其他方法相比,本方法可得到更好的视觉效果及较高的尖峰信噪比,是一种提高光学遥感图像分辨率的有效算法．     

改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法

采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。     

小波变换在基于图像处理的金免疫层析测定中的应用

采用小波变换软阈值法有效去除试条图像噪声,根据小波分解后的系数重构图形定位GICA的光谱信号突变点的位置,提取试条光谱特性曲线的特征参量.采用BP神经网络对特征参量与浓度之间的多变量非线性函数关系进行建模,HCG试条测定结果表明,该测定方法相对误差符合要求,适用于GICA的定量测定.     

基于RKPM梁固有频率及薄板柔度的拓扑优化

以节点相对密度为设计变量,以固有频率最大为目标函数,通过修正低密度区质量矩阵建立了基于重构核粒子法(RKPM)的结构动力拓扑优化数学模型.采用罚函数法施加本质边界条件,利用直接微分法推导了结构固有频率灵敏度方程,同时研究了受横向载荷弯曲的基尔霍夫薄板柔度最小的拓扑优化问题.最后对比分析了节点依赖性以及设计变量对最优拓扑结构的影响,并结合以上算法和优化准则法编写程序完成了2个拓扑优化算例.优化结果表明:所建立的模型不仅能有效抑制局部模态和重特征频率的出现,而且因通过重构核近似提高了计算点密度场的连续性,棋盘格现象得以消除,可以得到清晰光滑的拓扑边界.     

基于非规范二维Haar小波变换WSN数据管理

提出基于非规范二维Haar小波变换的无线传感器网络管理结构,以减少传感器节点间的数据传输量.利用小波变换将数据在不同尺度上分解生成小波系数以进行传输,对小波系数进行重构可还原原始数据.基于非规范二维Haar小波分解算法实现了数据汇聚,基于非规范二维Haar小波逆变换算法实现了数据重构.使用MATLAB仿真表明,基于非规范二维小波变换的数据管理结构能够在保持数据原有特征的同时,大大减少网络的数据传输量.     

随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合

针对水下传感器自身噪声等随机干扰影响水下机器人推进器故障诊断结果的准确性问题,为降低随机干扰影响,提出了基于小波近似分量提取故障特征、基于控制信号变化率提取故障特征以及带有归一化处理的特征融合方法.将速度信号进行小波分解,对分解后的尺度系数进行小波重构得到小波近似分量;对控制信号进行求导,得到控制信号变化率.基于修正贝叶斯算法,分别从小波近似分量和控制信号变化率中提取故障特征.基于证据理论对提取到的两个单一特征进行融合,并将融合结果进行归一化处理.水下机器人实验样机的水池实验结果验证了所提方法的有效性.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

一种基于小波变换的数据扩展方法

提出了一种基于小波变换的数据扩展方法．数字实验结果表明：这种方法的误差远小于三次样条插值的结果．而且随着原始数据点数的增加，这种方法的计算误差下降得也较三次样条的结果为快．从而说明了这种基于小波变换的数据扩展方法的准确度是很高的．作为一个实际应用，处理了一个的高效液相色谱图，结果是令人满意的     

偏微分方程的样条小波及替代算法

研究了三次样条插值的小波插值函数,证明了在给定的插值节点上的小波插值函数是三次样条函数空间中的最佳逼近函数,给出插值函数的误差估计式,提出了用两个一阶导算子矩阵替代二阶导算子矩阵的替代算法,并对Burgers方程进行了验算。     

一类三次样条插值与积分方程配置解

改进了[1—2]和[9]的结果,给出了一类三次样条插值法,建立了积分方程的三次样条配置方程,讨论了配置解的存在唯一性及稳定性,得到了三次样条插值及相应积分方程配置解的误差估计及误差的渐近表达式。     

一类三次紧支撑样条小波的插值误差

探讨了一类三次紧支撑样条小波插值,得到了插值误差的逐项渐近展开,获得插值误差关于步长h的级数表示。     

用B—样条小波变换生成新的汉字字形

基于三次B样条小波构造曲线的优点,生成新的汉字字形.它首先将字形轮廓线转换成B样条曲线,用小波变换分解曲线的控制点为不同层次的细节与低层次控制点(曲线),这些细节代表汉字字形的某些特征,改变某些层次上的细节,通过小波变换中的合成过程恢复字形,能得到一种新字形.     

基于小波变换的图像超分辨率增强算法

视频图像超分辨率增强技术具有重要的研究价值。文章在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的图像超分辨率增强算法,该算法充分利用小波多分辨率分解思想,体现图像分辨率降低的自然过程;通过估计高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值方法致使图像高频部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径,具有一定的实用价值。     

一种改进的任意形状视频对象纹理编码算法

提出了一种改进的基于视频对泉的纹理编码算法．该算法在部分等级树集分割算法的基础上,充分利用视频对象的形状信息,在构建不重要集合列表时,仅仅对对象内部的小波变换系数进行处理,对对象外部的小波变换系数不作处理．通过这种改进,有效地去除了冗余的元素,使得在具有相同压缩比的条件下,该算法恢复图像的质量有了明显提高．仿真实验结果验证了该算法的有效性．     

瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

采用局部分形相似变换的图像插值

提出了适用于复杂自然景物图像的基于局部分形自相似变换的图像插值方法，在常用的局部分形自相似变换基础上增加了矩形图像块的自相似变换，并采用二元函数的极值方法求最佳相似变换．实验表明所提出的方法能够克服传统的线性或样条插值所产生的方块效应，并且比一些随机插值算法如随机中点偏移插值算法失真度小．