基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

基于离散小波变换的水文序列相似查找

运用Mallat算法和Daubechies小波,对水文序列进行离散小波变换。通过k层离散小波变换,将水文序列分解成不同时间尺度的近似部分A和细节部分D,第k层的序列长度是原序列的1/2k。对变换后的序列进行相似查找,提高了查找的时间效率。     

一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法

针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component analysis,PCA)变换后的第一主分量和全色图像进行小波变换;其次根据系数矩阵局部方差相似度在2选1和加权平均之间自适应选择小波系数融合策略;最终由对应的逆变换获取融合图像。实验采用Landsat7和QuickBird卫星数据进行算法验证,并与基于PCA变换、小波变换(wavelet transform,WT)、基于局部算法的改进小波算法和自适应IHS(intensity hue saturation)算法进行比较分析。实验结果表明,该方法在提高融合图像空间和光谱质量上,综合性能优越。     

基于3D-CDF(2,2)和3D SPIHT的序列图像压缩编码研究

研究了3D DWT和3D SPIHT算法,用CDF（2,2）双正交小波为帧内小波变换的小波基,考虑到边界延拓效应,时间维小波变换也选用CDF（2,2）双正交小波为时间维小波变换的小波基,实验结果表明算法对于视频序列图像压缩是非常有效的,其压缩效果明显优于基于3D-DCT的压缩编码算法.     

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.     

基于小波变换的仿真模型验证方法研究

仿真模型验证是从仿真预期应用的角度来确定仿真模型表达实际系统的准确程度,是建模与仿真VV＆A中最重要的内容之一。将小波变换理论应用于仿真模型验证,在时一频分析法方面进行了探索。应用小波变换多分辨率分析的基本理论和性质,从以小波变换系数表征信号特征的思想出发,在小波变换多尺度分解的基础上,将仿真模型输出序列与真实输出序列分解为低频部分和高频部分,针对各自特性,建立了基于小波变换系数的相容性检验算法。通过实例分析,证明了本文所提方法的有效性。     

基于小波和伪随机变换的盲检测图像水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印算法.采用Arnold变换和伪随机序列变换双密钥相结合,更加稳固了水印序列.变换后的水印序列有选择地嵌入到载体图像的3级小波系数中,嵌入算法采用抖动量化,水印提取为盲提取.实验结果表明该算法具有较好的不可见性,对剪切、噪声污染、滤波、JPEG压缩攻击具有良好的鲁棒性.     

基于小波理论与混沌矩阵的图像加密技术

提出了一种基于小波变换以及混沌序列的快速图像加密算法.利用小波变换(DWT)的基本原理,对秘密图像以及由混沌序列生成的广义混沌图像进行小波变换,然后把小波变换后系数进行融合,最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像.数值试验表明该算法简单易行,抗攻击能力较强.     

基于混沌序列与LWT的彩色图像数字水印新算法

研究了混沌序列、提升小波在彩色图像数字水印中的应用,提出一种新的基于混沌系统和提升小波(LWT)的彩色图像水印算法。为提高算法的安全性,同时采用了两种混沌序列和Arnold变换置乱水印;为提高算法的效率,使用了提升小波变换来对载体图像进行小波分解;为加强算法的鲁棒性和不可见性,根据人类视觉系统(HVS)特性,在中、低频使用不同的算法嵌入水印,且提出了均值块的使用。仿真实验证明,该算法具有很好的安全性和鲁棒性、较好的不可见性和较高的效率。     

一种基于小波变换的鲁棒水印算法

 提出了一种基于小波变换和余弦变换的鲁棒水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、高斯噪音污染有较强的鲁棒性.     

利用相似日小波变换和多层感知机的短期光伏功率预测

为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多层感知机的非线性拟合能力结合起来,以有效地提高预报的可靠性.首先,选取相似日数据并归一化,并用小波变换对数据进行预处理;其次,训练多层感知机模型学习气象因素与光伏功率之间的映射关系;最后,基于沙漠知...     

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.     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

基于小波的数据挖掘技术在Holter心电信号分析中的应用

针对数据挖掘技术的应用,分析了小波变换的多分辨率特性和带通滤波的本质．按照数据挖掘的思想提出基于二次微分小波概貌信号的Holter心电信号中R波极值点检测的数学模型,采用Mallat递归滤波的算法计算离散小波变换并用等效滤波器的思想对算法进行优化．该检测算法经MIT/BIH心律失常数据库的检验,R波有效检测率高达99%；在100多例临床测试中检测率也高达97%以上．该算法模块现已经应用到商业软件中并取得令人满意的效果．     

融合频带能量特征和双向门控循环单元的运动想象意图识别

针对脑电信号分类正确率低的问题,结合频带能量、小波包变换和双向门控循环网络,提出了一种基于频带能量特征序列和深度学习算法的运动想象意图识别方法。首先,利用小波包变换对脑电信号进行分解、重构,获得运动想象相关频带信号;其次,对所得频带信号进行加窗,并滑动截取,通过计算所截每段信号能量,实现能量特征的时序化分解;最后利用双向门控循环网络对脑电信号进行识别并输出分类结果。实验结果表明:所提算法取得了92.1%的分类正确率,表明所提方法是切实可行的,能够有效改善分类识别率。     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

基于改进的小波变换的纹理特征提取算法

提出了一种基于改进的小波变换的纹理特征提取算法。首先介绍了基于金字塔小波变换的纹理特征提取方法,然后在分析金字塔小波变换和离散小波框架的基础上,提出一种基于改进的离散小波变换的纹理特征提取方法。最后,给出了上述算法的计算机实现方法,并进行了计算机仿真研究。     

一种基于小波系数投影的快速模板匹配算法

根据粘片机晶元的结构特征,提出一种改进的基于小波变换系数投影的算法.该算法将局部有剧烈变化的信号点的位置顺序记为特征点,使用匹配小波系数直方图之间的相似性进行图像匹配,通过改进的多分辨率结构分析,减少了约70%的计算量,并将晶元定位的运算速度提高至10ms左右.该算法不仅可以精准匹配和定位,显著降低系统的总体计算复杂度,也具有更快的晶元搜索速度,可以应用在其他自动化场景中,进一步提高机器性能.     

动态心电数据的小波网络压缩算法

研究了心电信号的非平稳过程特性,从时间序列建模角度分析动态心电数据表示模型和压缩算法。采用小波网络作为建模工具,将原始心电数据映射为小波网络的参数作为数据重构信息,给出压缩/重建的实验结果并分析讨论。研究表明,小波网络压缩算法继承了小波变换和神经网络的优点。具有较好的压缩性能。