基于小波变换的奇异性检测在信号分析中的应用

为了找到美元图像4个边缘的宽度,首先对图像进行长、宽方向的投影.投影信号中的突变最激烈的点就是边缘的起始处和终止处,将小波变换检测信号的奇异性理论应用于这种突变点的检测中.详细地分析了如何选择合适的小波基以及如何选择合适的尺度来进行突变点的定位方法.     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法.Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点,从而进行图像边缘提取.但小波变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣.提出一种基于模极大值的小波变换的局部极大值点选择方法,实验表明,该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果.     

基于小波分析的字符图像分割技术

针对汽车车牌图像自动识别的问题,提出了一种对多字符图像的快速分割技术。此技术具有很好地分析信号局部特征的优点,利用小波分析与图像投影特征相结合的方法,快速检测出图像中多字符的边缘突变点,将多字符图像分割成多个单字符区域,从而实现一幅图像中多字符的定位及分割。     

变形信号中突变点的检测

变形监测获得的信号含有噪声、变形信号和突变信号(信号的奇异性).信号在突变处的小波变换模极大值不随尺度的增加而变化,而在白噪声处的模极大值随尺度的增加而减小.根据这一规律,分析了变形监测信号突变点在卷积型小波变换下的特征及小波函数的选取,给出了用小波变换模极大值进行突变点定位、奇异度检测,根据突变点的奇异程度确定突变的的强度,检测变形信号的突变点.     

基于形态多结构元和小波变换的边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法。通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘。基于实验结果,指出对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声,提取边缘,且效果优于经典的边缘检测算法。     

基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。     

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

边沿作为图像视觉的最主要特征，成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力，而且可以结合多尺度信息进行检测，因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。     

小波变换在图像处理中的应用

绝大多数的信号信息由信号中不规则结构或瞬变现象所携带,剧烈变化点通常出现在图像重要结构的边缘,是图像中最重要的点。小波变换兼有图像平滑和提取边缘的双重效果,在论文中将阐述一个多尺度的Canny边缘检测算子相当于搜索信号小波变换的局部极大模值点。     

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.     

癫痫EEG波形的小波分析方法

癫痫患者发病期间脑电图表现为高幅同步节律波,可显著地在患者脑电图中观测到棘、尖波以及棘慢复合波等特征波形。本文根据癫痫波形特征,利用小波变换的时频局部化特性,提出了另一种高效的脑电图癫痫波形自动检测方法。     

基于偶对称性小波的双路振动信号相位精确测量

双路振动信号相位测量系统的硬件电路存在着较大的测量误差，本文改用A／D转换后利用软件计算来对其进行相位测量，并研究利用偶对称性小波对采集到的振动信号变换处理，可以有效地去除A／D转换中叠加的采集噪声、以及谐波等噪声，仿真计算表明，本文提出的方法是有效的，相位测量精确。     

一种基于离散小波变换的音素分段算法

提出了一种基于离散小波变换的新的音素分段算法。首先对原始语音信号取绝对值,然后对其进行小波变换,认为8阶小波变换绝对值的极大值点对应于原始语音的音素分段点。该算法较传统的算法计算量小。实践证明,分段效果较传统的分段方法有效性高。     

临近水库浅埋煤层防水煤柱留设宽度数值模拟

留设防水煤柱是临近水库煤层保水开采最为有效的方法,而如何确定防水煤柱留设宽度是当前迫切需要解决的问题。分析保水开采问题的流固耦合机理,建立流固耦合作用的控制方程,以张家峁矿井常家沟水库周边4^-2煤层开采为工程依托,采用数值模拟研究煤层采动对库岸边坡变形和孔隙水压力的影响规律,分析浅埋煤层开采覆岩采动破坏特性与岸坡失稳模式,进而提出防水煤柱的合理留设宽度。结果表明：当工作面临近库岸边坡时,库岸坡体先后出现向采空区侧倾倒转动和向水库方向滑移失稳的破坏模式;当坡面顶点产生反向水平位移且竖向位移急剧增加时,岸坡开始向水库方向滑移;当煤层顶底板孔隙水压力突变为0时,顶底板开始突水;取以上两种情况下较大煤柱宽度作为临界煤柱宽度,可以保证岸坡不出现失稳破坏且煤层顶底板不发生突水事故。在此基础上确定4^-2煤层防水煤柱宽度为109 m,工程实践证明该宽度可以保证安全开采。研究成果可为确定临近水库煤层开采的防水煤柱宽度提供理论支撑和实践依据。     

小波变换在两相流速度测量中的应用

介绍一种利用空间滤波和小波变换处理两相流信号的基本方法,首先研究电容传感器的空间滤波效应,并找出固体速度和带宽之间的关系,然后利用小波变换的滤波特性,确定传感器的带宽,进而求出固体速度·最后给出对实际测量信号的处理结果·     

基于SRFFT算法的快速小波变换谐波检测法

为快速准确的提取谐波分量及克服传统的FFT方法无时域局部性的缺点,提出一种基于复序列加窗插值分裂基快速傅里叶变换算法(SRFFT)的快速小波变换谐波检测法,以便准确快速的提取谐波.该方法采用凯瑟窗函数作为窗函数,通过改变β值和采样点数在主瓣宽度与旁瓣衰减之间进行选择;运用SRFFT算法、Mallat算法以及离散小波变换(DWT)算法对信号进行快速分解及重建.模拟分析结果表明,该方法运算精度很高,可以快速准确的提取谐波信号参数.     

从平行束投影探测断面内边缘的小波方法

运用小波分析方法，从平行束射线投影探测断面内边缘。可应用于计算机断层摄影术，以降低噪声和减少投影点。     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

图像及声音的数字水印嵌入研究与实现

介绍了小波SVD数字水印嵌入算法,它可以实现多媒体信息的版权保护·深入地分析了图像、声音文件格式,使用小波SVD算法实现图像、声音的水印嵌入,并通过计算矩阵之间的相关性来实现水印的检测·给出了图像和声音文件的数字水印嵌入及检测实验结果·通过数据比较找出小波SVD算法中各系数与生成水印之间的联系,从而证实了数字水印技术的可行性并指出了如何选择合理水印的方法