基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

图像压缩中小波与向量小波的选择

针对向量小波的特殊性,分析了在具体实施向量小波变换时的几种实现方案,在算法复杂度、压缩能力等方面与传统小波进行了技术比较,提出了选择具体方案时的判断准则     

一种基于小波变换的模糊聚类算法及其应用

为准确对输电线路故障性质、故障相等进行识别,提出一种基于小波能量比值的模糊C-均值聚类(FCM)算法,并研究了该算法在输电线路的永久性和瞬时性故障识别中应用的可行性.结合小波分析的时频分析能力、小波能量比值的特征提取能力和FCM的模式识别能力,建立一实际500kV输电线路的PSCAD模型,对单相故障产生时的暂态电流进行了聚类分析和识别.仿真结果表明:基于小波能量比值的FCM算法能较好地识别故障相与非故障相,且算法收敛速度快,识别结果准确.     

基于小波包分解的细胞膜离子电流重构

提出了一种基于小波包算法重构离子电流信号的新方法,利用小波包分解对离子电流进行多分辨率分析,获得尺度能量分布特征信号.然后,进行小波包重构,再经过平滑滤波,恢复通道离子电流信号.仿真实验结果表明,采用小波包算法,在较低信噪比时,离子电流恢复精度高,算法收敛速度快,且具有较强的抗噪能力.     

煤矿通风机故障诊断的小波包方法

针对常用的时域和频域分析在诊断通风机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法.在分析通风机故障特征的基础上,利用时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的通风机振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型.经实际验证,小波包分解能将故障信号有效的划分到不同的频段内,而且时域和频域局部化特性好,能有效的诊断出通风机故障,具有良好的理论意义与工程应用价值.     

图像压缩中小波与向量小波的选择

针对向量小流的特殊性，分析了在具体实施向量小流变换时的几种实现方案，在算法复杂度，压缩能力等方面与传统小波进行了技术比较，提出了选择具体方案时的判断准则。     

基于解析信号的小波变换及其应用

提出对信号的解析进行小波变换，从而可直接计算出信号能量的时-频分布.使分析结果能象短时Fourier变换、Wigner分布那样直观地显示出来，解决了小波分析的可视性问题.用这种算法在调频信号的分析、消噪和故障诊断上应用说明了它的优点.     

基于动态小波神经网络的语音信号非线性预测器

提出一种带反馈单元的动态小波神经网络(DWNN)并将其用作语音信号的非线性预测器，分析了DWNN的函数学习能力和对高维函数学习的优越性。由于反馈单元的内部记忆能力，DWNN具有对长时相关的预测能力并能在一定程度上克服小波神经网络的“维数灾难”现象。在对语音信号的预测中，动态小波神经网络预测器的预测性能很好，虽然其预测阶数很低(仅为3)，试验结果表明：DWNN预测器较RNN，RBF更适合于语音信号的非线性预测，而且其计算复杂度相对较低。     

基于小波神经网络的入侵检测系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的逼近能力，提出了一种基于小波神经网络的入侵检测方法．用小波变换代替普通神经网络的激励函数，能有效地提高网络样本训练的效率和速度，在仿真结果中体现出有很好的收敛速度和学习能力，比较适合用于入侵检测系统中．     

FFT复小波及在设备故障信号分析中的应用

提出一种在频域用数字滤波器定义复小波和展缩小波基,用FFT实现复小波变换的算法。该算法可通过控制滤波器的频率截止特性来生成不同特性的小波函数;通过控制滤波器截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率。     

具有平移和尺度变换不变性的自适应小波矩

提出了一种同时具有平移和尺度变换不变性的自适应小波分解新方法,分解系数称为小波不变矩,并给出了计算这些小波不变矩的有效算法．实验证实了数字图像的小波不变矩的平移和尺度不变性．     

基于小波域的数字水印技术解析

详细介绍了基于小波域的数字水印相关技术知识,着重指出了变换域水印技术、小波域数字水印技术、置乱技术的优点,分析了小波域水印方案的关键技术。     

小波变换数字算法及其在高压输电线保护中的应用

从电力系统继电保护应用的角度，结合香农采样定理，深入探讨了连续信号和离散信号的小波变换的关系，给出了离散信号的积分小波变换和离散小波变换的数字计算方法。从理论上研究了信号小波变换的误差与尺度函数和小波函数的关系。结果表明：小波变换的误差来源一是信号在尺度空间的投影与抽样空间的投影转换，二是小波以及尺度函数的选择。小波的时频定位特性越好，即时间频率窗的面积越小，计算误差越小。阐述了小波分析在电力系统高压输电线路的行波保护以及单端暂态量保护中的应用。     

基于小波变换的图像边界问题的研究

首先简要地介绍了一维信号对称边界延拓方式及二维信号双正交小波分解重构算法，然后在一维信号边界延拓方式的基础上，研究了在小波变换过程中，当高、低通滤波器长度为奇数且关于0对称时，数字图像能够精确重构的边界延拓问题。给出了数字图像的小波变换及边界延拓的步骤。最后，通过仿真实例验证了该对称边界延拓方式能够保证数字图像在小波变换中精确重构。     

新型小波变换的数字水印算法

目前已有很多基于离散小波变换或小波包的数字水印算法,但很少讨论到运用提升小波、组合小波这类新型小波的思想。文章首先对基于小波变换的数字水印算法做了概要性的介绍,然后提出运用提升小波、组合小波的新算法,并讨论了其研究方向和应用前景。     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

二进小波变换的工程实现技术

介绍了二进小波变换的基本概念，给出了数字信号二进离散小波变换的实用表达式．解释了二进离散小波分析的工程实现方法和变换过程．给出了应用实例．     

小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

基于多小波变换零树结构的数字水印嵌入方法

随着数字产品和国际互联网的迅速发展,保护数字产品版权的问题变得越来越突出,数字水印技术是解决这个问题的一个有效手段.本文提出了一种基于多小波变换零树结构的数字水印算法.将二值水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点,实验表明该水印算法在多种攻击下都具有较好的鲁棒性.