几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

小波变换与信号处理

小波变换是在傅立叶变换的基础上发展起来的,本文通过分析小波的基本原理,系统的描述了小波变换的实现,阐述了小波理论在信号处理中的应用,说明了小波变换在声音、图象等信号处理过程中具有重要的作用和广阔的发展前景,随着计算机技术的发展,小波变换将会应用在越来越多的领域。     

小波变换与Fourier变换的比较

小波分析是一门正在迅速发展的新兴学科。根据小波变换与Fourier变换的比较,得出了小波变换相对于Fourier变换的优越性,并总结了当前小波研究在理论方面的主要工作,结合应用提出目前应用中有待研究的方面,对于小渡技术发展应用具有理论指导意义.     

基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法．该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程，消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真，构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架．两则数据仿真表明，对于高度非线性系统，该算法可使系统估计的均方误差减少60％以上．     

Wavelet模型在系统辨识中的应用

小波分析理论是近年发展起来的一个新的数学分支．为了研究Ｗａｖｅｌｅｔ分析理论在控制问题中系统辨识领域的应用，提出了Ｗａｖｅｌｅｔ模型并分析了其结构和特征．同时，引入Ｌａｇｕｅｒｒｅ模型作为与Ｗａｖｅｌｅｔ模型进行对比研究的对象，剖析了两者的相同之处及差异．通过将Ｌａｇｕｅｒｒｅ模型与Ｗａｖｅｌｅｔ模型同时应用于构造具有延时因子的线性系统的模型中，经分析比较，发现Ｗａｖｅｌｅｔ模型优越于Ｌａｇｕｅｒｅ模型．     

小波分析在GPS数据挖掘中的研究与应用综述

小波分析是一种时频局部化的分析工具,在多种科学与工程领域都得到了广泛应用,本文主要对小波分析在GPS数据挖掘领域中的研究与应用进行综述。首先对小波变换的原理与数据挖掘的理论知识做出介绍,然后对小波分析在GPS数据挖掘中的现有的各种应用技术进行了综述,最后对小波分析在此领域中的未来应用前景做了展望。     

M带双正交多小波的平衡

将平衡多小波的概念引入到M带r重双正交多小波系统，给出了相应的平衡条件，建立了M带r重双正交多尺度函数的若干等价关系，并基于这些等价关系给出构造双正交平衡多尺度函数和多小波的算法．算法在处理离散的多项式信号时，信号既能被低通滤波器保持，又能被高通滤波器取消，同时算法还保持了双正交多小渡的对称性，这一点在信号处理方面具有很好的应用价值．     

基于小波神经网络在车牌识别中的研究

小波神经网络是将小波函数和神经网络相结合的一种网络,它结合了小波变换和神经网络的优点,适合于图像处理、系统辨识、数据压缩等领域。本文论述了将小波神经网络应用于车牌自动识别系统的研究。     

系统模态参数辨识的小波方法

为研究小波变换在模态分析中的应用，并实验验证该方法的可行性，在小波分析良好的数值特性基础上．建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法．采用该方法进行仿真研究，仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究，实验结果与理论计算结果吻合较好．尤其在阻尼比的识别上，相对误差在l％以下.仿真和实验研究表明，该方法计算简便．对比一般频域模态方法，该方法对模态参数识别更准确．     

基于小波自相关函数的电磁干扰有源滤波方法研究

针对电力电子电路在换流过程所产生高频开关噪声的各项特征，提出了基于小渡自相关函数的电磁干扰有源滤波新方法．该方法运用小波多分辨分析实现了电网侧开关噪声的快速提取，再根据复小波变换获得噪声的有效幅度谱和相位谱信息，并结合自相关函数辨识出干扰信号的主频，从而建立了一种多层次处理和多层次描述的噪声辨识方法．研究结果表明，该方案能够克服传统干扰抵消抑制技术中频谱泄露的问题，提高检测精度，检测信号的最大绝对误差不超过2％，噪声的衰减平均达20dB以上，因而有源抑制为高频开关噪声提供了新的思路．     

航空构件超声检测信号小波分析及小波包分析应用研究

基于小波函数的特点，从小波分解的效果，小波函数执行速度，小波降噪信噪比以及小波重构等方面，系统地分析小波及小波包在航空构件超声信号中的应用。实际应用效果分析表明，航空构件超声信号经小波及小波包处理后，提高了超声检测的灵敏度，增强了超声波检测检出缺陷的能力。从而验证了小波及小波包分析在航空构件超声检测信号处理中应用的有效性。而且小波包方法比小波方法的处理效果更为理想。     

基于混沌时序重构的股票价格预测研究

应用非线性映射迭代模型，采用小波理论来辨识混沌模型中的参数，并通过对混沌时序进行预处理，可得到较好的预测结果。采用小波网络对非线性映射迭代模型中的参数进行辨识，辨识的准确程度较高，采用该模型对上海证券市场600063号股票的开盘和最高价格数据进行了建模和模型参数辨识，并据此做出相关预测，得到了满意的预测结果。     

人工智能技术在仪器与测量中的应用

分析了与人工智能技术相关的人工神经网络和模糊逻辑的基本要领和重要方法，根据传感器增强、数据融合和系统辨识、控制等相关领域的几个成功案例，分析了它们的技术优越性和可行性，并展示了人工智能技术在仪器和测量中的应用前景。     

小波滤波器的构造及其在图像压缩中的应用

文中提出构造小波滤波器的一种新算法，这种方法避免使用Z变换或Fourier变换，是一种非常好的构造小波的方法．本文总结研究了如何确定滤波器长度与消失矩的阶数，并且构造了9／11，10／10，9／15小渡，并将其用于指纹图像的压缩，实验证明9／11，10／10小渡的效果都很好.     

基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析

在小波变换的基础上。分析了硬阈值和软阈值去噪方法的不足。提出了一种新的基于小渡分解和小波重构的阈值去噪方法——软硬阈值折衷方法。谊方法将小波系数经过软硬阈值折衷法处理后。可以改善小波系数在阈值处的连续性，使重构信号不会振荡，又使变换后的重构信号与实际信号误差最小。通过仿真验证，该算法可以获得很好的去噪效果，消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

通用双正交小波构造方法的研究

小波在信号分析、图象处理、模式识别、计算机视觉等方面得到了越来越广泛的应用,而此（小波）领域中的双正交小波的研究正在进行之中,尽管有些作者已收集了几种这样的滤波器和相关的双正交小波,但应用效果不佳,而且应用领域狭窄,由本文提供的双正交小波构造方法,实验证明,效果良好,且具有较强的通用性,除可用在信号分析、图象处理、模式识别、计算机视觉领域外,还在数学、通信、地震、化学等领域有广泛的应用前景     

小波分析在我国地球物理测量中的应用

介绍了小波理论在地震数据压缩、航空重力测量中扰动加速度的滤波处理、重力固体潮的调和分析等地学方面的应用现状，归纳了小波理论在地学应用领域的一些共性，分析了小波理论在地学领域的应用特点，探讨了小波理论在地学中新的应用方向，旨在为形成新的交叉研究方向或系统理论起一些抛砖引玉的作用。     

Log Gabor小波性能分析及其在相位一致性中应用

对Gabor函数与log Gabor函数进行比较，构造了log Gabor小波，从人类视觉系统认知特性的角度分析了该小波的性能，并与Gabor小波进行了比较，最后将log Gabor小波应用在相位一致性的图像特征检测中，实验证明，使用log Gabor小波不但可以提高特征的定位精度，而且在检测效果相似的情况下，log Gabor小波比Gabor小波可以节约一半的计算量。     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术.建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系.给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法.对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究.应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小渡包时频分析仪.能实现任意信号的小波包分解和显示.最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质.     

基于改进的BP神经网络算法的控制系统在线辨识方法

 讨论了以计算机虚拟仪器为核心器件,搭建了动态测试与系统辨识硬件平台,使用Delphi语言编写辨识模块,实现对控制系统的在线辨识。在非线性系统辨识方面,针对BP神经网络算法中存在的收敛速度比较慢和辨识精度不高的问题,提出一种基于降低网络灵敏度的MBP神经网络辨识算法和一种基于小波分析的神经网络辨识算法,实现了对控制系统的状态进行预测估计。并以“防空武器半实物仿真系统”中的三轴稳定平台为对象,试验验证了算法的正确性。