基于二代Bandelet和主成分变换的高光谱遥感图像融合

针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principal components analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandelet系数和几何流,对多个波段Bandelet...     

采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法

研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的...     

空分工艺循环水泵电控系统的改造

通过对空分工艺中循环水泵电控系统的改造,将其联锁部分的继电器控制改为用可编程控制器PLC控制,增强了系统的可靠性,简化了控制接线,便于故障的判断与查找。     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

包络分析在超宽带信号采集中的应用

室内环境下超宽带信号具有丰富的多径分量,在时域中这些分量表现出簇（cluster）的形式,簇在时域上类似于幅度调制,可采用包络分析法对其进行分析。介绍了利用小波变换进行超宽带信号包络分析的方法,给出了接收信号包络的时域表达式,并对低信噪比下超宽带信号进行了包络提取,结果显示该方法实现了簇内多径分量的合并,并具有很强的去噪作用。包络分析方法对于那些难以建立模型的传输环境以及能够建立模型但难以提取参数的场合下超宽带信号的采集具有重要的意义,它指出了传统的包络分析技术可用于超宽带信号的采集。     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

基于小波神经网络矿山安全的评价模型

煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值.     

利用Laplace小波和粒子群算法实现阻尼和频率精确计算

提出一种利用Laplace小波求自由衰减信号阻尼和频率的新方法.该方法利用Laplace小波实部的衰减特性来识别信号中的自由衰减波形,从而实现阻尼、频率的正确识别.同时为了提高识别效率,引入了粒子群算法来实现Laplace小波的参数寻优.仿真试验表明:这一方法具有较高的计算精度,且计算精度不受相邻模态耦合的影响.     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...