L2(R)上的S-进小波变换

通过引入R上的尺度参数S -进离散的仿射子群R+s ×R ,并给出该群上的左不变测度 ,给出了L2 (R)上S -进小波变换的允许条件 ,及S -进小波的对偶小波。推广了二进小波的相应结果     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换布朗分形模型的基础上,定义了水平分维数,垂直分维数,对角分维数,并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割,实验结果表明,这些特征量能够很好地反映纺理特征,从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息,较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高。     

基于二值自适应算术编码的图像无损压缩算法研究

分析了二值自适应算术编码的特点,并把整数小波变换和二值自适应算术编码相结合,采用C语言进行仿真,实现了静止图像的无损压缩.实验结果表明,该算法压缩比可达2.5,并且仅采用整数加法和移位就可实现数据的压缩编码,硬件实现简单,具有较强的实用价值.     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

平移不变量小波去噪方法的研究

在小波去噪的方法中,应用最为广泛的是Donoho等人提出的非线性小波变换阈值法.但在有些情况下,如在信号的不连续点处,运用阈值法去噪会产生伪吉布斯(psuedo-Gibbs)现象.在阈值法基础上加以改进的平移不变量小波去噪方法不仅能有效的抑制伪吉布斯现象,而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差(RMSE).通过仿真实验可以看出,该方法比阈值法有更好的去噪效果.     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

全球对流层顶温度场演变的气候学特征分析

 利用经验正交函数分解(EOF)方法对57 a(1948~2004年)NCEP/NCAR全球对流层顶月平均温度场进行分析,并讨论了57 a的主要特征向量空间分布及其对应的时间系数的演变,结果分析表明:第1模态的时空分布特征能够较好地反映对流层顶温度场结构的分布状况,且具有明显的季节变化;南北半球的温度场的空间分布结构不太一致,南半球纬向分布较为平稳,而北半球经向和纬向活动都比较强,且有明显的温度槽脊结构;南北半球的极地对流层顶温度结构在不同的季节有不同的变化趋势;南北半球热带对流层的第1模态温度场全年具有整体一致型分布;温度场各个季节的时间系数变化具有明显的多时间尺度特征.     

多带插值型的单小波

引入二维正交小波的概念,并研究二维4带小波的相关性质。利用二维单小波构造新的函数,并证明该函数的一致连续性。给出对称函数和反对称函数的定义,得出几个关于有关实对称尺度函数的等价命题,最后给出满足多分辨分析（MRA）的尺度函数是插值型的充要条件。     

非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法.该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号.研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小.     

基于多特征融合和支持向量机的煤矸石自动分选研究

本文提出了一种基于多特征融合和支持向量机的的煤矸石分选方法。首先对煤矸石图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后分别从纹理谱、小波变换和分形等多角度提取图像的纹理特征值,选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行内部归一化,最后采用支持向量机实现煤矸石的分选。实验结果表明,本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率,且能够满足实时要求。