沉降预测模型概述与分析

本文首先概述人工神经网络和小波神经网络预测模型,结合实例证明小波神经网络预测结果较好。     

小波滤波在清音检测中的应用

清音检测对于语音信号的端点检测等技术具有重要作用.清音检测容易出现的问题主要在两个方面,一是检测的清音容易出现断裂情况,二是容易出现漏检或误检现象.本文利用小波滤波中的Haar小波的块化效应以及不同小波滤波器对清音信息熵的敏感程度不同.对清音的信息熵进行滤波处理,仿真结果表明.这种方法能够在白噪声中检测出清音,即使清音被噪声完全淹没.     

几种虹膜识别算法的比较

对基于小波变换,离散余弦变换(DCT)和独立分量分析(ICA)的虹膜识别算法中的特征提取方法进行了简单地比较,简述各方法的产生背景和技术要点.提出一种改进的基于DCT的特征提取方法,可为特定环境下选择虹膜识别算法参考.     

带有伸缩因子α的多小波阈值去噪

目的针对多小波软、硬阈值去噪法的缺点,提出了带有伸缩因子α的多小波阈值去噪模型。方法采用推理及计算的方法对所提出的模型进行了证明,并通过仿真实验与传统的去噪模型进行了对比。结果提出的模型是合理的,且去噪效果要更好。结论可根据实际需要在改进模型中选取合适的α值,以达到更好的去噪效果。     

基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小波变换的图像增强算法。利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强。在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法。     

小波分析在1-10TeV宇宙线时间变化研究中的应用

利用小波变换,结合折叠周期分析方法,对羊八井宇宙线观测站TibetASy阵列1997年11月到1998年6月的实验记录数据进行了周期分析,发现TeV和10TeV宇宙线流强中存在着太阳日和半太阳日周期变化．TeV宇宙线流强1d和0．5d周期变化的信噪比分别为9．8和12．9,其变化幅度分别为0．44-0．26％和0．3±0．18％,最大变化处的相位分别在约0．8（18h）和0．9（11h）．10TeV字宙线流强1d和0．5d周期变化的信噪比分别为10．1和12．9,其变化幅度分别约为0．5＋0．34％和0．35±0．23％,最大变化处的相位分别在约0．8（18h）和0．9（11h）．     

一种小波分形混合图像编码算法

结合小波变换与分形编码技术,提出了一种基于小波变换的分形图像混合编码算法.通过实验比较,该算法在图像编码时间和压缩比方面均取得了良好的效果.     

可无损恢复的小波域可见数字水印算法

文章研究了可无损恢复的小波域可见数字水印算法,该算法是为了适应将可见水印作为标签或版权标识,并且接收端的授权用户可将水印完全去除的应用环境。该算法基于亮度对比模型,并结合用户密钥将水印图像特征自适应嵌入到宿主图像的高频和低频系数中。实验结果表明,该算法嵌入的水印具有较强的鲁棒性,授权用户可无损恢复出原始图像,反之,非授权用户则不能在保证图像质量的前提下完全去除水印。     

基于小波变换和Torus自同构的音频内容认证方法

本文提出了一种基于小波变换和Torus自同构映射的音频内容认证的水印方案,其基本思想为:把音频信息分成互不相交的长度为8的音频段,在每一段中提取其特征作为水印信息;利用Torus自同构变换,把从每一个音频段提取的水印信息嵌入到它的Torus自同构段的小波变换的细节分量系数上去.该算法在水印的嵌入、提取和篡改定位时均无需额外的水印信息,能较精确地对篡改进行定位,具有易于实现,执行效率高等优点,具有较高的理论和应用价值.     

一种基于小波变换和DOT量化的彩色图像盲水印算法

采用YIQ色彩空间,把载体亮度分量Y进行小波分解,将水印数据嵌入其低频子带的DCT系数中去．嵌入水印前采用置乱变换将水印图像置乱,消除像素间的空间相关性,提高算法的抗攻击能力．结果表明,该算法对常见的噪声、滤波、剪切、JPEG压缩等攻击有较强的鲁棒性．