基于Mallat算法的一维离散小波变换的实现

目的研究信号的局部化特征。方法应用Mallat算法,实现了信号一维离散小波变换的逐级抽取过程。结果信号经过离散小波变换后,将平滑分量和细节分量分离开来。结论应用该算法能够由粗到细的分析信号,同时也能通过滤波器组实现原始信号的重构。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

《四元玉鉴》卷首"三图"的代数意义

目的揭示朱世杰(1300前后)通过“三图”引出的代数恒等变换思想和方法。方法运用几何图形和数理分析相结合的方法分析“三图”的几何性质和代数意义。结果“三图”不仅具有几何意义,还具有深刻的代数意义,它是几何和代数的高度统一。结论“三图”所表达的代数恒等关系、思想和方法广泛应用于四元术中,为突破四元向更高元方程发展提供了可能性,其重要的代数思想需要进一步研究和挖掘。     

拉普拉斯变换序及相关序的关系

随机变量之间的大小关系(即序关系)在实际问题中具有重要的意义.关于随机变量随机序的一般理论及其在各领域的应用已有比较丰富的研究结果.主要讨论了增加凸(凹)序、拉普拉斯变换序、矩母函数序、阶乘矩序以及矩序之间的关系,最后以两点分布为例简单证明了这种关系.     

一种基于离散小波变换的数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,水印采用有意义的二值图像.该算法是基于块的离散小波变换,即将原始图像和水印都分块后,再对各个块进行小波变换,利用混沌发生器将水印各块置乱后嵌入到图像的中频部分.试验结果表明,该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性.     

一种新的基于扩散方程的图像平滑方法

针对退化扩散方程在对图像平滑时,奇异点容易被破坏,引入了小波变换模极大值表示,提出了由小波变换模M(s,x,y)决定扩散速度的图像平滑方法.该方法在图像奇异点的位置使平滑速度趋于零;在图像的光滑区域扩散速度由小波变换模决定;在灰度变化不大的区域,采用各向同性扩散.该方法克服了退化方程对图像奇异点的模糊现象,兼顾了去噪和保边界.实验证明该方法优于其他的方法.     

JPE62000核心压缩算法简介和仿真

数字图像在当今世界得到广泛应用。有效地定义数字图像的标准是很有必要的，最近几年JPEG组织正在为一种叫做JPEG2000的新的标准的建立而努力工作。在这篇文章里，介绍了有关JPEG2000第一部分的核心算法，基于图像的小波变换，对小波系数进行量化和用EBCOT算法进行压缩编码，并在Windows和Linux环境下用C＋＋代码对算法进行仿真。     

农机装备项目筛选方法探讨及决策预警

将农机装备项目筛选划分为立项评估、性能评估和预警评估,并分析了三类评估之间的关系,提出了农机装备项目筛选的整体评估模型.首先根据筛选目的、评价准则,完成立项评估;再综合利用熵权法和专家组的意见给出指标权重,进而应用TOPSIS法对农机装备项目性能进行评估;并利用集值统计方法分析了指标体系和评价方法所带来的决策风险;最后综合考虑立项评估、性能评估和预警评估的评价结果,给出了最终的决策结果.该方法的分析结果定量、客观,为制定正确、科学的农机装备项目决策提供了重要参考.     

运用GA和FFT确定稀疏阵列的激励幅度

针对天线单元沿阵列中心非对称分布的稀疏直线阵列(单元从间距为半波长的规则栅格中稀疏),讨论了以激励幅度分布为决策变量,以最大相对旁瓣电平为优化目标的遗传算法(genetic algorithm,GA),运用个体的真值编码及其中间重组的交叉方法改进了遗传算法的收敛性能。由于阵元间距是栅格的整数倍,因此GA中凭借离散傅里叶变换,使适应度函数的计算可利用高效的FFT算法。仿真中对一个154阵元、孔径约100倍波长的非对称稀疏线阵的激励幅度进行优化,使其副瓣电平下降了1.36dB。两个仿真实例证实了算法的有效性。     

基于投影预变换的快速DOA估计算法

利用信源分布的先验信息,提出了一种基于投影预变换的快速DOA估计算法(projection pretransfor-mation method,PPTM),它将存在阵的输出数据向量变换到低维阵列流形的输出数据向量,降维变换后可明显减小DOA估计算法的运算量,并可提高谱分辨力。基于虚拟interpolate思想,将该方法进一步应用到整个阵列空域,在每一子空域实施降维投影变换,可大大减小谱估计算法的运算量。计算机仿真结果表明,PPTM比常规空间谱估计算法具有更好的分辨性能和更低的信噪比门限。