小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

双能量摄影胸片图像的小波融合方法

根据双能量摄影胸片图像的各自特点，采用一种新的基于小波能量尺度分析算法，有效实现了基于像素级的多模图像融合。通过对同一病人双能量摄影下的胸片图像的实际应用，表明基于该方法的医学图像融合方法能有效地集中原始多源图像的优点信息，融合图像较清晰且方法简单、实用，并可用于其他图像融合处理上。     

一种用于彩色图像认证的脆弱水印算法

提出了一种用于彩色图像认证的脆弱水印算法。这种算法是采用了均值量化的方法 ,把数字水印嵌入图像的离散小波域 ,可以检测在空间域和频率域的图像失真。利用脆弱数字水印算法提供的关于失真的估计信息 ,可以帮助用户判断图像内容的可靠程度。同时还采用了聚合篡改区域方法来完成失真检测 ,能够区分出恶意攻击和一般的图像处理。仿真结果证明 ,该方法可以提供图像修改的程度和修改区域的信息 ,其可信度比一般量化方法强。     

位移性在拉普拉斯变换中的应用

本文利用位移性,通过变量代换将非零初始条件转化零初始条件,拓宽了拉普拉斯变换法的使用范围.     

青海及周围地区的蕨麻红外图谱的建立及计算机解析

利用红外图谱法建立了蕨麻的红外指纹图谱.采用小波分析对红外光谱图进行去噪后,再把去噪后的光谱原始数据长度由1 868压缩到241,通过压缩后的数据对11批蕨麻进行了相似度计算和灰色关联度分析.结果表明,所建立的蕨麻的指纹图谱可用于蕨麻的质量评价.     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

用小波变换和奇异指数表征蔡氏混沌信号键带

计算了蔡氏电路混沌信号的离散二进小波变换及奇异指数，结果发现，当尺度2∧5上的小波变换结果的模大于某一阈值时，其所对应的信号段就是键带，在混沌信号的键带处，奇异指数限大的正值，而在非键带处，奇异指数取负值或小的正值。     

石油价格波动预警分级机制研究

以1986.1-2009.9 WTI原油期货周平均价格, 共1239个事件期作为研究对象, 采用Hilbert-Huang变换的方法构造石油价格波动预警分量, 以此来对历次石油价格波动过程展开预警分级研究. 在综合考虑石油价格的波动周期、波动幅度和波动出现概率的基础上, 计算预警信号的强度, 并将所有预警信号分为三级: 轻度预警信号、中度预警信号、高度预警信号. 研究结果表明, 该预警分级机制给出的预警信号与已经发生的石油价格波动过程吻合, 因此借助此预警分级机制, 对未来可能出现的石油价格危机给出的预警提示, 具有良好的前瞻性.     

齐次Poisson冲击模型中元件寿命递增的条件

证明元件寿命在齐次 Poisson 冲击模型中依期望序、反向失效率序、反向平均剩余寿命序、增凹序、Laplace 变换序等增加的充分条件,是促使元件失效的随机冲击次数也依相应的随机序增加.     

基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究.多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势.提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取.通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波.