基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法.首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果.为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化.实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果.而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的.     

基于DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

基于小波和傅立叶变换的纱线波谱图计算

采用离散小波变换与快速傅立叶变换相结合的方法,先对纱线信号进行小波分解,再对各子带信号作快速傅立叶变换,从而得到各子带信号的频谱。截取相应频段,并在同一图形上显示,然后将各频率成分转换成相应的各波长分量,得到纱线波谱图。     

改进区域分割的多聚焦图像融合方法

针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点,提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法;首先,根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像,并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域,然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和,最后选取绝对值最大的区域为融合后区域,并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像;数值试验证明,本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单,还能够有效克服清晰度损失的缺点,具有有效性。     

一种高分辨力的傅立叶交换及其应用

本文给出了细化傅立叶变换的原理和算法，在４８６微机上用ＦＯＲＴＲＡＮ７７程序实现这一算法，并用它来分析窄带信号，取得满意的结果。     

双非线性抛物型方程解的正则性和唯一性

研究了非线性项α(u)和f(u)具有多项式增长的双非线性抛物型方程α(u)/t-Δu+f(u)=g(x).利用先验估计和勒让德变换方法,当初值u0(x)∈Lr+2(Ω)时,获得了该方程解的正则性,即u(t)∈H01(Ω)∩Lq(Ω)∩H2(Ω).利用解的正则性和符号函数的性质,证明了方程弱解的唯一性.     

冷轧机中偏心信号补偿的分析与仿真

本文论述了用改进的快速富里叶变换方法和最小二乘方法分析、估算在冷轧过程中由轧辊偏心引起的周期性变化信号。并以此信号为依据,控制轧钢机的压下系统,实现对偏心的动态补偿。最后介绍了清除由于分析、估算中的误差给偏心补偿带来的影响的措施。     

基于小波变换的OFDM与传统OFDM在电力线信道下的性能对比

对比基于小波变换的OFDM和传统OFDM在高斯白噪声、多径效应、脉冲干扰和窄带干扰下的性能,从而得出更适合电力线通信的调制解调方式。仿真结果表明,在高斯白噪声和多径信道下,两系统的误码性能基本相同;在时域脉冲干扰影响下,传统OFDM性能更好;在频域脉冲干扰和窄带干扰影响下,基于小波变换的OFDM性能更好。     

一种基于定尺度小波变换的频率估计算法

通过改变尺度实现频率扫描是基于小波变换的频率估计算法的惯常做法。由于小波参数的确定缺乏具体明确的方法,这种做法在实际应用中很难达到其算法的理论最佳性能。针对这一问题,首先通过详细推导组合复Morlet小波变换与待分析信号傅里叶变换的关系,提出了一种基于定尺度小波变换的频率估计算法;然后讨论了控制频谱混叠、保证估计精度及分辨能力的参数设置问题,提出了一种简单易行的设置方法。仿真分析表明,该方法进行频率估计在混叠对抗及噪声抑制方面具有比FFT算法明显更优的性能,且适用于短数据信号。