正交FDWT与雷达数据压缩及目标识别方法

本文由共轭镜像滤波器构造有限维内积空间的正交多分辨分析与快速离散小波变换(FDWT),并将其用于降低雷达数据存储量,提出基于压缩数据的小波域相关与最小距离分类方法.变换域识别法计算速度快.实验结果表明,本文的变换、压缩和识别方法是有效的,小波变换域数据降维描述目标的能力强.     

基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用

神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。     

多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。     

多聚焦图像融合中最佳小波分解层数的选取

小波变换作为一种十分有效的信号处理方法已被应用于多聚焦图像融合系统中。但其中需要解决的一个问题是最佳小波分解层数的选取。通过大量的实验 ,总结出基于小波分解子图像面积比和低频带均方根误差两个标准来确定最佳小波分解层数的方法。实验结果表明 ,无论是依据均方根误差、灰度平均误差、熵、空间频率等客观评价标准 ,还是视觉的主观评价 ,所提出的选取方法都是有效可行的     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

故障诊断信号的非平稳性

利用时间-指数法检测故障诊断中的非平稳性信号,以便对非平稳阶段进行故障处理。利用小波变换对非平稳信号的分解与重构,有针对性地选取有关频带的信息,对重构信号进行频谱分析来提取故障的典型特征。结果表明,时间．指数法很适用于信号的非平稳性判定,利用小波变换对其进行故障诊断是行之有效的。     

利用小波阈值去噪的反射波护堤抛石量检测方法试验

水利工程中抛石堤岸数量众多,抛石的数量检测是抛石质量检验的一项重要指标,对工程质量控制、造价控制、竣工验收或后期隐患排查具有重要意义。而目前的抛石数量检测方法较少,效果不佳;为有效检测抛石量,试验采用地质雷反射观测法对护堤抛石方量进行了检测,运用折衷的小波阈值去噪方法对雷达抛石断面图像进行去噪处理,获得了准确的抛石断面边界;并将每段抛石近似为棱台计算了抛石方量,最终总抛石方量为14 700方,误差率3.52%,与实际工程量吻合良好,验证了利用小波去噪的地质雷达抛石数量检测方法的可行性,为其他工程的抛石量检测提供新的思路和途径。     

基于小波变换的谐波和无功电流检测方法研究

介绍了有源滤波器的基本工作原理,提出了1种新颖的基于小波变换的谐波和基波无功电流的检测方法.与傅里叶变换法仿真结果对比可知,小波变换是1种实时检测谐波及无功电流的更有效的方法.     

小波图像压缩EZW编码算法研究

随着基于多媒体的网络应用的不断发展和视频应用的增加,图像压缩在最近几年引起了广泛的研究兴趣。嵌入式零树小波编码(EZW)不仅具有高的压缩比,还能实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。因此奠定了它在图象编码中的地位。分析了其算法原理,探讨了嵌入式图象编码的研究方向。     

基于小波分析的噪声抑制和数据压缩综合技术——SAR图像的噪声抑制与数据压缩

本文给出了一种基于小波分析方法的噪声抑制技术,它具有运算简便和能在保持原图精度的同时有效地降低斑点噪声影响的优点。更重要的是,它将噪声抑制与数据压缩过程同时进行,对ＳＡＲ雷达图像的处理取得了良好的效果。