基于布朗模型和小波变换的镀锌钢板表面缺陷分形特征的研究

图像的纹理特征是图像的重要特征之一,图像的分形维数是描述图像纹理特征的一个有效方法.本文在对镀锌钢板图像进行小波变换的基础上,结合分形布朗模型,计算小波分解得到的不同频率下的小波系数图像分形维数,以此作为区分边浪与划痕缺陷的特征。实验结果表明,该特征对区分边浪和划痕两种缺陷很有效。     

介质阻挡放电的斑图和频域分析

采用双水电极介质阻挡放电装置,利用光学方法研究了6.06×104Pa氩/空气混合气体的斑图演化过程.结果表明随驱动电压从击穿值不断增加,斑图经历了一系列的演变过程:均匀放电、六边形结构、随机微放电丝结构、第二次六边形斑图、四边形斑图、条带斑图、最后又出现均匀放电.用二维傅立叶变换的方法把斑图变换到频域中,得到了频域下的斑图并对其进行了分析.     

向量GARCH模型的非线性协同持续

讨论波动持续性的函义，介绍向量GARCH模型的持续性及协同持续的定义，来研究上海和深圳股市，发现股市表现很强的持续性，但不存在线性的协同持续。提出非线性协同持续的概念，并提出用小波神经网络逼近非线性协同持续函数，同时证明沪深股市存在非线性协同持续关系。     

盒维数及其在刀具磨损监测中的应用研究

针对刀具振动信号的非平稳特性进行分析,引入了基于小波分解和重构的去噪方法,并利用已知信号对去噪效果进行分析,得到较好的结论,保证能够准确提取盒维数。将盒维数应用于刀具振动信号的特征提取,以一种简单明了的方式来描述振动信号的正常与异常,为刀具磨损状态的识别提供一种新方法。     

改进的小波神经网络及其Matlab仿真

针对小波神经网络存在的不足,对其结构进行改进：构造四层结构的小波网络,增加一层隐含层,并在这一层中将网络输入不同类型的参数进行分类综合.改进后的网络结构更具直观性和物理意义,且网络权值被大大精简,提高了网络的训练和收敛速度.     

基于小波分析的无刷直流电机机械特性测试

通过对无刷直流电机的换相过程进行分析,得到无刷直流电机的换相频率与转速、转矩之间的关系。通过小波分析方法对采集到的启动过程的相电流进行去噪,提取瞬时换相频率,获取无刷直流电机的机械特性曲线。最后,通过对无刷直流电机空载启动过程进行仿真,将仿真得到的相电流进行小波去噪和特征提取,得到与理论一致的转速和机械特性曲线,验证了该方法的可行性。     

基于小波变换图像增强算法的手机散斑衬比血流成像技术

为实现激光散斑血流成像设备的便携化,研究了手机散斑衬比血流成像技术。通过分析和重组彩色滤波阵列的光强信号,解决了彩色图像传感器无法获取散斑信号的问题。提出了基于手机相机的散斑衬比分析方法,使用二维离散小波变换对图像低频区域进行增强,并使用k-means聚类和Ostu算法将背景区域和前景血流区域进行分割和去噪。最后,为验证这两种算法在不同情况下的分割结果,分别进行了血流模拟实验和微循环血流灌注实验。研究结果证明,Ostu算法在不同的血流模型下有更好的分割去噪表现,解决手机自带算法导致血流图像失真问题的同时,提高了图像的可视化效果。     

基于小波分析提高风速测量精度的研究

非相干多普勒激光雷达能够通过大气后向散射信号反演径向风速,然而激光雷达测量的后向散射信号包含的各种噪声和干扰信号会严重影响反演精度。我们采用离散小波变换,应用双正交小波和随距离变化的阈值设定方法,对非相干多普勒激光雷达的径向风速数据进行了降噪处理,从而提高风速反演精度。通过分析均方差以及相关系数,并与现场数据比对,显示该方法能够显著降低激光雷达风速测量误差。     

基于正负量化的自适应水印算法

根据HVS的特性和DCT系数的特点,提出了一种基于AC系数的自适应水印嵌入方案。仿真实验表明：该算法具有良好的不可见性,并能抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理,表现出较强的鲁棒性。     

用加权小波变换分析BL Lac天体的光变周期

介绍了一种基于小波分析原理的BL Lac天体光变周期分析方法——加权小波Z变换(Weight Wavelet Z-transform,WWZ).收集了BL Lac天体ON 231和OJ 287比较完备的观测数据,获得其长期光变曲线,利用加权小波Z变换给出了其长光变周期,ON 231的周期是13.70a和6.85a,OJ 287的周期是11.42a.分析计算表明:加权小波Z变换非常适合处理非等间隔数据,它解决了离散小波变换不能处理的非等间隔数据问题,并且能有效去除边界效应的影响。