基于Hilbert-Huang变换的金融数据周期性分析及应用

提出了一种基于Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）的信号周期性分析方法,通过分析信号的非线性对主频分布的影响,找到了具有丰富高频含量的近似周期信号的主频与其周期性的近似对应关系。     

傅立叶变换近红外技术测定卷烟中的有效钾

有效钾是近年才提出的一项衡量卷烟燃烧性的参数,烟叶中有效钾含量是衡量烟叶燃烧性的一个关键指标,常规方法分析有效钾需要测定钾离子、氯离子和硫酸根离子的含量,再计算出有效钾.常规方法引入化学试剂存在污染,方法复杂耗时,不利于卷烟样品的检测及质量控制.本文根据卷烟的化学分析数据和卷烟样品粉末的近红外光谱建立了卷烟有效钾的近红外分析技术,能准确测定和预测卷烟的有效钾含量,了解卷烟的燃烧特性.     

基于小波的信号Lipschitz指数分析和应用

奇异信号往往带有一些重要信息,一般用Lipschitz指数来描述信号的奇异性.在Mallat等人的基础上讨论了奇异信号Lipschitz指数定义和相关理论基础,同时研究了小波变换与信号奇异性关系和Lipschitz指数的计算.利用信号和噪声奇异指数不同的特点应用于去噪声,文中提出了一种对噪声模极大值对应点周围的小波系数进行非线性压缩后重构信号新方法,仿真实验结果表明,这种方法有着较好的去噪效果.     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

子波变换在红外目标图像边缘提取中的应用

对红外目标图像进行了图像增强和边缘提取。首先采用直方图均衡、非线性灰度变换、滤波的方法对红外目标图像进行增强、抑制噪声 ,然后基于子波变换的原理 ,采用双阈值自动门限化方法 ,对增强后图像进行边缘提取。分别采用了经典的边缘检测方法、正交子波和非正交二次样条子波对红外图像进行了边缘提取试验 ,结果表明 ,采用非正交二次样条子波提取到的红外图像边缘比采用正交子波及经典的图像边缘检测方法的效果好。提出的方法不仅有较强的噪声抑制能力 ,而且检测到的边缘清晰准确。     

子波理论与应用

子波理论被认为是傅里叶分析的重大突破,它已经成为当今从应用数学到信号与图像处理等许多领域的研究热点,本文综述了子波分析这一前沿领域的发展历史和现状,介绍了连续子波变换、离散子波变换、子波框架与子波快速算法及有关应用的最新进展,讨论了这一领域研究的有关问题。     

基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类

SAR图像包含有相干斑噪声 ,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。为了能对SAR进行精确分类 ,将图像的灰度和纹理特征 ,空域和频域特征相结合 ,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法采用由树型小波中频纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特征矢量对SAR图像进行分类。实验结果分析表明 ,该方法是一种有效的SAR图像分类方法。     

有限维Hilbert空间中离散小波重构的误差分析

分析了有限维Hilbert空间中,分别采用规范正交基与冗余框架进行离散小波重构时各自的误差期望,并得到了几个结论.     

基于小波和分数阶傅里叶变换的混沌图像加密

为了进一步提高加密效果和效率,本文提出一种基于小波分解和分数阶傅里叶变换的混沌图像加密方法。加密过程包括三个步骤:首先利用混沌序列对图像进行像素值扰乱;然后进行小波分解并提取出低频分量,对其进行分数阶傅里叶变换;最后进行混沌置乱得到最终加密图像。仿真结果表明该方法能够成功实现图像的加密和解密,具有很好的加密效果和安全性。     

傅里叶变换近红外光谱分析技术在物检中的应用

应用傅里叶变换近红外光谱分析技术（FT—NIR），测定了934个具有代表性的卷烟纸和成型纸样品的近红外透射光谱数据．同时采用行业标准方法测定了卷烟纸和成型纸定量、厚度、透气度、水分、灰分、抗张强度（伸长率、拉力）的物理指标数据．利用偏最小二乘法（PLS）结合傅里叶变换近红外透射光谱，分别建立了卷烟纸定量、厚度、透气度、水分、灰分的数学模型；并在显著性水平大干0．05的条件下，将模型的预测值与行业标准方法测定的结果相对比，两者无显著性差异．该分析方法用于对卷烟纸物理指标的测定，具备同时、快速、准确、操作简单、无污染等特点．