利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

循环流化床锅炉燃烧过程的小波建模研究

针对高维非线性系统，分析了基于多分辨分析的正交小波网络的建模能力。并用于循环流化床锅炉燃烧过程的动态建模，根据现场采集的实时数据进行网络训练和泛化实验。理论分析和实验结果表明网络具有良好的辨识精度和泛化能     

基于模糊熵和均值量化的盲文水印方案

提出了一种新的DCT域盲文水印算法，该算法应用模糊熵测度选择边缘特征显著的子块作为嵌入子块，然后应用均值量化来增强嵌入水印的鲁棒性．实验结果表明，嵌入水印后的图像具有很好的不可见性，同时对常见的信号处理和噪声干扰具有良好的鲁棒性．     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

虚拟内窥镜中心路径抽取技术

目的在空腔器官中提取一条最佳的用于虚拟内窥镜漫游的中心路径。方法采用基于距离变换的方法进行路径抽取。结果给出了虚拟内窥镜中心路径的定义，总结了中心路径的基本特性。结论在虚拟人脑内窥镜系统中实现了中心路径的提取，用于器官内窥检查，效果良好。     

Boltzmann叠加原理在聚合物粘弹性理论中的应用

将Boltzmann叠加原理应用于聚合物粘弹性理论,由此可以把几种粘弹性行为互相联系起来,由1种力学行为推算另1种力学行为,而无需诸如弹簧和粘壶这一类模型.利用拉普拉斯变换推出蠕变柔量和应力松弛模量间的关系,因此可以把动态力学实验看成无数个应力为Δiσ的蠕变和回复实验的总效应,从而推出了动态力学实验和静态力学实验间的关系.     

基于上下文敏感度的动态图像目标识别

针对机载实时系统获取的图像序列既不满足背景固定又没有目标、背景的高灰度比,而且常规方法处理这些图像存在局限性,提出了基于上下文敏感度的运动图像目标识别算法.首先,对标准Hough变换(HT)算法进行改进,即沿着某一方向做HT,如果线段长度或已识别的目标点数加上剩余线段长度小于阈值,则停止此方向的扫描,这种变换克服了标准HT以图像边界点为扫描边界的缺点.其次,在静态图像识别的基础上,定义了图像识别的置信度,对运动图像前后帧的关系进行了量化,据此实现了对目标的识别.实验结果表明,与标准HT相比,改进的算法不仅具有很强的稳定性和高抗干扰能力,识别准确性高,而且处理速度是标准HT的3～5倍.     

基于断点调试的Visual C++6.0坐标变换教学实践

介绍了一种利用断点调试进行Visual C++6.0坐标变换教学的方法.通过在关键语句处设置断点,帮助学生观察视窗中同一位置逻辑坐标与设备坐标的不同,有助于他们对这一知识难点的掌握.     

低码率小波图像编码中的分析/合成技术

针对在低码率小波图像编码中,不合适的分析／合成子系统会造成显著重构失真的问题,研究了分析／合成子系统对图像编码的影响,给出了在不同ＦＩＲＱＭＦ（对称镜像滤波器）下分析／合成子系统中有限长度信号的优化延拓方法及对应的滤波器位移要求,优化了分析／合成子系统的性能     

数字图像中照度不均匀校正技术研究

为了消除数字图像中的照度不均匀性，对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论．分析了这些方法在计算误差上的内在原因，并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术．该技术兼顾了数字图像的频域和空域，使得采用本方法校正后的图像具有品质优，计算误差小和时间消耗较少等特点．