基于Curvelet与2DPCA的嵌入式人脸识别

针对小波变换在嵌入式人脸识别中的不足,提出了Curvelet(曲波)变换结合2DPCA(二维主分量分析)的嵌入式人脸识别.采用Curvelet变换进行人脸图像特征的提取,经过比较,选取了Wrapping算法,然后利用2DPCA进行降维,并结合最近邻算法进行人脸识别.实验结果表明该方法很好得解决了人脸特征维数过高、数据量...     

基于分数阶Fourier变换的水声通信多普勒系数估计技术研究

本文基于传统多普勒系数估计方法,提出一种基于分数阶Fourier变换的多普勒系数估计方法,该方法利用分数阶Fourier变换估计得到经过信道后LFM信号调频斜率的变化量值,进而得到多普勒系数的估计。通过计算机仿真研究验证了该方法的有效性与稳健性。     

梯度主动轮廓与曲波变换联合分割方法研究

随着医学技术不断发展,人们对肿瘤图像的分割要求日益提高,为了满足临床需要,提高医学图像分割的准确性,提出了一种基于梯度主动轮廓和第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,以下简称:DCUT)的医学图像分割算法。该算法首先对医学数据进行离散曲波变换,获取增强后的医学数据,再利用Canny算子和形态学运算进行边缘检测,对处理后的数据利用梯度主动轮廓模型确定病灶区域的轮廓。本文选取了297组医学图像进行验证,实验结果表明:医学图像经过本算法处理后,边缘检测性能由传统算法的88.95%达到96.03%,分割位置的准确性得到进一步提高,目标边缘和轮廓提取更加清晰、稳定,有效提高了医学图像分割精确性。     

拉普拉斯变换

阐述了利用拉氏变换解常系数线性方程(组),并举例介绍了拉氏变换在自动控制系统中的应用。     

一种基于音频的小波变换域水印算法

本文基于人类听觉系统(HAS)特性,提出了一种在音频数字信号中嵌入音频水印的小波变换域水印算法,对音频这种多媒体数字作品进行了数字水印的嵌入、检测和提取的研究。将音频水印嵌入到小波变换不同方位的重要系数当中,使变换后的水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的音频水印对大多数信号处理具有较好的鲁棒性和不可感知性。     

小波分析在图像压缩中的应用

小波分析是一种多层次分解函数的数学工具,图像信号(数据)经过小波变换后可以用小波系数来描述,小波系数可以从不同尺度,不同分辨率上体现图像的概貌信息和图像的局部细节信息。因此,基于小波变换的图像压缩算法,压缩效果良好,在未来会有广泛的发展空间。     

一类周期系数线性微分方程组的精确解

对于周期系数的线性微分方程组,讨论通过矩阵变换方法求精确解的方法。     

基于小波变换的半脆弱图像水印算法

在小波变换域内,将水印信息嵌入到特定小渡系数中,对图像带来的失真影响很小,同时可以准确地检测和定位篡改。提出了一种基于小波变换的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生水印信息,采用块均值量化调制小波系数的方法完成其嵌入。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域。     

三维编织复合材料健康检测的FBG传感器信号的阈值去噪优化

传统小波变换算法在三维编织复合材料健康检测的FBG传感器信号中无法对噪声进行很好的消除,本文针对这一问题,提出了基于阈值优化的小波变换算法,首先采用采用折衷阈值法构建小波系数估计器,然后利用构建的小波系数估计器对偏差进行优化,从而达到更好的去噪效果。实例仿真试验结果表明,在对光谱仪测得的FBG反射谱的去噪中,本文提出的基于阈值优化的小波变换算法去噪效果更好。     

基于小波变换多分辨特性的数字图像水印算法

文章利用小波变换的多尺度分析的特性,对载体图像进行小波变换,把其分解成多频段的子带图像;为了增强水印的安全性,采用置乱技术对原始水印图像进行加密,然后进行单尺度小波分解,提取其低频系数和高频系数,嵌入到载体图像的中频系数上。试验结果表明该算法在保证不可感知性的同时具有良好的稳健性和安全性,在多种恶意攻击和无意攻击下,仍然可以检测出完整的水印信息。     

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。     

投入产出特征分析

投入产出方法的特点在于:在一定的技术经济条件下,把社会经济活动视为劳动者使用劳动手段把劳动对象变换为社会需要的最终产品,而且,在一定(较短)时期内,变换可视为线性的。这一变换所对应的矩阵便是投入产出系数矩阵。一、技术经济结构、社会生产结构、最终产品结构     

低压配电网单相接地故障选线方法的研究

根据低压配电网发生单相接地故障时的暂态特征,利用小波变换检测信号奇异性的功能,本文提出了用小波变换系数进行故障选线的原理。通过在MATLAB中仿真分析验证,该算法是现实可行的,结果是令人满意的。     

基于离散余弦变换和支持向量机的数字图像水印算法

为了加强数字图像版权保护,提出一种基于离散余弦变换(DCT)和支持向量机(SVM)的数字图像水印算法.该算法首先充分利用SVM很强的非线性逼近能力,计算水印的嵌入强度,然后将水印自适应地嵌入到DCT变换各系数中,从而解决水印嵌入强度和DCT系数的选择难题.实验结果表明,该算法不仅具有水印具有不可感知性,而且抗各种攻击能力强.     

基于小波包变换的电力谐波参数测量方法研究

传统的基于傅立叶变换的电力系统谐波分析方法难以快速、准确对非平稳暂态谐波进行实时分析检测,小波变换因其良好的时频局部化特性,成为电力系统谐波分析的有力工具。文章提出一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析、测量方法,小波包变换建立在小波变换的基础上,实现信号频带的均匀划分,能更好地提取信号的时频特性。通过仿真试验证明了这种新方法的可行性与正确性。     

DCT系数对静态图像压缩质量影响的研究、分析

本文详细分析了JPEG标准中DCT系数对静态图像压缩质量的影响。在对图像进行8×8DCT变换后,会产生64个DCT系数,如何取舍、近似这些系数对压缩质量和压缩比例有着重要的影响。     

初等行变换求齐次线性方程组通解的教学探讨

求齐次线性方程组的通解在“线性代数”与“高等代数”的教学中占据着重要地位。教材的解法是利用初等行变换,将系数矩阵化为行阶梯形矩阵,从而确定基本未知量和自由未知量,然后根据行阶梯形矩阵写出对应的齐次线性方程组,并用自由未知量表示基本未知量,从而得到齐次线性方程组的通解。本文通过利用初等行变换将系数矩阵化为行最简形矩阵,直接产生基础解系,进而获得齐次线性方程组的通解。     

基于移不变形态中点小波的多聚焦图像融合

为解决不同聚焦深度下多幅图像的信息融合问题,提出一种变换域处理方法。首先基于非线性的中点滤波器,以非抽样方式构造出具有移不变性的形态中点小波变换。然后对形态中点小波变换进行提升,从而改善算法性能。最后,利用提升后的形态中点小波分解待融合图像,选取合适的融合规则处理变换域系数,通过反变换重构得到融合后的图像。计算机仿真实验表明,移不变形态中点小波多分辨率分析方法能有效融合多聚焦图像,与传统线性小波变换或其他较流行的小波变换相比,得到的整个场景更加完整清晰。     

提升方案结合SPIHT的彩色图像压缩改进算法

嵌入式小波零树编码算法是小波变换域的高效图像压缩编码算法,该方法将小波变换系数按其重要性进行排序,实现了渐进性的图像压缩编码,本文在此基础上集结合S变换中的MRCT变换对无损压缩算法进行改进,通过图像仿真实验,分别比JP2、RAR、ZIP、PNG、TGA、PCX、TIF的无损压缩结果平均提高了得到2%、15%、51%、51%、34%、52%、31%。     

基于平移不变小波变换的图像融合技术的实现

本文介绍作者所进行的基于像素级图像融合技术的研究。目前,图像融合技术主要分为像素级、特征级和决策级这三种主要方法,而像素级图像融合的方法可以更多地保留原有图像的信息,并对单一像素信息进行处理,精度高、方法简单易行,目前被广泛的应用在各个领域。而基于平移不变小波变换算法先对待融合的多源图像进行空间域的变换,得到图像各层分解后的系数,再对该组系数按一定的融合规则进行融合处理得到一个融合后的系数表示,最后经图像的逆变换获得最终的融合图像。