基于小波变换的图像处理

小波变换技术已广泛地应用于图形、图像处理,语音处理,视频处理以及数字信号处理等领域。由于小波变换的良好特性,使其在众多实际应用中都能得到很好的应用,并取得比原有技术更好的实际效果。在数字图像处理领域,基于小波变换的图像压缩、图像增强、图像消噪可以取得很好的实际效果,本文从二维小波理论出发,对其在图像处理的应用上进行了一些分析和处理,反映出小波分析在图像处理方面的特点。     

偶对称双尺度因数的Daubechies双正交小波简捷构造法

为简化Daubechies双正交小波因数的求解,以紧支集Daubechies正交小波中尺度关系的Fourier变换余弦形式为基础,提出1种当双尺度因数为偶对称时,推导Daubechies双正交小波对偶尺度方程因数的方法, 并给出构造数值实例.此方法直观、简明.     

基于小波分析的Bessel声场预处理

采用Fourier-Bessel方法对环型换能器的声场进行数值计算,并对仿真声场进行了深入讨论. 通过对换能器轴向声压分布的分析,针对声近场明显的扰动,提出一种新的方法对声场进行预处理,即利用小波多分辨率分析降噪,去除近场杂频率成分,提高声压幅度. 研究结果表明,小波分析技术能提高Bessel声场的基波成像质量,对于小波变换在Bessel超声成像中的应用提供了很好的依据.     

基于主成分分析的图像自适应阈值去噪算法

图像进行传输过程中,图像噪声成为影响图像质量的重要因素,因此,对图像去噪是各类图像处理领域广泛研究的内容。对图像实施去噪要点要保留图像的重要信息,并获得良好的去噪效果。借助匹配法找出相似块作为训练样本,通过主成分分析提取信号的重要特征,根据最小均方误差方法建立线性自适应阈值方程,对图像展开自适应阈值去噪处理。本次研究表明,这种方法能有效去除图像的高斯白噪声,保存图像的细节信息,从而获得最佳的视图。     

基于小波分析的纳米运动平台振动研究

大行程纳米运动平台在宏微双驱动纳米定位系统中作为宏动台,其内部的振动、特别是运动方向的振动,对运动精度或定位精度会产生直接的影响。文章在研究纳米运动平台振动机理、特征数据提取方法的基础上,结合虚拟仪器技术,采用小波分析与傅立叶变换对比分析方法,对平台全工作行程内的振动状况进行详细的分析与研究。由实验证明,小波分析方法可获得平台各精确位置上的振动特征数据,将其作为确定控制参数的依据,能显著改善平台的运动控制性能。     

二维小波变换去噪的MATLAB可视化设计

小波变换是消除图像和多道信号噪声的一种重要方法,而MATLAB是优秀的数值计算和可视化设计平台。二维小波变换将多道记录信号变换到时间、频率、空间和波数四维域中,根据信号和相干噪声在频率、时间、波数、空间等方面的局部差异来达到滤波的目的。基于二维多分辨分析的基本原理。利用MATLAB的图形用户界面（GUI）和丰富的图像处理功能进行可视化设计,实现了用二维小波变换对多道信号中相干噪声的消除,使烦琐的逐级分解去噪处理变得容易．提高了工作效率。最后．用设计的程序对地震记录信号中的面波进行了消除．并达到了较好的效果。     

基于小波网络的故障诊断方法在军事系统中的应用

简要地介绍了基于小波网络的故障诊断方法 ,结合军事系统中的电力系统故障诊断问题 ,通过变尺度学习和训练建立了小波网络 ,经过仿真试验 ,取得了满意的效果。进一步研究说明 :小波网络的故障诊断在军事上的运用有其独特的优势 ,该方法在军事系统中有较广阔的应用前景     

多尺度双正交混合多小波包的构造

给出了双正交混合多小波包的构造方法,证明了对应于传统小波包的一些良好性质.利用建立的多尺度双正交混合多小波包,得到了中的2H组基.该方法具有较大的应用价值.     

基于小波分析的柴油机配气机构故障诊断

讨论了小波分析的原理与应用特性以及在处理具有非平稳动态信号的柴油机故障诊断中的应用.     

基于ICA的脑电信号消噪和P3亚成分提取

文章对ICA算法,特别是ICA算法中经典的FastICA算法分析进行分析,利用实验室的数据采集仪器对脑电信号(EEG)进行采集,并进行消噪、提取,还原成干净的EEG,在此基础上,再对干净的EEG提取VEP信号中的相关事件电位P3,对P3各亚成分进行说明、分析与重构,这些亚成分可以帮助我们对人类认知等高级神经活动进行更深入的研究,有助干人们在认知领域内进一步探索.     

基于小波分析和复矩阵稀疏表示的人脸识别方法

为提高人脸识别效果,提出一种高频子带和低频子带融合为复矩阵的人脸识别方法.该方法通过对人脸图像进行2层小波分解,提取出第2层小波分解得到的低频部分和高频部分,将3个方向的高频子带分别做分块处理,计算每个子块能量值,选取每个方向信息量多的若干子块,并将其整合为1个新的高频子带,再将新的高频子带和原低频子带构成1个复矩阵....     

基于小波方法微重力预混V形火焰不稳定性分析

着重介绍了将小波图像处理方法运用于微重力燃烧实验, 通过对预混V形火焰的动态图像的分析处理, 提取有关燃烧火焰的结构及其变化信息, 实现了利用火焰连续的动态图像研究火焰结构和不稳定性的目标.     

基于小波分析的自动控制系统的故障诊断

工业控制系统常发生的故障是执行机构和检测装置的故障,且故障信号多是突变性的.传统的Fourier分析由于在时域缺乏空间局部性,只能确定一个函数奇异性的整体性质,而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况,难以检测到突变信号.小波变换具有空间局部化性质,而且时域窗和频域窗的宽度可调节.对系统的输入、输出信号进行小波变换,利用该变换求出输入输出信号的奇异点.仿真实验证明了小波变换在故障检测中所具有的优越性.     

利用小波分析技术诊断柴油机的轴承故障

讨论了小波变换的定义、性质,并将小波变换理论应用于柴油机滚动轴承的故障诊断。     

铝电解槽电阻信号的小波包分析

铝电解槽是典型的非线性复杂系统,具有高温、强电磁场、强腐蚀性、时变性、在线连续检测量少等特征,而槽电阻信号是电解槽控制的关键变量．对槽电阻信号进行预处理后,首次采用四层小波包变换对其进行分析,以分解后的各小波系数的模构建了特征向量;通过计算特征向量间的欧式距离,提取出阳极效应前和正常期的槽电阻高频特征信息．这为提前作出阳极效应预报及控制提供了新途径．     

小波变换滤除心电信号基线漂移噪声的应用研究

根据心电信号和基线漂移噪声的频谱特点,基于小波变换的多分辨率分析,对心电信号进行多尺度分解,利用分解后得到的模拟近似信号充分逼近基线漂移噪声的特性,从而去除心电信号中的基线漂移这一低频分量.通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行去噪处理,验证了算法的有效性.     

基于小波理论的奇异信号分析

鉴于传统信号处理对非平稳信号的局限,小波分析作为一种具备时间-频率局部特性的信号处理方法,已成为众多领域的研究热点.笔者介绍了小波变换的部分性质,分析了小波变换与Fourier变换下的奇异信号特性,并以此进行奇异信号检测.     

基于小波变换的状态识别技术在斜拉桥模型中的应用研究

基于小波理论,通过多参数试验分析,研究了斜拉桥模型退化状态的特征抽取和模式识别技术.文中所提出的通过对空间位置序列的小波分析而获得的三维特征图对退化状态的判断直观、有效.     

基于小波分析的GPS动态监测数据变形特征分析方法

主要对小波分析的一些基本数学理论进行了详细的介绍,并对小波变换以及多分辨率分析进行了重点且深入的分析。在此基础上,通过实际数据试验研究了小波基函数的选取,以及软、硬阈值处理方式对GPS变形数据序列去噪效果的影响,得到一些有益的结论。还对小波分解的噪声特性进行了详细分析,在此基础上通过实例验证了基于小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,得出了其提取结果要优于中值滤波方法进行提取的结论。     

基于小波能量差和BP神经网络的网络性能分析?

文章将小波变换与人工神经网络结合,建立一种网络性能分析模型.首先对流量时间序列进行小波分解,得到多个尺度的小波系数序列,计算能量差,作为BP神经网络模型的输入,得出网络性能评价.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的可行性.