基于双正交小波变换的图像压缩技术

图像压缩和图像去噪是小波在图像上的重点应用。介绍了双正交小波分解与重构理论,在matlab7.1环境下,探讨了双正交小波用于图像压缩,给出了应用实例并对结果进行分析。     

小波变换在滚动轴承故障分析中的应用

滚动轴承损伤类故障的分析诊断基础是提取故障信息,其早期表现微弱,常被大量的噪声淹没.本文给出了一种利用正交小波变换提取滚动轴承故障信息的方法.通过对实测的振动信号进行小波分解,较好地提取出了轴承故障的特征频率,并对故障进行了定位.     

基于小波变换的图像压缩中小波基的选取

基于小波变换的图像压缩,不同的小波基对图像压缩的效果不同,由于没有完善固定的选择小波基的方法,从小波的几个重要特性作出了分析,对小波基的选择提供了依据.     

三维离散小波变换的matlab实现

文章简要介绍了动态图像中常用的三维离散小波变换的概念,并在matlab6.5的编程环境下,根据一维离散小波变换来实现三维离散小波变换.     

小波分析在一维信号处理中的应用及发展

本文总结了小波分析在一维信号处理中的应用。对小波分析存在的问题进行了分析,并对小波的应用提出了展望。     

基于正交小波软阈值的图像去噪算法

图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内,无法表述图像的时域局部性质：而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面：提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法：仿真实验表明：提出的算法去噪效果良好。     

小波域红外能量图人脸识别中小波基的选取

小波域红外能量图人脸识别技术不但可实现全天候人脸识别,而且能够减少人脸识别中的数据复杂度,但是其识别率和时间花费与小波基的选取有关。为此对几种常用的小波基分别进行了实验,并对实验结果进行了分析和总结。实验结果表明,具有正交性和对称性的小波具有较高的红外人脸识别率。     

对小波变换的几点注释

小波变换是一个新的、重要的分析工具。有关小波变换的国外理论专著较多,由于作者的写作风格不同,对同一事物的定义出现了差异,尤其是Daubechies.I的《小波十讲》与众不同。本文说明了两个定义差异,注释了两个定义差异而引起的主要连带差异。文章最后指明了《小波十讲》的一个证明中存在缺陷。     

基于小波分析的非平稳时间序列分解

本文提出了基于小波变换的非平稳时间序列分解方法。通过小波分解,将原时间序列依尺度分解成不同层次,利用尺度系数作为季节性乘积分量,将小波系数序列处理为方差平稳的平稳序列,并应用于样本数据异常点的识别和修正,使模型的预测精度得到提升。实例验证该方法是有效的。     

小波变换的谐波检测法

小波变换的谐波有效值测量就是利用小波分解系数来测量谐波有效值。电网谐波污染是电力系统中的一大公害。以傅里叶级数理论为基础的传统谐波分析方法和测量仪器都缺乏时间局部化特性，因此不能满足突变的和时变的非平稳谐波检测与时频分析的需要，基于小波变换的谐波有效值及谐波畸变率的测量方法。然后提出并论述了基于差拍选频和子带滤波的谐波分析方法。最后提出一种新的同步检测法，用于电压闪变信号的检测与谐波分析。     

小波分析在构建数学模型上的应用

本文论证了利用小波分析构建预警模型,以实现对实际应用问题动态预警的可行性;给出了利用一维小波变换(特殊情形)构建预警模型的方法,并推广到了一般情形.     

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。     

小波双线性插值应用于光学遥感图像

针对遥感图像插值要求,尽可能保持原图像信息,提高图像分辨率,并适合人眼观察的特点,提出适合于遥感图像的小波双线性插值方法.实验表明,与双线性插值相比,该算法得到较高的信噪比和较好的图像效果.     

小波变换的谐波检测法

小波变换的谐波有效值测量就是利用小波分解系数来测量谐波有效值。电网谐波污染是电力系统中的一大公害。以傅里叶级数理论为基础的传统谐波分析方法和测量仪器都缺乏时间局部化特性,因此不能满足突变的和时变的非平稳谐波检测与时频分析的需要,基于小波变换的谐波有效值及谐波畸变率的测量方法。然后提出并论述了基于差拍选频和子带滤波的谐波分析方法。最后提出一种新的同步检测法,用于电压闪变信号的检测与谐波分析。     

小波变换在图像融合中应用探讨

作为像素级融合的方法之一,小波变换具有多分辨分析和多尺度分析的特点,目前被广泛应用于红外和可见光图像融合中。本文通过深入研究现有的图像融合算法,研究小波基的提升方案,并对其提升处理后的小波性能进行比较。     

Matlab小波分析在信号处理中的应用

本文在对傅立叶变换和窗口傅立叶变换以及小波变换比较分析的基础上,重点探讨了Matlab小波分析对普通信号进行分析、消噪、压缩和奇异点检测等信号处理中的各种应用,并提出一些自己的看法。     

关于一类紧支撑小波的研究

文章通过比较一类广义紧支撑小波与一般双正交小波,得出了它们构造小波时所用的低通滤波器和高通滤波器之间的一些关系,并分析了这类小波的分解和重构算法,最后给出了具体的分解和重构公式。     

基于小波分析与PCA联合算法对信号奇异值的检测

从信号处理的方向阐述了如何利用小渡分析和PCA主成分分析方法实现对一维信号的奇异值检测.在奇异值检测过程中,提出新算法,采用了连续小波变换检测,并用PCA主成分分析法去掉其相关系数的办法,找到信号的奇异值的点,并减小了算法复杂度,实现了对连续信号的奇异值的检测.     

简述信号特征提取使用小波变换的优点

通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现,利用小波变换具有的高低频分离的特点,可在不丢失原信号重要信息成分的前提下,将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理,消除了噪音信息,重构出更加清晰的光谱特征图形,从而提高了信号的清晰度,为信号的预处理提供了更加方便的条件。该信号特征提取的方法,与傅氏变换相比较,具有多项明显的优点,在实际工程应用中具有重要的意义。     

基于小波变换的并行图像分割算法分析与优化

研究了基于小波变换图像处理的可行性,在分析了二维小波变换的数学模型后,改进了基于多处理机的均匀分块并行算法,有效减少了算法中的通信量。该算法具有通信量小、负载均衡等特点,适合实现多级小波变换,符合实际应用中对分辨率的要求。