具有两个生成元的小波框架的信号去噪

介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果.     

一维Burgers方程初边值问题的小波-Galerkin解法

利用Daubechies紧支集正交尺度函数作为小波-Galerkin方法中的测试函数,讨论一维Burgers方程初边值问题的小波解.数值实验的结果表明,小波-Galerkin方法是数值求解Burgers方程的有效算法.     

基于小波变换和2DPCA的人脸识别关键问题分析

利用小波变换结合PCA算法可以有效地识别人脸,但是算法性能依赖于一些关键参数的选择和调整,比如：人脸特征方向、主分量数、小波基函数和分解层数等.本文结合在ORL数据集上的计算机仿真实验,提出了解决上述问题的具体策略和经验规则.     

基于径向基函数(RBF)神经网络的测流断面插值处理

水文测验中的测流断面数据处理方法较多,大多采用线性插值法,但精度不够高。在传统插值方法的基础上,运用径向基函数神经网络进行插值计算,实验表明,其插值精度符合水文行业规范要求,且可提高流量测验成果的精度。     

一种高效的人脸马赛克方法

针对现有人脸检测方法速度缓慢的问题,在详细介绍结合类Haar特征和级联AdaBoost人脸检测算法原理及训练流程的基础上,提出一种改进的人脸检测算法。该算法可以动态调整Haar检测函数的阈值和选取扩展的Haar特征,并运用OpenCV中图像处理的基本算法实现较高准确度和较快速度的人脸检测,可高效用于马赛克处理。实验结果表明,该算法人脸检测率达到95.41%,处理图片时间约2.4ms/frame,计算复杂度低,且稳定性较好,可广泛用于人脸检测中。     

一种基于径向基函数插值的全局优化算法

通过将径向基函数插值方法嵌入到遗传算法中,得到了求解全局优化问题的一种混合算法.该混合算法是在径向基函数插值方法的基础上进行改进的,这种改进提升了黑箱函数全局优化的收敛效果,发挥了传统数值算法在计算速度与计算精度上的优势,既能简化所求解问题,也能全局搜索.     

基于B样条神经网络的地磁场曲面拟合

基于B样条神经网络对实测地磁数据进行曲面拟合,该网络不仅保留了B样条基函数在速度方面的改进,同时也继承了神经网络在计算精度方面的优势.选用了一种修正速度最快的改进的LMBP算法进行权值的修正,最后也通过Matlab仿真实验证明了基于B样条神经网络的拟合算法在速度与精度方面的优越之处.     

基于Haar小波变换的图像分解与重构

介绍了Haar小波函数及基于Haar小波变换的图像分解与重构，通过实验得出了小波变换及haar小坡用于图像分解与重构具有速度快、重构图像压缩比高、对图像容易进行各种分析处理等优点的结论，为后续研究图像压缩技术提供了一定的依据。     

基于数控加工中圆弧插补的改进方法

分析了直线函数法圆弧插补算法的缺点，提出了割线进给代替圆弧进给的插补方法和递推公式，新的方法计算简便、快速，容易达到精度要求，避免了原来算法的近似取值的缺点，能够提高数控机床的插补精度和加工效率。     

采用快速小波变换的远程监控图像编码研究

随着远程图像监控技术应用范围的扩大,对图像编码的要求也越来越高。基于二维快速小波变换理论,通过对嵌入式零树小波编码（EZW）和基于层树的集合分割算法（SPIHT）在图像压缩编码中的研究和仿真计算,SPIHT算法在图像的压缩质量和编码效率上均有提高。     

波动方程的小波解法

探讨应用Wavelet-Galerkin方法求解一维波动方程的初边值问题,通过修改边界上的小波函数,得到满足齐次边界条件的有限区域的小波基,用Wavelet-Galerkin方法离散微分方程后,得到一个确定小波系数的线性方程组,此方程组的系数矩阵在一维情况下是一个带状矩阵,且其中还有许多小的元素,其逆矩阵有类似的性质.数值实验表明,小波为求解微分方程提供了一个新的强有力的工具,用它来求解方程得到的小波近似解能很好地满足各种边界条件,且解的精度可以通过增加小波函数或增加尺度而得到提高.     

微弱信号混沌检测系统的噪声分离研究

混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好.     

波动方程的小波解法

探讨应用Wavelet-Galerkin方法求解一维波动方程的初边值问题，通过修改边界上的小波函数，得到满足齐次边界条件的有限区域的小波基，用Wavelet-Galerkin方法离散微分方程后，得到一个确定小波系数的线性方程组。此方程组的系数矩阵在一维情况下是一个带状矩阵，且其中还有许多小的元素，其逆矩阵有类似的性质。数值实验表明，小波为求解微分方程提供了一个新的强有力的工具，用它来求解方程得到小波近似解能很好地满足各种边界条件，且解的精度可以通过增加小波函数或增加尺度而得到提高。     

基于改进RANSAC算法的图像自动拼接技术

图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。     

基于改进SVM的网页过滤系统研究

〖HJ*3/8〗对比分析了几种常见的网络文本分类方法。其中,支持向量机具有较高的分类准确率。提出支持向量机改进算法,将多项式核函数和径向基核函数加权组合成混合核函数。该核函数克服了支持向量机中单个核函数的局限性,可兼顾算法的学习能力和泛化能力。对建立的网页过滤模型进行仿真实验,证明改进的SVM网页过滤模型能提高过滤的准确率和效率。     

数字图像的小波去噪方法研究

由于外来信号的干扰,大多图像都含有不同程度的噪声。为了更好地对图像进行分析,就必须在图像预处理中减小这些噪声。图像去噪正是在保留图像原有重要信息（边缘等）的前提下降低或消除噪声。该文介绍了小波变换的基本理论,对以小波为工具的数字图像去噪方法进行了探索,同时选取不同小波基函数对多幅标准图像开展了大量仿真实验,并对小波基函数的选取以及软硬阈值去噪等相关问题进行了研究,得到了最优基的选择应根据图像自身的特征来确定等有意义的结论。     

有限区间上的双正交小波的构造

图象处理中,提取图象的边缘特征不仅与选用的小波有关,而且与使用的算法也有关。文章详细介绍了有限区间上的双正交小波的构造,以样条函数构造的双正交小波为例来讨论,求出了L^2[0,1]上的RAesz双正交基。     

基于NURBS模型的自由曲线加工轨迹自适应生成方法(英文)

为实现NURBS曲面快速高精度实时差补,提出了基于修正型sigmoid函数的动力学模型,给出了最大速度、弓高误差、加工曲线的曲率半径和插补周期之间的约束条件.该模型在满足jerk、加速度、速度均连续的前提下,将常用的三次多项式S型以及三角多项式S型动力学模型的15个分段数减少至3个.在此基础上,提出采用差商代替导数的优化Adams算法,避免了常用的Taylor展开所遇到的高阶求导计算,求取了差补周期参数.最后通过减少低次零值B样条基函数的计算,对De Boor-Cox递推算法进行了简化设计,提出了精简型De Boor-Cox算法,缩减了计算量.仿真分析表明,所提算法可根据加工路径有效控制进给速度,在保证加工精度的同时,使计算量得到减少,提高了运算速度.实验结果显示本加工方法可以正确计算目标参数,并适合应用于实际加工系统.     

基于类箕舌线的自适应变步长MPPT算法设计

为进一步提高光伏发电系统的稳定性和发电效率，使用最大功率点跟踪技术(MPPT)使输出功率最大化。对此提出一种基于类箕舌线的自适应变步长扰动观测法，该方法综合考虑跟踪速度、振荡幅度和计算复杂度等因素，分析了类箕舌线函数中参数α和β的不同取值对算法的影响。应用Matlab/Simulink分别在改变光照强度和温度两种情况下进行仿真，并与定步长扰动观测法进行对比。仿真结果表明，所提算法明显提高了跟踪速度，改善了靠近MPP时功率的振荡问题，相比于传统算法具有明显优越性。算法计算复杂度小，跟踪性能好，可应用于算力较小的MPPT控制器中。     

基于p进Vilenkin群小波方法解微分方程

定义了基于p进Vilenkin群的傅里叶-沃尔什变换,介绍了Haar小波函数系,多分辨分析和函数的(拟)Haar表示方法以及函数的沃尔什表示形式.最后研究了如何利用函数的沃尔什表示和Gibbs导数的性质证明n阶线性微分方程和一阶齐次波动方程解的存在唯一性.