一种基于小波变换的图形压缩方法研究

将小波理论应用于视频和图像压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足；而分形压缩编码方法，由于其可以获得极高的压缩比而得到广泛关注。本文在借鉴前人的图像压缩编码算法的基础上，提出了一种图像压缩方法：该方法首先将图像进行小波分解，然后对不同的频带特征采用不同量化、压缩方法进行编码。实践表明，该方法不仅能够大大提高图像的压缩比，而且在网络信道不稳定的情况下，能在一定程度上克服数据传输出错，从而避免数据丢失造成的恢复图像质量下降。     

基于复Gaussian小波变换的心电信号预处理

介绍一种新的基于复Gaussian小波变换的心电信号预处理方法,并从理论、实验两方面验证了该方法的可行性．通过对美国MIT／BIH心率失常数据库中数据的实验分析,证明了该方法比经典的Tompkins方法更简单、效果更好．     

基于小波包分解的自适应同步压缩短时傅里叶变换

获得同时含有稳态频率和瞬态频率成分信号的高分辨率时频分布是时频分析的重点与难点,为了解决此类信号进行同步压缩短时傅里叶变换(synchro-squeezed short time Fourier transform, SSTFT)时窗长受限的问题,提出了基于小波包分解的自适应同步压缩短时傅里叶变换(adaptive synchro-squeezed short time Fourier transform by wave packet decomposition, WPD-ASSTFT)方法。首先,借助小波包分解将信号分解为若干个子信号;之后,对不同的子信号进行自适应窗长选择,确定使子信号进行短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时频分布Renyi熵值最小时对应的窗长——最优窗长;然后,将各个子信号在最优窗长下进行SSTFT;最后,将所有子信号的时频分布相加得到原始信号的时频分布。通过小波包分解,将信号分解为不同频率范围的子信号,通过自适应窗长选择,使得SSTFT的时频图分辨率最佳。利用该方法对仿真信号和铁路轴箱加速度信号进行分析,结果...     

基于小波变换的心电信号特征提取

心电信号中的QRS波群及T波包含心脏活动的重要信息,对心脏疾病的预防和治疗具有重要意义.为正确高效地提取出心电信号中的这些特征点,提出一种基于小波变换的QRST波检测方法.采用Coiflet4小波基对心电信号进行8层分解,用软阈值法去除心电信号中的噪声,采用改进的自适应差分阈值法对心电信号中的特征点进行检测.研究表明,...     

小波变换技术在音频压缩中的应用

小波(W avelet)变换是当前信息处理领域中发展非常迅速的新技术,它同时具有理论深刻和应用广泛的双重意义。由于小波变换具有传统的DCT正交变换的能量紧致性,同时还具有与人类视听觉系统很相似的特性,因此在音视频压缩领域受到广泛关注。Haar小波是小波函数簇中的一个基本函数,应用于音频信息压缩,不仅可以获得较高的压缩比,而且压缩后又能有效保留原始音频信息的状态特征参数,因此为进一步高效处理音频信息提供了一种可行的方案。     

小波变换域自适应均衡器性能分析

介绍了基于LMS算法的小波变换域自适应均衡器，并分析了此类均衡器的性能，较为详细地研究了小波域自适应均衡的维纳解，收敛条件，均方误差等问题，针对时不变及时变收剑因子2种情况进行了讨论，给出了小波域均衡算法的算法复杂度，仿真结果表明小波域自适应比其时域算法具有更好的收敛性。     

基于整数的小波变换无失真图象压缩

讨论了基于整数的小波变换的无失真压缩算法。该算法构造了MSR作为双正交小波基的一个重要参数,并根据小波变换能量聚集的特点和变换以后数据之间的相关关系,将零树编码和算术编码相结合,实现无失真图像压缩。实验表明。方法不仅提高编码效率而且在保证图像质量的同时有效地提高了压缩比。     

一种基于小波变换和边缘信息的地理图象压缩方法

利用小波变换的多尺度特性,根据压缩比的要求,选择恰当的小波函数和分解尺度,用此来检测出图象的边缘点,对一幅图象只存贮边缘点及左右码。如果要求较高的压缩比,则进一步用直线段或园弧段进行拟合,只存贮端点等及左右码,解码特别快。     

离散傅里叶变换与离散小波变换在信号分析中的比较

主要研究了快速傅里叶变换和离散小波变换在两种不同信号中应用,对处理的结果进行了比较分析.说明在突变信号处理中,更适宜使用小波处理,而对于相对平稳的信号,应用傅里叶变换处理则更为有效.     

基于小波变换的图象自适应水印

本文提出了一种基于小波变换的图象自适应水印嵌入方法。此方法对原始图象进行小波分解，在每个低频系数中嵌入一位水印信息，嵌入时根据低频逼近系数和高频系数的特点以及树结构关系，给每一个低频系数确定一个相关掩蔽参数，并用此参数控制其对应低频系数嵌入水印时的相对修改强度，实验表明：使用该方法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性，感觉不到对原始图象的影响。同时，嵌入的数字水印具有较理想的鲁棒性，常规的图象处理方法对其影响甚弱。     

基于小波变换的信号降噪

介绍了应用一维小波变换对电信号进行降噪的方法,并利用Matlab编程仿真给出仿真结果.     

基于MATLAB的小波图像压缩技术研究

本文首先对小波变换理论作了介绍,然后对图像二维离散小波分解及重构进行了分析,研究了基于MATLAB环境的小波图像压缩技术,并予以实现,对其结果作了分析。     

基于小波理论的心电信号仿真分析

小波理论在心电信号去噪处理中已经得到了广泛的应用,针对不同的噪声可以采用不同的小波方法进行去噪处理。根据小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波,并应用Matlab仿真进行实验。通过实验证明,利用不同的阈值函数及自适应阈值能较好地抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,具有一定的实用价值。     

基于M带正交小波的方块编码

方块编码因其简单性被广泛应用 ,但其解码结果却出现块效应 ;基于M带小波变换的思想 ,提出一种简单的方块编码的图像压缩方法 ,算法简单可行 ,并有效地消除了原始方块编码带来的块效应     

基于双密度小波变换的信号去噪研究

为了改善信号的去噪效果,在分析离散小波变换和双密度小波变换的基础上,提出一种基于双密度小波变换的去噪算法。双密度小波有两个小波函数,同一个尺度内相邻的小波间的频带间隔更小,有效的克服了离散小波变换时移性的缺点,有近似的平移不变性,更能描述信号的真实特征。将该算法用于不同噪声强度下的信号去噪,实验结果表明：基于双密度小波变换的去噪算法优于基于离散小波变换的去噪算法,是一种有效的信号去噪新算法。     

综述电视信号的数字化与码率压缩

由于电视图像包含的信息十分巨大，因此为了便于电视信号的存储和传输，需要对图像信息进行数字化和码率压缩。介绍了电视图像信号压缩编码的几种方法：降低抽样频率、差值脉冲编码、线性变换编码、离散余弦变换。     

小波变换与生物信号处理

本从生物医学信号处理的发展历程、现状、以及未来可能的发展方向等几个方面出发对生物医学信号处理的特点、难度、须解决的关键技术以及应用前景进行了探讨。     

3 D Wavelet Transform for Very Low Bit Rate Video Coding

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｌｉｍｉｔｅｄｔｒａｎｓｍｉｓｉｏｎｂａｎｄｗｉｄｔｈａｖａｉｌａｂｌｅｏｎｃｕｒｒｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃｈａｎｎｅｌｓｓｕｃｈａｓｐｕｂｌｉｃｓｗｉｔｃｈｅｄｔｅｌｅｐｈｏｎｅｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＰＳＴＮ...     

二维非平稳信号的小波谱均衡处理方法

小波变换对信号的分时分频的精细表达和多分辨率的全面把握,使我们能更深入地认识信号和噪声的特性,便于基于小波域进行更有效的高分辩率的处理工作;而谱均衡处理技术是提高信号纵向分辨率的有效方法,所以本文提出了将两种方法结合起来共同进行提高二维非平稳信号分辨率.其基本思想是先将二维非平稳信号进行小波分频处理,得到不同尺度的信号;然后将各尺度上的信号分别进行谱均衡处理,再将经谱均衡处理的不同尺度信号进行重建,从而得到高分辨率信号,我们将上述方法称之为小波谱均衡处理.利用提出的新方法进行实际信号处理,处理结果表明该方法的处理效果要好于常规的谱均衡方法,它既能提高二维非平稳信号的纵向分辨率,同时又能保持原信号的固有特征.