小波包理论和最优小波包基探讨

小波包理论是一般小波理论的扩展,在实际应用中小波包变换比小波变换应用更广,应用效果也比较好,给出了小波包理论和常用的小波包变换,探讨了每个小波包是否存在一个最优小波包基。     

小波分析和小波包在图像压缩中的应用

小波和小波包对图像压缩都是十分有用的工具,小波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像压缩中取得了较好的应用。文中介绍了小波分析和小波包的基本理论,分析了基于小波和小波包进行图像压缩的方法,利用MATLAB 7对相同图像进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析。实验表明,小波包压缩后的效果比小波更好。     

小波与小波级数的若干性质

本文介绍了小波分析中各类小波并讨论了它们之间的关系。给出了有关的主要结果，同时，还介绍了小波级数并给出了它们的有关性质。     

黑眼睛的大红鱼

大海的一个小角落里,生活着一群快乐的小鱼。他们全都是红色的,不过当中有一条小鱼是黑色的,也就这么一条是黑色的,像黑贝那么的黑,大家都叫他"小黑"。小黑游得比所有的兄弟姊妹都快。     

基于小波分析和MATLAB的人脸特征提取

文章在研究了图像多尺度小波分析的基础上,提出了基于小波多尺度分解人脸特征提取的方法,并在MATLAB上实现了该算法。     

MRA超小波的一种判定

超小波是小波分析中一种特殊的信号分析方法．从讨论超小渡分量的角度出发,论证了直和希尔伯特空间L^2（R）^（m）=m∑i=1（＋）L^2（R）中超小波是MRA超小波的充分必要条件．即一个超小波是MRA结构当且仅当每个特殊线性子空间的维数是0或者1．     

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。     

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。     

标准对偶小波框架的构造

给出了由两个函数产生的小波框架的标准对偶框架,说明了标准对偶小波框架不能由单一小波构成,也就是说标准对偶小波框架不能由一个函数的伸缩和平移构成.     

基于小波包和Hopfield神经网络人脸识别

人脸具有极其复杂的情绪表达方式,边缘检测是一种经典的将复杂特征进行精确简化的方式。小波包具有良好的特性,它不但能对信号的低频部分进行分解,而且能对高频部分进行细致的刻画,为精确的边缘检测提供了良好的前提。本文将边缘检测的完整简洁的人脸表达和Hopfield神经网络的记忆性完美结合起来．实验取得了令人满意的效果。     

截断B－样条小波分解

本文讨论有限区间截断Ｂ－样条小波分解，给出具体计算方法与分解公式，实践表明它是比一般有限区间样条小波更为简单的方法     

小波分析的发展过程及应用现状

本描述了小波分析的发展过程,并对其应用现状和存在的问题进行了探讨。     

基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,本文提出了一种基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换,得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量;其次,利用形态小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数分析评价分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合、小波变换融合方法,不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。     

基于小波相位滤波的图像去噪算法

提出的小波变换相位去噪算法,是一种对幅度不敏感的小波去噪算法.实验证明,该算法是可行的,特别是对强噪声污染的图像,效果更佳.     

一类小波框架的设计

小波变换包括连续小波变换和离散小波变换.而离散小波变换的主体部分是关于小波框架的理论.本文对小波框架做简单介绍,并对构造小波框架的已有理论加以推广并证明之.     

基于神经网络和多小波变换的数字水印算法

基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像.     

对小波图像去噪方法的探讨

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域．在对日前小波图像去噪文献进行综合的基础上，描述了信号奇异性，并阐述了三种基于小波阈值去噪的方法，最后对小波去噪方法进行了一些展望．     

MATLAB在小波理论学习中的应用

在信号分析领域,与一些经典技术相比,小波变换提供了关于信号数据的更加准确的信息.小波工具箱是在MATLAB技术计算环境基础上建立的一个与小波有关的函数的集合,它提供了在MATALB框架内使用小波和小波包进行信号和图像的分析与综合的工具.为了有助于充分利用该工具箱,也为了介绍商业科学软件的开发理念,在深入分析其目录结构和源代码的基础上,研究该工具箱的体系结构和实现技术.     

小波分析在图像处理中的应用

小波分析在图像处理中的应用是小波分析较典型的应用之一。本文首先从小波的基本概念入手,简要介绍了小波变换与小波分析方法,并以图像压缩为例说明了小波分析在图像处理中的应用。结果表明,小波分析应用在图像压缩中,不仅压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征基本不变,而且在传递过程中可以抗干扰,总体压缩效果较好。