waveletintroduction.pps 很好的小波變換教程
標(biāo)簽: waveletintroduction pps 小波變換 教程
上傳時間: 2013-12-21
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MATLAB 小波分析 振動信號的小波能譜熵
上傳時間: 2017-04-10
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標(biāo)簽: 小波變換
上傳時間: 2021-10-20
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上傳時間: 2021-12-25
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目前,小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面,新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論,對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經(jīng)典的信號處理方法,例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性,因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法,它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上,為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑,特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法,并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且,討論了小波分析的基本理論,介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法,最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性,分析了它們對實際應(yīng)用的影響和作用。進而,介紹了小波的幾種去噪方法:小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的,但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細節(jié),且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度,只有靠經(jīng)驗來確定,不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理,分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題,并給出了一些選取依據(jù);對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進,利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理,并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比,去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上,進行了改進,利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法,仿真試驗結(jié)果表明,由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好,準(zhǔn)確率高,而且易于重構(gòu)信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較,通過實驗仿真來實現(xiàn),并對實驗結(jié)果進行了分析。實驗仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞:小波分析,信號去噪,閾值,均值逼近,空域相關(guān)
標(biāo)簽: 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用
上傳時間: 2013-07-19
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隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域:圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大,要求處理速度快,但運算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真;然后,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準(zhǔn)則同時結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實驗表明,相比于其他幾種經(jīng)典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節(jié),并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應(yīng)的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現(xiàn);最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實現(xiàn)方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊,并對各個系統(tǒng)模塊和整體進行了仿真驗證,結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞:圖像處理系統(tǒng),F(xiàn)PGA,圖像去噪算法,小波變換
上傳時間: 2013-05-16
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在衛(wèi)星遙感設(shè)備中,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和對傳輸式觀測衛(wèi)星遙感圖像質(zhì)量要求的不斷提高,航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高,由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)存儲量和傳輸數(shù)據(jù)量的急劇增長,然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息,必須解決輸入數(shù)據(jù)碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術(shù)就成了解決這一矛盾的關(guān)鍵技術(shù)。FPGA器件為實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現(xiàn)的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高,體積小,通過用戶編程實現(xiàn)專門應(yīng)用的功能。它允許電路設(shè)計者利用基于計算機的開發(fā)平臺,經(jīng)過設(shè)計輸入,仿真,測試和校驗,直到達到預(yù)期的結(jié)果,減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應(yīng)現(xiàn)代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質(zhì)量控制等要求,在較大壓縮比下,小波圖像壓縮質(zhì)量明顯好于DCT變換,因此小波變換成為新一代壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的核心算法。同時,小波變換的提升算法結(jié)構(gòu)簡單,能夠?qū)崿F(xiàn)快速算法,有利于硬件實現(xiàn),因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現(xiàn)圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據(jù)流,主要研究可以對衛(wèi)星圖像進行實時二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結(jié)構(gòu)和FPGA設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù),從邊界延拓、濾波器結(jié)構(gòu)、整數(shù)小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論,并且完成了針對衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現(xiàn)。采用VerIlog語言對設(shè)計進行了仿真驗證,并將仿真結(jié)果同matlab仿真結(jié)果進行了比較,比較結(jié)果表明該方案能實現(xiàn)對衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結(jié)果也表明,系統(tǒng)時鐘能夠工作在很高的頻率,可以滿足高速實時對衛(wèi)星圖像的小波變換處理。
上傳時間: 2013-06-15
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磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數(shù)估計,同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點來進行函數(shù)升級,以便獲得最佳萎縮函數(shù),進一步提高圖像的質(zhì)量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究,提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響,對目標(biāo)函數(shù)加以改進,用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達到魯棒分割的目的,為進一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實驗,我們發(fā)現(xiàn),無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達到了預(yù)期的目的.
上傳時間: 2013-04-24
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小波變換是一種新興的理論,是數(shù)學(xué)發(fā)展史上的重要成果。它無論對數(shù)學(xué)還是對工程應(yīng)用都產(chǎn)生了深遠的影響。最新的靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000就以離散小波變換(DWT)作為核心變換算法。 本文首先較為詳細地分析了小波變換的理論基礎(chǔ),對多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介紹。然后分析了JPEG2000所采用的小波濾波器,并引入了一個新的LS97小波。該小波系數(shù)簡單、易于硬件實現(xiàn),并且與CDF97小波有很好的兼容性,可作為CDF97小波的替代者。使用Matlab對CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真測試,結(jié)果表明這兩個小波具有幾乎相同的性能。在確定所用的小波后,本文設(shè)計了二維離散小波變換的硬件結(jié)構(gòu)。設(shè)計過程中對標(biāo)準(zhǔn)二維小波變換做了優(yōu)化,即將行變換和列變換的歸一化步驟合并計算,這樣可以減少兩次乘法操作。另外還使用移位加代替乘法,提取移位加中的公共算子等方式來優(yōu)化設(shè)計。對于邊界數(shù)據(jù)的處理,本文采用了嵌入式對稱延拓技術(shù),不需要額外的緩存,節(jié)約了硬件資源。為提高硬件利用率,本文將LeGall53小波變換和LS97小波變換統(tǒng)一起來,只要一個控制信號就可實現(xiàn)兩者之間的轉(zhuǎn)換。本文所提出的結(jié)構(gòu)采用基于行的變換方式,只需要六行中間數(shù)據(jù)即可完成全部行數(shù)據(jù)的小波變換。采用流水線技術(shù)提高了整個設(shè)計的運行速度。最后也給出了二維離散小波反變換的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)。 在完成硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上,使用Verilog硬件描述語言對整個設(shè)計進行了完全可綜合的RTL級描述,采用同步設(shè)計,提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA開發(fā)軟件ISE6.3i中對正反小波變換做了仿真和實現(xiàn),結(jié)果表明,本設(shè)計能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波變換,可以滿足各種實時性要求。
上傳時間: 2013-07-25
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隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長,為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像,研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法,參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法,將圖像小波分解的不同級系數(shù)量化、編碼后,分別存儲于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余,減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時的數(shù)據(jù)流量,并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。
上傳時間: 2013-10-20
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