·詳細(xì)說明：用OpenCV實(shí)現(xiàn)的圖像小波變換及反變換代碼，可用于圖像去噪、多分辨率分析等方面。
上傳時間： 2013-06-24
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數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個熱點(diǎn)。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法，在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印，改進(jìn)了小波多尺度分解算法，通過實(shí)驗(yàn)說明，該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯
上傳時間： 2013-11-08
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在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進(jìn)行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
上傳時間： 2013-10-22
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
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目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點(diǎn)。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。
標(biāo)簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-13
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為了使計(jì)算機(jī)能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進(jìn)行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快，能達(dá)到實(shí)時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
上傳時間： 2013-11-08
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由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運(yùn)用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。
上傳時間： 2013-11-11
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討論了交-交變頻調(diào)速系統(tǒng)故障診斷的重要性，針對目前變頻系統(tǒng)輸出電流諧波比較大，用常規(guī)方法不易判斷的問題，提出了用新型小波包頻帶能量法提取電機(jī)斷條故障信號的特征量，并運(yùn)用該算法對變頻調(diào)速系統(tǒng)電機(jī)斷條時和正常時輸出電流波形特征量進(jìn)行分析。仿真結(jié)果表明，新型小波包頻帶能量特征法與常規(guī)診斷方法相比，具有準(zhǔn)確度高、診斷速度快等優(yōu)點(diǎn)。
上傳時間： 2015-01-02
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小波變換在電力系統(tǒng)諧波中的應(yīng)用，與諧波本身的特性是直接相關(guān)的，要得到實(shí)時性和精確性都較高的檢測效果就需要對電力系統(tǒng)的諧波特點(diǎn)，小波在這方面的應(yīng)用原理有深刻的理解。文中對此在作了深入分析的基礎(chǔ)上，還重點(diǎn)研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素，用仿真驗(yàn)證其影響效果。最后針對目前的研究成果論述小波在諧波檢測應(yīng)用中的發(fā)展，為小波變換在分析有效、精確、可靠的電力諧波檢測方法提供研究思路。
標(biāo)簽： 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測
上傳時間： 2013-11-21
上傳用戶：yuanxiaoqiang
提出了一種基于9/7小波的二維小波變換器的硬件設(shè)計(jì)方案.通過優(yōu)化算法以及采用行列變換并行處理的方式,提高了變換器的數(shù)據(jù)吞吐量.該方案采用了流水線技術(shù),較大地提高了硬件效率.綜合結(jié)果表明,該方案的系統(tǒng)時鐘可達(dá)到110 MHz,且具有高速、高吞吐量、片內(nèi)存儲器小等優(yōu)點(diǎn).
標(biāo)簽： JPEG 2000 VLSI 二維小波變換
上傳時間： 2015-01-03
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