·摘 要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進行了比較。對lena圖像進行MATLAB仿真實驗，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]
上傳時間： 2013-06-04
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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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數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個熱點。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，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，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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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，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的基礎(chǔ)上，設(shè)計了模擬電路的最小二乘支持向量機預(yù)測模型，實現(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帶通電路進行故障預(yù)測試驗，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機、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，故障診斷準確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
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提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
上傳時間： 2013-10-14
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
上傳時間： 2014-12-23
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針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。
上傳時間： 2013-11-01
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為了使計算機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行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進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準則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，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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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斷條故障信號的特征量，并運用該算法對變頻調(diào)速系統(tǒng)電機斷條時和正常時輸出電流波形特征量進行分析。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，具有準確度高、診斷速度快等優(yōu)點。
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，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，還重點研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素，用仿真驗證其影響效果。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。
標簽： 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測
上傳時間： 2013-11-21
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