混合递阶遗传算法的自适应小波神经网络优化设计

在研究自适应小波神经网络学习算法的基础上,提出了一种混合递阶遗传算法,与标准遗传算法相比,该算法不仅可以同时确定网络参数(连接权、尺度参数和平移参数),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题.仿真结果表明,该算法可以准确地搜索到自适应小波网络的网络参数和最优结构,并能大幅度提高学习效率,是切实可行的.     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点,提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法.试验表明,该方法是有效的,适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断.     

EZW算法的实现及其应用

嵌入式小波零树 ,即EZW图像编码算法由于其优越的压缩性能 ,引起了人们的普遍关注。根据EZW算法的基本原理 ,可优化出编码实例并得出相应实验结果。     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

基于小波系数相关性的图像隐写分析

提出了一种新的针对空域图像隐写的盲检测方法。利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征,以支持向量机（SVM）作为分类器。针对LSB匹配和随机调制隐写算法。实验表明,本方法能有效检测到未经JPEG压缩过的含密图像。     

模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

基于小波矩和支持向量机的装甲车辆识别研究

分析了应用小波矩特征进行地面复杂背景下装甲车辆识别的理论依据,实地采集了某型坦克和某型步兵战车的灰度图像,提取其小波矩特征,采用支持向量机进行分类识别,进行了性能测试实验。结果表明：归一化后的图像的小波矩特征具有良好的不变性;小波矩特征对噪声和局部遮挡有较强的适应性,识别率比较稳定;支持向量机方法具有良好的分类识别能力。     

重庆市近11年空气污染指数变化的小波变换分析

运用一维连续Morlet小波变换法分析重庆市近11年逐日空气污染指数的多尺度演变特征、主周期、突变点和变化因素。结果表明:重庆市空气污染指数在不同时间尺度有不同的变化规律,变化主周期为300 d左右;空气污染状况受地形和气象因素影响,呈"冬重夏轻"格局;春分、秋分前后是一年中空气污染轻重状况转换的突变点;2005年后重庆市空气污染逐渐减轻,但冬季有加重趋势。实践证明,小波变换法是研究空气污染指数时间序列变化的有效分析方法。     

基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。