基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的舰船辐射噪声调制特征分析

舰船辐射噪声在不同频带上的调制是有差异,利用多子带技术可以得到不同频带上的调制谱.研究了多子带分析技术以及利用小波包分析获得不同频带上的调制谱技术,利用最小信息熵准则对小波包分解进行了优化.双比两种方法,得到了一些有益的结论.试验表明,多子带分析技术对识别工程应用有指导意义.     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

基于HVS的抗统计分析的小波域密写

针对通过分析小波系数直方图特性的变化能侦测到小波域图像密写信息的存在性这一问题和人眼对图像强纹理不敏感的特征,提出了一种基于HVS的抗统计分析的小波域密写方法。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行基于提升策略的整数小波变换。根据符号和奇偶值将非零小波系数分为2类,分别表示1和0。如果嵌入的秘密比特与小波系数表示的信息不同,修改小波系数使它变为另一类,否则不变。在强纹理块,2层以上的小波系数用来嵌入更多的秘密信息以保证良好的视觉隐蔽性。最后,通过小波逆变换获得载密图像。实验结果表明,该密写方法不但能有效地保持小波系数直方图的特性,而且具有良好的视觉质量。     

基于小波分析的柴油机燃油系统故障诊断研究

提出了一种基于小波变换的柴油机燃油系统故障诊断方法。利用夹持在高压油管上的传感器对高压油管外壁弹性变形进行检测,在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了大量的实验,对测得的高压油管压力波形进行小波变换,提取反映燃油系统故障状态的特征向量,通过特征参数的变化能有效地诊断燃油系统的各种典型故障。     

DJ去噪法在语音信号处理中的应用

对被污染的语音信号的去噪进行了讨论与分析,应用异于DJ硬、软门限的新门限法对语音信号进行了去噪的仿真计算,结果确实优于DJ软、硬门限的去噪法     

小波阈值技术在图像降噪中的应用研究

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作，可以有效降低噪声，同时又较好地保持图像细节。在文章中详细讨论了这种小波阈值降噪技术，并给出了在此种降噪方法中阈值选取的几种方法。由实验结果可以知道此种小波阈值方法是一种有效的图像降噪方法。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

对DJ小波VisuShrink去噪法中j0取值的分析

ＤＪ小波ＶｉｓｕＳｈｒｉｎｋ去噪法在数字信号处理方面的应用已十分广泛,但是去噪后恢复信号质量的优劣与低分辨率截断参数ｊ０的选取是密切相关的,而ｊ０的选取又与被污染信号的噪声指数σ以及采样率有关。这篇文章对这些关系进行了分析,并给出了仿真计算的结果,分析与计算的结论对如何选取最佳低分辨率截断参数ｊ０具有一定的指导意义。