加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

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.     

信息流中的隐形信息提取和还原技术研究

提出基于变化域的信息隐藏检测算法和基于彩色静止数字图像的信息隐藏提取算法,将小波变换的放大信息与显示隐藏信息及其相反过程的功效挖掘出来,基于信息隐藏对载体特性影响的模型,建立通用的隐藏信息提取的数学模型和面向"信息隐藏对载体特性影响"集合的正变换函数和逆变换函数,对信息进行标识、分析、提取和还原,使之能破除还原隐藏信息,达到较好的信息识别与分析效果,从而实现快速提取隐藏数据电子证据.     

时频分析方法及其在自导信号检测中的应用

首先引入时频分析的概念,介绍了短时傅里叶变换、Wigner—Ville分布和连续小波变换的数学表示和性质.其次基于经典检测理论,讨论并比较了它们在高斯白噪声背景下对确知信号的检测问题.最后对它们在自导信号检测应用中的有关问题进行了分析,并指出了需进一步研究的方向.     

基于小波变换的心电图信号中QRS综合波检测算法

在心电图（ECG）数据分析中,其QRS综合波检测是关键。本文应用小波变换,首先对ECG信号进行数字滤波,提高信噪比,然后再通过自学习过程确定多个判据来实现QRS综合波的精确检测。经GKD－405A多导智能分析仪实测数据检测,QRS综合波正确检测率达98％以上。     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

快速传递对准的抗野值方法研究

快速传递对准对滤波精度与收敛速度有着严格的要求,而测量野点的存在会严重破坏传递对准的精度。提出了一种新的抗野值滤波方法,在线取测量信号的一个小区间,采用正向对称延拓的方法构成新序列并对其进行小波阈值去噪,检测出野点,用前几个周期的信号构造新的测量值进行Kalman滤波,有效地剔除了野点的影响,滤波系统保持了很好的精度,满足了传递对准的要求。     

构造二维正交紧支撑线性相位小波滤波器的递推算法

根据二维小波滤波器参数化理论,提出了一个具有可操作性的二维小波滤波器递推算法。用最简形式刻画了4阶标准正交中心对称矩阵,并证明了根据算法产生的线性相位滤波器的一个重要性质。