小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

小波边界元法

将边界上的函数展成小波级数,利用循环矩阵方法,从核函数边界上的值,得到离散的积分方程系数矩阵,求解未知的小波级数系数,从而得到边界积分方程近似解,文中计算了一个二维拉普拉斯方程的解。     

一种用于 C~3I 系统的异类传感器数据融合算法

在文献〔８〕和〔９〕基础上研究了在不等样本情况下的异类传感器——雷达与ＥＳＭ——的航迹相关问题。首先,基于模糊综合函数找出两个最可能的雷达与ＥＳＭ航迹相关对,然后,利用统计理论并采用多门限决策方法进行雷达与ＥＳＭ航迹相关判决。仿真结果表明,与文献〔８〕的方法相比,在雷达航迹比较多的情况下,本文所提出的在不等样本情况下的雷达与ＥＳＭ相关算法具有与其很相近的性能,但计算量明显减少;而与文献〔９〕的方法相比,这里采用多门限决策方法又可同时减小两类错误概率。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

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.     

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.