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四川大学学报. 自然科学版, 2008 采用光学小波变换可以大大节省图像数据压缩的时间,实现图像数据的实时压缩,为图像的快速传输奠定基础.在典型的光学4f系统的谱面上加滤波片是实现光学小波变换的常用方法,该滤波片可以用胶片、全息图和光栅作为滤波片.但是,因为光栅参数与小波谱值的数学关系复杂,推导的难度较大,所以以往人们都采用胶片或全息图作为滤波片,这样做的精度并不高.作者研究的是在4f系统的谱面上加光栅作为滤波片来实现小波变换,推导了光栅参数与小波谱值的数学关系,为人们制作4f系统的滤波片提供了另一种新的参考.
陈梨
doaj
Gaoya dianqi, 2001 本文采用了不同小波函数及不同尺度参数对含强载波干扰的局部放电信号进行连续小波变换 ,并对小波变换结果进行了定量对比分析。仿真结果表明 ,在采样频率一定的情况下 ,不同的小波函数只有在各自的最佳尺度参数下对干扰的抑制能力才是最强的 ,因此 ,只有选取合适的小波函数及其最佳尺度参数才能更加有效地抑制周期载波干扰。
李祥飞, 邹莉华, 张泰山
doaj
, 2007 图像信息丰富，是人类认识世界的重要信息来源，但是图像数据量很大。近年来，随着计算机网络、多媒体技术的迅猛发展，这些应用迫切地需要对庞大的图像数据进行压缩编码处理。图像编码长期以来主要利用离散余弦变换(DCT)作为变换编码的主要技术，然而利用DCT变换存在明显的方块效应，而且要进一步提高压缩性能很困难。小波变换由于具有能够有效地描述非平稳信号的独特优点而成为当前图像压缩编码研究的主要方向。本文主要研究基于小波变换的图像编码技术。本文首先对图像的特性及进行压缩的必要性、可行性进行了分析 ...
张砺佳
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, 2007 本文对小波变换的基本理论进行了简单介绍,由于小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨分析特性、低熵性、去相关性及选基灵活性等优点,非常适合于对非平稳信号-图像进行分析和处理。并且详细分析了基于小波变换对图像进行消噪的处理原理与实现,并且利用MATLAB对含噪遥感图像进行处理,最后结合理论分析和实验实例讨论了小波分析在遥感影像降噪处理中的作用,利用像元均值和方差来评价降噪效果,说明该方法有效 ...
赵同阳 +3 more
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, 2007 心电信号的消噪一直是人们关注的焦点,至今为止已经有许多论著针对心电信号的处理提出了不同的算法。本文以多尺度小波变换为理论背景,根据信号与噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种阈值法和模极大值法相结合的小波消噪新算法。临床试验表明 ...
杨思超, 蔡建立
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四川大学学报. 自然科学版, 2007 小波包变换理论上可以实现信号频带的均匀划分,从而更好地提取信号的时频特征.作者首先介绍了卷积型小波包算法,然后分析了三种主要的数字调制信号的小波变换特征,提出了一种基于小波的数字调制信号识别算法,仿真结果表明该算法能够识别典型的数字调制信号,而且具有较好的抗噪声性能.
高建勤, 熊淑华, 赵婧
doaj
, 2001 提出了用小波变换计算粗糙表面分形维数的新方法，并基于Weierstrass-Mandelbrot函数(W-M函数Majumdar-Bhushan函数(M-B函数)对该方法进行了验证，结果表明该方法具有很高的 计算精度。应用小波变换方法对核态池沸腾试验板表面形貌的分形特征进行了评价，包括铜和不锈钢材料，轧制、砂纸打磨和表面机械抛光等3种加工方法生成5个粗糙度级别的试验板 ...
杨春信, 王安良
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Gaoya dianqi, 2016 采用小波变换（wavelet transform,WT）和相关向量机（relevance vector machine,RVM）结合的方法对风电场发电功率短期预测进行研究。先利用小波变换将信号分解为不同频率的子序列,提取出风速中的低频趋势分量和高频波动分量;再结合风向和温度数据,运用RVM在不同分量上分别进行预测,并通过重构得到功率的预测结果。此方法应用于国内某风电场,仿真结果表明,通过小波分析能够把握风速变换规律,RVM预测法有较强的学习能力,小波—相关向量机法有效提高了预测精度,表明了该方法的可行性。
刘雨莎, 杨晓萍, 李锐, 张豪
doaj
分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换高光谱影像准无损压缩新方法
, 2007 提出了分组Karhunen-Leove变换(KLT)和整数小波变换(IWT)的高光谱图像数据压缩方法,并采用整数小波变换技术和Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT)压缩编码,实现了对分组Karhun-Loeve变换后的数据压缩。该压缩编码方法与现有压缩方法相比,既保留了Karhun-Loeve变换压缩性能和整数小波变换高压缩比的特点,也宜于实时传输。实验结果表明,分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换/SPIHT在相同压缩比下 ...
Chen Jiazhen +5 more
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, 2007 在图像处理中，小波理论是一种有利的分析工具,被广泛应用于包括图像编码、图像增强、图像去噪、图像融合等几乎所有图像处理的应用中。但是小波变换只能表达出奇异点的位置和特性，而对于更高维的特征则显得力不从心；另外，小波变换核缺少方向性，不能够获得轮廓的几何平滑性。因此，小波基在表示具有点奇异性的函数时是最优基，但是对于自然图像而言，小波基并不是最优基。 Contourlet变换是一种真正意义上的图像二维表示方法，并且具有良好的多分辨率、局部化和方向性等特性。它将小波的优点延伸到高维空间 ...
向静波
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