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四川大学学报. 自然科学版, 2001 非平稳 1/ f类分形随机过程是一类重要的弱自相似随机过程 ,其典型例子是分形布朗运动 .作者考察了弱自相似过程的希尔伯特变换 ,证明了希尔伯特变换具有弱自相似不变性 .进而利用分形布朗运动的希尔伯特变换 ^BH(t)小波系数能量向低频集中的特性 ,采用最优门限方法实现 ^BH(t ...
马洪, 苏薇, 梅田三千雄
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, 2007 用变分法对离子交换法制备的掺铒光波导的传播特性进行了分析,推导出了适用于掩埋型离子交换玻璃沟道光波导中场分布传播常量的变分表达式,构建了场分布的厄米-高斯型试探解,在两种不同实验条件下,采用变分法确定了试探解中的待定参量,获得光波导中的场分布,利用传播常量的变分公式和已确定的场分布计算得到了传播常量和有效折射率 ...
张韬 +4 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2015 本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明 ...
吕顺, 何小海, 杨龙, 孟勇
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, 1986 电压--频率变换器,它具有一个由差分放大器构成的积分器,一个电平可控脉冲发生器,一个开关控制器和一个精密电荷分配器.该精密电荷分配器是由三个开关,一个定电荷电容,一个参考稳压管,一个充电电阻及一个负电源组成的.该定电荷电容放完电后,通过上述充电电阻,在上述差分放大器的反相输入端和上述负电源之间积分充电到上述参考稳压管的击穿电平而完成定电荷的.较之已有的积分定电荷反馈复原型电压--频率变换器的定电荷方式优越,提高了变换器的精度,稳定性和高频性能 ...
唐军
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, 2007 提出了基于分段Karhunen-Loeve变换和整数小波的遥感图像压缩方法。算法的关键是依据高光谱图像的谱间相关性,改变K-L变换的谱段间隔数。与传统的K-L变换相比,改进的分段式的K-L变换使用了较少的相邻谱段,所以能更快更好地恢复原图像。实验结果表明分段式的K-L变换/整数小波变换的图像压缩方法比传统K-L变换/整数小波变换具有更好的性能。由国家自然科学基金项目(60472081 ...
陈嘉臻, 闫敬文
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Gaoya dianqi, 1999 分析了电力变压器局部放电在线监测中局放信号及白噪声的特征.引出了时—频功率谱的概念.研究了自相关函数的小波变换及它与时—频功率谱的关系.提出了利用小波分析去除变压器局部放电在线监测中的白噪干扰的方法.
杨永明, 孙才新, 李新
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四川大学学报. 自然科学版, 2008 提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法.血液红细胞散射引起的斑点噪声属于乘性噪声,在对数域进行二进小波变换后,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理,并提出了一种局部阈值估计方法.同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法.实验结果表明,与现有单独进行去噪处理的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,具有更好的实用性.
李虹, 王惠南, 章哓国
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Image Edge Matching Based on Wavelet Transform
, 2010 小波变换能够获取信号的时频局部化特征,可作为一种有效的图像边缘检测工具。本文提出一种基于二维小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像分别做两方向的小波变换,进而得到二维小波变换的幅值和梯度,然后利用非极大值抑制方法检测二维小波变换的模极值点作为图像的边缘点,最后利用Hausdorff算法实现模板边缘与实时图边缘之间的匹配 ...
吴永国 +3 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2009 提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带。经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性。
刘晓东, 刘嘉勇
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[Research on automatic removal of ocular artifacts from single channel electroencephalogram signals based on wavelet transform and ensemble empirical mode decomposition]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2021 Zhang R, Liu J, Chen M, Zhang L, Hu Y.
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