小波变换是一种新兴的理论，是数学发展史上的重要成果。它无论对数学还是对工程应用都产生了深远的影响。最新的静态图像压缩标准JPEG2000就以离散小波变换(DWT)作为核心变换算法。 本文首先较为详细地分析了小波变换的理论基础，对多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介绍。然后分析了JPEG2000所采用的小波滤波器，并引入了一个新的LS97小波。该小波系数简单、易于硬件实现，并且与CDF97小波有很好的兼容性，可作为CDF97小波的替代者。使用Matlab对CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真测试，结果表明这两个小波具有几乎相同的性能。在确定所用的小波后，本文设计了二维离散小波变换的硬件结构。设计过程中对标准二维小波变换做了优化，即将行变换和列变换的归一化步骤合并计算，这样可以减少两次乘法操作。另外还使用移位加代替乘法，提取移位加中的公共算子等方式来优化设计。对于边界数据的处理，本文采用了嵌入式对称延拓技术，不需要额外的缓存，节约了硬件资源。为提高硬件利用率，本文将LeGall53小波变换和LS97小波变换统一起来，只要一个控制信号就可实现两者之间的转换。本文所提出的结构采用基于行的变换方式，只需要六行中间数据即可完成全部行数据的小波变换。采用流水线技术提高了整个设计的运行速度。最后也给出了二维离散小波反变换的实现结构。 在完成硬件结构设计的基础上，使用Verilog硬件描述语言对整个设计进行了完全可综合的RTL级描述，采用同步设计，提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA开发软件ISE6.3i中对正反小波变换做了仿真和实现，结果表明，本设计能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波变换，可以满足各种实时性要求。
上传时间： 2013-07-24
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基于布里渊散射的分布式光纤传感器是当前国内外研究的热点。本文介绍了基于布里渊散射的分布式光纤传感器的的原理、应用；布里渊时域反射技术(BOTDR)和布里渊时域分析技术(BOTDA)的原理。 受激布里渊散射(SBS)的过程中，入射光和散射光满足耦合振幅方程组。我们对该方程组采用有限差分法进行数值计算，并用Matlab模拟计算过程，对布里渊散射信号进行分析。 根据布里渊散射信号的特点，我们采用基于Morlet小波变换的DSP信号算法来处理 BOTDR传感信号。通过对该算法的核心单元——快速傅立叶变换(FFT)的硬件实现，我们在Stratix FPGA上实现了基于Morlet小波变换的DSP算法的硬件电路设计。 最后，在此基础上，我们对电路功能进行实际的仿真和验证，并和Matlab得到结果进行比较和分析。
上传时间： 2013-07-21
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·期刊论文：小波变换在数字图像处理中的应用
上传时间： 2013-06-22
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· 摘要： MATLAB是一种建立在向量、数组、矩阵基础上,面向科学和工程计算的高级语言,为科学研究和工程计算提供了一个方便有效的工具.该文简要介绍了B样条和B样条小波的构成,并利用MATLAB语言编写了绘制任意阶B样条和B样条小波图形的程序.
上传时间： 2013-04-24
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·期刊论文：测井曲线的小波变换特性在自动分层中的应用
上传时间： 2013-07-13
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·MATLAB6.5辅助小波分析与应用
上传时间： 2013-06-03
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随着遥感影像数据量不断增长，为了更加高效地组织与管理海量的遥感影像，研究并提出了改进的基于小波分解的影像金字塔构建方法。利用多分辨率分析和图像的小波分解与重构算法，参考影像金字塔构建的一般方法，将图像小波分解的不同级系数量化、编码后，分别存储于金字塔的不同层中。该构建方法可以有效地降低金字塔各层之间的数据冗余，减少总数据量和浏览时的数据流量，并能更好地支持嵌入式码流和渐进式传输。
上传时间： 2013-10-20
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数字水印是数字信息安全领域研究的一个热点。小波变换算法以其多分辨率分析的特性在应用数学方面取得了一定的发展。文中结合小波算法，在数字图像的低频域中采用分块方法来嵌入数字水印，改进了小波多尺度分解算法，通过实验说明，该数字水印算法对数字水印的稳定性效果明显
上传时间： 2013-11-08
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在鱼雷技术发展中，低截获概率技术（LPI）的采用大大提高鱼雷的作战能力，同时也对截获信号提出了更高的要求。本文将基于小波分析的检测方法，具体对有效的低截获特征信号信号进行检测，相比于短时傅里叶变换的基础上，采用Daubechies5小波对信号进行分解变换，证明小波分析方法的有效性及优越性。
上传时间： 2013-10-22
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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能，故障诊断准确率更高。
上传时间： 2013-10-31
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