·摘 要:本文研究了小波闽值图像的去噪方法，并与其它图像去噪方法进行了比较。对lena图像进行MATLAB仿真实验，得到了主观效果图和客观效果的PSNR。研究发现，小波阈值图像去噪无论主观效果还是客观效果都优于其他图像去噪方法。[著者文摘]
上传时间： 2013-06-04
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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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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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提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解，以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入，选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理，最终实现语音信号的信噪分离，去除语音信号中的噪声。仿真结果表明，该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间： 2013-10-14
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为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。
上传时间： 2014-12-23
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针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理，对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析，能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明，该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点，不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率，能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征，适合齿轮故障的在线监测和诊断。
上传时间： 2013-11-01
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为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。
上传时间： 2013-11-08
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讨论了交-交变频调速系统故障诊断的重要性，针对目前变频系统输出电流谐波比较大，用常规方法不易判断的问题，提出了用新型小波包频带能量法提取电机断条故障信号的特征量，并运用该算法对变频调速系统电机断条时和正常时输出电流波形特征量进行分析。仿真结果表明，新型小波包频带能量特征法与常规诊断方法相比，具有准确度高、诊断速度快等优点。
上传时间： 2015-01-02
上传用户：hgmmyl
小波变换在电力系统谐波中的应用，与谐波本身的特性是直接相关的，要得到实时性和精确性都较高的检测效果就需要对电力系统的谐波特点，小波在这方面的应用原理有深刻的理解。文中对此在作了深入分析的基础上，还重点研究了采用小波变换研究谐波检测的主要因素，用仿真验证其影响效果。最后针对目前的研究成果论述小波在谐波检测应用中的发展，为小波变换在分析有效、精确、可靠的电力谐波检测方法提供研究思路。
上传时间： 2013-11-21
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