磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模，然后利用最大似然估计来进行参数估计，同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级，以便获得最佳萎缩函数，进一步提高图像的质量，最终取得了一定的效果.与此同时，该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究，提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点，同时考虑邻域对分割结果的影响，对目标函数加以改进，用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响，达到鲁棒分割的目的，为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验，我们发现，无论是针对模拟图像还是实际图像，该文所提出的两个算法都取得了较好的效果，达到了预期的目的.
上传时间： 2013-04-24
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傅里叶变换是信号处理领域中较完善、应用较广泛的一种分析手段.但傅里叶变换只是一种时域或频域的分析方法,它要求信号具有统计平稳,即时不变的特性.但是实际应用中存在很多非平稳信号,它们并不能很好的用傅立叶变换来处理.小波变换的出现解决了这个问题,它在处理非平稳信号方面具有傅立叶变换无法比拟的优越性.小波变换在通信技术、信号处理、地球物理、水利电力、医疗等领域中获得了日益广泛的应用.小波变换的研究成为了当今学术界的一个热点.随着现代数字信号处理朝着高速实时的方向发展,纯软件的程序式信号处理方法越来越不能满足实际应用的需求,因此人们希望用硬件电路来实现高速信号处理问题.基于以上原因,该文在研究了小波变换的基本理论和特点的基础上,重点研究了小波变换的VLSI电路构架,并用FPGA实现了它的功能.毫无疑问,该文所做的具体工作在理论和实践上都有参考价值.论文中,在简单介绍了小波变换的基本理论、特点和应用;对信号小波变换分解,重构的MATLAB算法进行了分析,为硬件实现奠定了理论基础.论文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基础上,以直观的图形方式描述了算法的流程图;并由此提出了基于VLSI的电路模块架构.根据上述模块结构,对相关模块进行了硬件描述语言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平台上(ACTIVE-HDL)进行了仿真.在仿真正确的前提下,该文选用了EP20K100BC356-1V芯片作为目标器件进行了综合和后仿真,并且将仿真结果通过MATLAB与理论参数进行了比较,结果表明设计是正确的.对设计中存在的误差和部分模块的进一步优化,该文也作了分析和说明,为下一步实现通用IP核设计奠定了基础.
上传时间： 2013-06-27
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·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
上传用户：如果你也听说
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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