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本文介绍了一种处理非线性信号的新方法,小波分析方法。描述了小波变换的基本构造及其特性,从理论角度,讨论了该变换在集材拖拉机变速箱中的应用及前景。 相似文献
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小波分析与人工神经网络在木质材举无损检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了小波变换和人工神经网络在无损检测中的工作原理，分析了小波变换处理非平稳信号提取特征值、人工神经网络进行模式识别的优点，并提出小波、人工神经网络以及松散型和紧致型小波神经网络在木质材料的无损检测中的应用。 相似文献
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简述了小波理论近年来的发展概况，将小波变换与加窗富里叶变换进行系统深入比较，对小波分析在信号检测、控制系统故障诊断中的应用研究进行了综述。 相似文献
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文章根据小波变换的多分辨率的分析特征，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前对水印做置乱处理，然后根据小波变换后的不同分辨率上的特点，将原始图像和水印进行小波分解，再将相同分辨率层次的数字水印分别嵌入其对应相同分辨率层次的原始图像中，使水印不可感知。实验结果表明，利用该方法较好的保持了图像的质量，并且对常用图像处理方法具有一定的健壮性，是一种行之有效的水印嵌入方法。 相似文献
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在简单介绍小波分析的原理及特点的基础上,运用morlet复小波变换对乌云河东风站年平均径流量作多时间尺度分析,发现年际和年代际尺度都非常明显,主要存在准6年、10年、11年、及24年时间尺度的周期振荡,且从24年尺度来看,2007—2017年间将处于径流量偏丰期。 相似文献
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对分形编码器进行研究并提出一种改进算法。该算法在小波域进行图象子树的分形匹配,并利用小波子树的相似性引入提升模式,发挥了小波变换WT和Fractal的优点,在实践中收效良好。 相似文献
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以180幅木材样本图片为对象,研究以小波变换方法提取特征参数,分析几种小波基的特点和性质,最终以对称性为依据,选择使用sym4小波对图像进行二级小波分解,可以得到一级水平细节HL1、垂直细节LH1、对角细节HH1,二级的近似LL2、水平细节HL2、垂直细节LH2、对角细节HH2共7个子图,提取整幅图像的熵和每个子图小波系数的均值及标准差作为特征参数。将木材纹理按照直纹、抛物线和乱纹3种纹理的分类标准,以BP神经网络作为分类器进行了木材纹理分类的验证,并与灰度共生矩阵的方法进行了对比。试验表明:采用小波变换的方法对木材纹理特征进行描述,不但提高了分类的准确率,重要的是缩短了运算时间,可以达到在线监测的要求。 相似文献
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小波变换在信号处理方面的优势越来越明显,但是小波中的小波基不是唯一的,所以采用不同的小波基即使处理同一组数据其结果也会不同。为了确定那种小波基更适合于大光斑激光雷达,通过对MATLAB中常用的小波基参数特性的比较分析最终确定选用Daubechies小波基和Symlets小波基,并分别通过对ICESAT-GLAS波形进行小波分解、阈值处理和小波重构来实现波形去噪过程。结果表明:用Symlets小波基中的sym7小波基比用Daubechies小波基中的db1小波基去噪后波形信噪比要高,而均方根误差则比用Daubechies小波基中的db1小波基的低,由此看来Symlets小波基中sym7小波基更适合于处理大光斑激光雷达波形数据。 相似文献
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随着计算机网络和多媒体技术的发展,数字水印技术正逐渐成为多媒体版权保护的一种有效途径.数字水印处理的目的是将秘密、个人信息隐含于数字媒体信号中,以保护其知识产权或证明其真实可靠性.提出了一种结合离散小波变换和离散余弦变换的彩色图像数字水印算法.首先,原始彩色图像的绿色分量进行分块DCT变换,选取每块的直流分量组成新的图像,对新图像进行离散Haar小波变换.然后二值水印图像经过置乱加密后嵌入到低频子带.该算法具有较好的透明性和鲁棒性.实验结果表明,对诸如叠加噪声、JPEG压缩、剪切、平滑滤波、图像增强和马赛克效果等普通的信号处理均具有较强的顽健性. 相似文献
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为满足音频作品的版权保护和音频水印透明性的要求,提高音频水印的鲁棒性和抗攻击能力,该文设计了一种改进的基于HAS的小波变换域音频水印算法。首先,使用Arnold算法置乱水印图像信息;其次,综合离散小波变换的多分辨率特性和人耳听觉系统的掩蔽特性,依据载体信号的特征将信息自适应地嵌入到载体数据当中,确定了音频水印信息的最佳嵌入位置。实验结果表明:基于HAS的音频水印算法可以很好的标识数字音频的版权信息,对于高斯低通滤波攻击均具有很好的抗攻击性,同时透明性和抗干扰能力也得到了提高,对于数字音频作品起到了一定的版权保护作用。 相似文献
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遥感影像中像素级融合方法的评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于像素级的融合方法很多,本研究选择了同一地区的ETM+、SPOT5和QuickBird遥感数据,分别采用Pansharp、Gram-Schmidt、小波变换、主成分变换和比值变换五种常用的方法进行融合处理,并针对不同的融合影像,选择了信息熵、平均梯度、信噪比、偏差指数和均方根误差五个指标来对融合的结果进行客观评价,从而根据不同的数据源,选择最佳的融合方法.通过分析比较,得出不同的方法对空间分辨率相对较低的ETM+和SPOT5影响较小,而对高分辨率的QuickBird影响明显,并得出Pansharp的融合效果最理想. 相似文献
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热值是灌木生物质能源利用的重要燃烧性能参数之一。针对传统实验室检测方法破坏性大、费时费力、无法实现大量样本的快速检测问题,探讨了沙柳冠层可见-近红外光谱(Vis-NIR)结合不同化学计量学方法预测沙柳热值的精度差异。采用标准正态变量变换(SNV)、归一化数据(normalize)、标准正态变量变换+归一化数据和第二代小波变换即提升小波变换(LWT)对冠层光谱进行预处理,采用偏最小二乘法(PLS)和卷积神经网络(CNN)构建了沙柳热值可见-近红外模型。同时,对比分析了鲸鱼优化算法(WOA)、麻雀搜索算法(SSA)和灰狼优化算法(GWO)对CNN模型参数的优化效果。结果表明：当采用db4小波进行5层分解后,其对沙柳冠层可见-近红外光谱的去躁效果最好,基于LWT-WOA-CNN法构建的沙柳热值可见-近红外模型的预测精度最优,校正模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0.852,0.103和2.599,RPD值较原始的PLS和CNN模型分别提高19.11%和76.80%。该研究可为沙柳生物质能源的高效、精细化利用提供技术支撑。 相似文献