小波变换在天线近场测试中的应用研究

小波变换是各领域科学研究必备的有力工具.文中介绍了小波变换的理论知识,小波变换消噪的原理和过程,具体研究它在抑制天线近场测试中引进噪声的应用.仿真结果表明,小波变换消噪既能有效地去除信号噪声,又能较好的保留原信号中的突变信息.     

基于小波多分辨分析的图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知[1,2]。在阐述了小波变换多分辨分析的基本原理及其特点的基础上,提出了基于小波多分辨分析的图像融合的新方法。实验结果表明,该方法效果良好,可广泛用于各研究领域。     

短波电台消噪技术的实现方法

本文介绍了短波电台一种新的消噪技术，它和传统的静噪技术不同，效果较好，有较好的应用前景。     

小波分析及其在信号处理中的应用

首先对小波变换做了概括介绍，综述了小波变换在信号处理中的2个重要方面的应用：信号特征提取和信号消噪。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。本文介绍了小波原理以及信号消噪原理和方法,并将小波变换与傅立叶变换进行比较,仿真结果表明,小波变换是一种有效的消噪方法。     

基于PCA的小波多分辨图像融合方法

提出小渡多分辨率下主成份分析（PCA）的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解,然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的洎适应融合权重,采用局部区域“能量”法进行小渡高频细节系数的融合,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。实验结果证实融合图像的目标特征突出,易于目视解译。     

基于小波多分辨分析的线性预测

提出了一种对非平稳时间序列预测的新方法。通过小波多分辨分析把某些非平稳时间序列分解为若干层近似意义上的平稳时间序列，然后再用自回归模型对每层的单支重构信号进行预测，最后综合每层的预测值可得到原时间序列的预测值。仿真实验表明了该方法的优越性在于比传统的方法精度高。     

基于小波分析理论的电源信号消噪方法

某电源信号是典型的非平稳、非线性信号,信号中带有各种噪声,需进行适当处理.小波变换时的频局域性好,是分析非平稳信号的有效工具之一.研究基于小波变换的阈值消噪法,借助LabVIEW平台,通过仿真试验,对软阙值和硬闲值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了分析.应用LabVIEW对电源信号进行采集,并且对LabVIEW中调用Matlab里的小波函数进行去噪分析的程序进行研究,收到良好的效果,为进一步提高电源信号消噪处理的效果奠定了基础.     

小波变换在信号消噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论.本文介绍了小波原理以及信号消噪原理和方法,并将小波变换与傅立叶变换进行比较,仿真结果表明,小波变换是一种有效的消噪方法.     

基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。     

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色特征。利用小波变换得到每个分块的纹理特征,将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。该方法将聚类算法和小波算法结合,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验,实验结果证明该算法的有效性。     

基于小波数字滤波的傅里叶变换轮廓法

采用一种基于小波数字滤波的傅里叶变换轮廓法测物体三维形貌。先利用小波变换基本滤除变形栅线图中的直流分量和高频分量,再进行相位计算。结果表明,该方法在一定程度上解决了频率混迭的问题,从而也降低了对低通滤波器的设计要求。     

一种低复杂度的基于小波的彩色图像水印算法

根据图像小波变换系数的特点,提出了一种双彩色水印新算法:把彩色宿主图像的R,G,B分量分别经过p级小波分解,使它们各自的低频系数LLp个数等于水印的尺寸大小,然后将R,G,B分量的LLp系数分别加上加权后的彩色水印R,G,B分量的灰度值,将这些变化了的低频系数和没有变化的高频系数一起经过小波逆变换即得彩色水印图像.这种水印算法复杂度低,实验证明该水印具有较好的不可见性、鲁棒性.     

互补色小波域图像质量盲评价方法

图像色彩空间的RGB通道具有密切的关系,图像质量的改变会改变这样的关系.然而传统图像质量评价方法大多基于灰度图像统计特性,忽略了颜色通道间关系信息.为充分利用颜色信息,本文基于新近提出的互补色小波变换提出一种图像质量盲评价方法.文章建立了图像互补色域自然场景统计、多尺度和方向性能量分布等模型.分析表明：这些模型不仅涵盖了传统灰度方法所能描述的信息,而且还能借助于互补色来有效表示彩色图像各通道之间的信息联系,提供表征图像质量的一组高效特征.基于这些特征,我们提出的图像质量盲评价的方法能有效提取图像的失真统计特征,能给出与人眼主观评价图像质量结果保持高度一致、优于现有文献报道盲方法、且可与非盲（全参考）方法相比拟的评价结果.     

多尺度小波在图像测量中的应用

在图像测量中,图像的边缘检测是关键.基于信号和噪声在不同尺度下小波系数模值的变化特征,利用小波变换系数模的局部极大值提取图像的边缘.在对前、后孔配准图像的测量中,能够降低噪声,并能比较精确的得到图像的边缘.     

基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合

提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果.     

嵌入式彩色图像的小波包压缩算法

提出一种基于小波包变换的嵌入式彩色图像压缩方法，利用彩色图像的三分量之间的相关性，结合小波包分解的思想和多级树集合分裂算法(SPIHT)，对彩色图像进行压缩鳊码，对比分析表明该方法是可行的、有效的彩色图像压缩方法。     

小波变换在消除干扰中的应用探究

小波分析理论是近年来迅速发展起来的新兴学科,文章从接收到的干扰信号入手运用小波变换所具有的分频处理的特征进行信干分离,在分离的过程中作者运用了中值滤波等处理技术,实验结果表明此方法是有效的。     

基于双小波系数测量有效值

从双正交小波出发,得出利用双正交小波及正交小波系数求电压、电流有效值的公式,并进行了离散化,同时对一电压信号进行了数字仿真,最后对结果进行了分析和研究。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。