基于Hurst指数差异的海面小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于Hurst指数差异的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于小波分析法：计算各种极化方式下不同距离门的海杂波的Hurst指数,分析发现距离门含有小目标的Hurst指数明显大于距离门只含有海杂波的Hurst指数,而只含有海杂波的不同距离门间Hurst指数变化较小,因此可基于不同距离门的Hurst指数差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件较准确地检测出海杂波背景下的小目标。     

基于FrFT的网络流量Hurst参数估计器

实际的网络流量模型采用自相似模型,Hurst参数是序列长相关程度的度量。为方便工程上对网络流量的长相关性进行估计,介绍了网络流量自相似模型和Hurst参数小波分析法,建立了分数阶傅里叶变换（FrFT）与小波分析之间的联系,在此基础上介绍了一种新的基于FrFT的网络流量Hurst参数估计方法,并运用此方法设计了网络流量Hurst参数估计器。通过对白噪声和已知Hurst参数的实际网络流量数据进行估计,本方法可以有效估计随机时间序列的Hurst参数。     

消失矩对小波分析求解自相似参数Hurst的影响研究

研究了消失矩对小波求解自相似参数Hurst值的影响,给出了理论推导和分析,间接论证了消失矩对Hurst参数求解的影响趋势,通过大量的实验结果给出了详细情况.理论和实验结果一致表明,在局部上,Hurst参数随着消失矩的增大呈现周期性变化,但总的趋势是随着消失矩的增大Hurst值减小,误差在增大,满足条件的最小消失矩是最佳选择.该结论能为基于自相似和小波分析的大量应用提供理论依据.     

基于自相似检测DDoS攻击的小波分析方法

针对传统检测方法不能有效检测弱DDoS攻击和区分繁忙业务和攻击的问题,在研究 DDOS攻击对网络流量自相似性影响的基础上,提出了小波分析检测DDoS攻击的方法,并设计了采用该方法检测DDoS攻击的模型,解决了方法实现过程中小波选择、求解Hurst参数的一些关键问题,实验表明,提出的方法能够识别繁忙业务、检测到弱DDoS攻击引起的Hurst参数值的变化,比传统的检测方法准确灵敏.     

皮肤温度时间序列的1/fα波动特性分析

本文综合运用了傅立叶分析和小波分析两种方法,分别对人在情绪波动状态下和自然状态下的皮肤温度信号的波动特性进行了分析、比较,并且探讨了两种方法的不同估计特性以及各自在分析中的作用。结果表明:人体皮肤温度信号在两种状态下均呈现出1/f~α波动特性,可以用Hurst指数和分形维数来刻画。     

基于频域多尺度Hurst指数的海杂波中目标检测方法

本文主要研究海杂波频谱的扩展自相似特性及多尺度Hurst指数在海杂波目标检测中的应用.作为分数布朗运动的一种推广,扩展自相似过程采用多尺度Hurst指数来描述分形信号.多尺度Hurst指数可以描述分形信号在各尺度下的细节信息,弥补了单一Hurst指数只能从整体上描述分形信号粗糙度的不足.首先,本文在实测雷达数据基础上研究了海杂波频谱的扩展自相似性以及影响参数;然后,利用在最优频域尺度下海杂波频谱的多尺度Hurst指数对目标相对较敏感的特点设计恒虚警检测方法,实现海杂波中的目标检测.实测数据分析表明,海杂波频谱的多尺度Hurst指数比时域单一Hurst指数、时域多尺度Hurst指数具有更好的海杂波与目标区分能力,且由于Fourier变换可以有效提升信杂比,该检测方法具有检测海杂波中微弱运动目标的潜力.     

基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法研究

近年来,随机信号的局部自相似性分析逐渐成为研究热点。文中在传统固定Hurst指数估计方法基础上引入加权平均值法,实现具有局部自相似特性随机信号的时变Hurst指数估计。基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法是在随机信号进行指数加权的基础上结合q阶矩理论计算局部自相似参数。应用分形高斯噪声仿真时间序列和美国贝尔实验室BC-pAug89. TL网络流量数据的分析结果表明,该方法可以有效估计随机信号的局部自相似性,并具有较大实际应用价值。     

基于谱密度的分形高斯噪声数据合成和估计

分形高斯噪声FGN是分形布朗运动的增量过程，广泛应用于自相似过程的建模分析。在众多的合成分形高斯噪声的方法中，研究了基于功率谱的FGN的生成算法，谱模拟方法和Paxson方法的特点以及联系．同时对基于功率谱的Hurst指数的估计方法，周期图法进行了讨论。仿真试验中，使用Paxson方法生成了FGN序列数据．试验结果表明生成的FGN具有很好的自相似性。应用周期图法估计了其Hurst指数，相比方差时间法，周期图法在估计长相关过程的参数方面能够提高精度。     

一种新的DDoS攻击检测算法

为了准确及时的进行DDoS攻击检测,提出了一种新的DDoS攻击检测算法。该算法在基于传统的小波分析检测DDoS攻击的基础上融入了主成分分析法和小波分析法中DDoS检测方法,并根据该算法设计相应的模型和算法来检测 DDoS 攻击,并且引入信息论中的信息熵对源IP地址的分散程度进行度量,根据初始阶段Hurst指数及熵值的变化自适应地设定阈值以检测攻击的发生。实验结果表明,该方法大幅度的提高了DDoS检测的速度。     

二次小波变换自动阈值算法提取局部放电信号

采用二次小波变换自动阈值算法对局部放电信号进行提取。在数值仿真中,采用指数衰减或指数衰减振荡等4种放电信号,研究了局部放电信号的提取效果。仿真结果表明,由于小波变换具有多分辨率的特性,能有效地从随机噪声中提取出放电信号,较常规一次小波变换阈值消噪方法相比,二次小波变换更多地保留了原始局部放电信号的特征信息,该算法处理速度较快,也适合在线处理。     

数字水印中的正交小波基

该文主要研究了水印算法中小波基的选择和正交小波基的性质与水印稳健性的关系．研究结果表明：正交小波基的正则性、消失矩阶数、支撑长度以及小波图像能量在低频带的集中程度对水印稳健性的影响极小．同时也得到了一个有意义的结论：Haar小波比较适合应用于图像水印．该文还研究了在水印算法中，小波变换级数和嵌入公式的选取及其它一些问题．     

Multidimensional Two-channel Linear Phase FIR Filter Banks and Wavelet Bases with Vanishing Moments

In the paper new design methods for multidimensional two-channel perfect reconstruction (PR) FIR filter banks are described. The filters have linear phase, achieve an arbitrarily high number of vanishing moments and can be used to obtain biorthogonal wavelet bases. Two-dimensional wavelet bases with square, rectangular, and hexagonal support are constructed. A design method that trades off vanishing moments and frequency selectivity is described. These two properties are both important in subband coding, but they each require a share of the degrees of freedom available from the total number of filter coefficients. Novel analytic formulae are derived and are applied to provide illustrative examples.     

A novel design of lifting scheme from general wavelet

A novel algorithm that is used to lift the vanishing moments of the wavelet from general wavelet, and not only from the Lazy wavelet, is proposed. It is based on the relationship between the vanishing moments of the wavelet and multiple of zeros of z=1 and only needs to solve simple linear equations to obtain the lifting coefficients. Moreover, the shortest lifting scheme and its uniqueness are introduced, from which an iterative algorithm for designing the lifting scheme is presented     

Two-dimensional orthogonal wavelets with vanishing moments

We investigate a very general subset of 2-D, orthogonal, compactly supported wavelets. This subset includes all the wavelets with a corresponding wavelet (polyphase) matrix that can be factored as a product of factors of degree-1 in one variable. In this paper, we consider, in particular, wavelets with vanishing moments. The number of vanishing moments that can be achieved increases with the increase in the McMillan degrees of the wavelet matrix. We design wavelets with the maximal number of vanishing moments for given McMillan degrees by solving a set of nonlinear constraints on the free parameters defining the wavelet matrix and discuss their relation to regular, smooth wavelets. Design examples are given for two fundamental sampling schemes: the quincunx and the four-band separable sampling. The relation of the wavelets to the well-known 1-D Daubechies wavelets with vanishing moments is discussed     

奇异信号消噪中小波消失矩的选取

信号小波变换模的局部极大值和信号奇异性之间存在对应关系，利用信号和噪声小波变换模极大值在不同尺度上表现出的截然不同的性质，可以对奇异信号进行消噪。本文讨论了小波消失矩的阶数与信号Lipschitz指数间的关系，分析了消失矩对奇异信号检测的影响。实验结果表明，为了有效地检测奇异信号的各种奇异性特征，需要根据信号奇异性选择具有不同消失矩的小波。     

间歇混沌合成1/f噪声的相关特性分析

本文利用非线性随机微分方程来合成间歇混沌信号,针对该信号表现出的1/f噪声特征,在不同消失矩的小波基下进行相关特性分析.仿真结果发现,在功率谱的中间频段内,该信号的功率谱密度表现出典型的1/f噪声特性,其小波变换系数方差与相应的小波尺度呈对数线性关系;且在该频段内,部分尺度下该间歇性信号的小波变换系数的相关性随小波基的消失矩的增大而减小,在另一部分尺度下该相关性则随着消失矩的增大而增大.实验结果表明,随小波消失矩的增大,并非在所有尺度下小波变换对该间歇性信号均具有去相关作用.论文讨论了小波变换系数的方差和尺度的关系,详细分析了小波变换系数的相关性随小波消失矩的变化趋势.     

自相似业务流HURST参数小波检测法的研究

本文介绍了小波对自相似业务流Hurst参数的检测原理。重点分析了消失矩,分解级数对检测结果的影响,提出了一种由品质因数确定分解级数选择的方法,给出了小波法检测的适用范围,即小波法只适用于严格重尾分布的业务源, 而不适用于非严格重尾分布的业务源,并通过仿真对结论进行了验证。     

SAR与可见光图像融合中小波基选择的研究

在基于小波变换的SAR(合成孔径雷达)图像与可见光图像融合算法中,小波基的选择是关键之一.在分析SAR图像特性的基础上,深入研究了小波基的紧支集、消失矩和正交性等对融合结果的影响.并结合融合实验进行分析,综合考虑图像信息量、地物纹理和光谱信息等因素,总结出了根据不同的融合目的选择小波基的方法,为实际应用中小波基的选择提供了参考.     

On the performance of linear phase wavelet transforms in lowbit-rate image coding

The behavior of linear phase wavelet transforms in low bit-rate image coding is investigated. The influence of certain characteristics of these transforms such as regularity, number of vanishing moments, filter length, coding gain, frequency selectivity, and the shape of the wavelets on the coding performance is analyzed. The wavelet transforms performance is assessed based on a first-order Markov source and on the image quality, using subjective tests. More than 20 wavelet transforms of a test image were coded with a product code lattice quantizer with the image quality rated by different viewers. The results show that, as long as the wavelet transforms perform reasonably well, features like regularity and number of vanishing moments do not have any important impact on final image quality. The influence of the coding gain by itself is also small. On the other hand, the shape of the synthesis wavelet, which determines the visibility of coding errors on reconstructed images, is very important. Analysis of the data obtained strongly suggests that the design of good wavelet transforms for low bit-rate image coding should take into account chiefly the shape of the synthesis wavelet and, to a lesser extent, the coding.