基于JPEG2000的感兴趣区域编码新算法

提出了一种新的JPEG2000感兴趣区域编码算法。该算法先将感兴趣区域(ROI)在时域进行提升、周期延拓处理并叠加到背景区域像素值上,然后利用小波变换的可加性将小波变换后的背景区域系数减去相应的感兴趣区域系数,最后在接收端通过相应的处理实现ROI恢复。实验结果表明:该算法性能优越,计算量小且易于实现,在相同压缩率条件下,改善了由ROI时域提升算法产生的ROI边缘模糊的缺点,更有益于接收端对感兴趣区域的理解。     

基于小波变换的心电信号噪声处理

以小波变换的多分辨率分析为基础，通过对体表心电信号(ECG)及其噪声的分析，对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声，设计了不同的小波消噪算法；并利用MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号和程序模拟所产生的ECG信号，分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明，算法能有效地滤除ECG信号检测中串入的几类主要噪声，失真度很小，可满足临床分析与诊断对ECG波形的要求。     

一种实时基音检测算法

针对目前基音周期检测实时性的要求,提出了一种基于小波变换的语音基音周期实时检测算法.该算法在提取小波系数极大值过程中利用了小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取每次搜索以前一个小波系数极值点作为新的基准的自适应基准方式,并利用了平均能量、过零率、历史峰值幅度、当前峰值估计等多特征参数.实验结果表明,该算法在2.5 ms时间内可以准确捕捉并检测到新的基音脉冲位置,而且对语音和残差信号均取得了较好的结果.     

二维表示的电能质量故障数据压缩

高培生,陈新建,吴为麟,宋保明为处理大量的电能质量监测数据,应用图像压缩中的嵌入式零树小波(EZW)算法,压缩二维表示的电能质量故障数据.故障数据按整周期倍数进行截断和重组,一维电能质量故障数据变换为二维;二维小波多分辨率分析分解此二维数据得到小波系数;应用嵌入式零树小波编码完成压缩.数据的二维表示使嵌入式零树小波编码得以直接应用,无需改变算法来适应原一维数据.仿真实验表明,此方法具有压缩率高、速度快和特征不变的特点.压缩时采用7级量化,既节省了67.5%的数据存储空间,又不影响故障数据的特征.     

智能型心功能分析系统中的去噪声算法研究

为了对智能型心功能分析系统寻找有效的去噪声方法,在Matlab6.5仿真环境下,以小波变换系数模极大值去噪声算法和Donoho的软阈值去噪声算法为基础,对心电(ECG)信号的噪声去除进行了研究.仿真结果表明,该算法在一定程度上提高了信噪比,提高了心电信号的质量,为进一步提取有效的生理信息打下了基础.     

自适应任意形状ROI编码

在率失真ROI编码算法的基础上结合传统比特平面提升ROI算法提出了一种新的自适应任意形状感兴趣区域编码压缩算法．该算法可根据目标图像的感兴趣区域大小和形状,进行自适应选择,分别对小波系数的低频子带和高频子带依据位于不同区域进行不同的编码,使得在保护特定目标图像信息的同时获得更高的压缩效率．试验结果表明,在16∶1和32∶1的压缩比情况时,该算法可很好满足军事卫星遥感图像压缩系统要求．     

一种新的MEMS陀螺仪信号去噪方法

为提高MEMS陀螺仪输出信号的去噪效果,将稀疏分解(sparse decomposition)与提升小波变换(lifting wavelet transform)相结合,提出了一种新的信号去噪方法.首先,建立MEMS陀螺带噪信号的误差模型,并利用小波提升正变换计算带噪信号的非稀疏的小波系数;然后,利用稀疏分解理论恢复小波系数的稀疏性;最后,再通过小波提升反变换重构信号,从而达到去噪的目的.考虑到梯度投影(gradient projection)算法具有全局最优解,运算效率更高,将梯度投影思想引入恢复信号稀疏性的过程中,提出了基于梯度投影的稀疏分解算法,给出了利用梯度投影算法进行信号系数分解的具体步骤,大大简化了计算复杂度,同时提升了算法的稳定性.为验证所提方法的性能,进行了MEMS陀螺信号去噪的静态实验和跑车实验.实验结果表明,此种方法在动静态条件下都可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,尤其是在静态条件下的去噪效果要优于小波阈值滤波方法.同时采用的梯度投影算法相比于正交匹配追踪算法和基追踪算法具有更高的运算效率.     

箔条干扰下的一种雷达目标小波识别方法

研究了雷达目标受到箔条干扰时，雷达目标信号和箔条干扰信号的特点及其在小波变换不同尺度上的不同表现形态、目前信号的任一小波系数与其周围以及父代的小波系数之间存在着较强的相关性，而箔条干扰信号的小波系数与其周围以及父代小波系数之间的相关性较弱．在灰色理论、小波变换和相关算法的基础上，提出了箔条干扰的一种新的识别方法和在箔条干扰背景下一种新的雷达目标识别方法．利用灰色关联度可以进行箔条回波检测，对雷达回波信号进行Mallat快速分解，计算相邻尺度上小波系数之间的相关系数，根据相关系数大小，对小波系数进行门限处理，然后由Mallat重构算法重构信号，得到目标信号，由此进行雷达目标检测、仿真结果表明，这两种方法能够有效检测箔条干扰和在箔条干扰下的雷达目标。     

TDD LTE预编码码本选择算法

为解决时分双工长期演进(TDD-LTE)系统中预编码码本选择算法计算复杂度高的问题,在基于容量最大化和基于误码率最小为准则的预编码选择算法的基础上,提出了一种基于信道奇异值分解的预编码选择算法.该算法采用信道平均的思想和发射信号有效功率最大化的准则,在不损失吞吐量性能的前提下,大大降低了算法复杂度.仿真结果表明,该算法所需的计算量只有上述传统算法的26%～33%,而吞吐量性能损失不大.     

基于粒计算的清浊音分段算法

评价一个参数对于划分语音信号成清浊音段的有效性是十分困难的问腰.为解决此问题,提出了一种基于粒计算的语音信号清浊音检测算法.该算法利用粒的理论对清浊音检测中用到的8种语音信号的特征参数进行分析,构造决策表,计算得出各参数对清浊音判决的重要度.最终选用参数组合MFCC(Mel.Frequence Ceptral Coefficients)、小波互相关、小波系数和短时自相关进行语音实时分段,得到多参数结合的求解最优路径.进一步提取决策规则并进行多参数清浊音分段,试验表明获得了好的效果:对于纯净语音分段算法的准确率达到平均93.86%,对于带噪语音准确率达到平均90.27%.此外算法的处理帧长仅为20样点,意味着有很好的实时性.     

基于Haar小波变换的数字图像水印算法

算法基于Haar小波变换,把小波系数分块,并计算每个块的平均值.在一系列信号处理之后,这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变,否则,重构的图像就与原始图像有很大差别.通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印;提取时也依赖于相应块的平均值,所以不需要原始图像参与.算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性.     

基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法

提出了一种基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法,利用谱间预测和二维小波变换分别去除图像的谱间和空间相关性,并结合波段排序预处理和一种高效的基于四叉树分裂的逐小波子带编码方法,取得了较好的编码效果.实验结果表明,在相同压缩比条件下,采用该算法得到的重建图像的峰值信噪比比JPEG2000标准平均提高3.69dB.该算法的压缩码流具有一定的抗误码性能,比较适合面向遥感平台的应用.     

基于嵌入式零树编码的电力系统数据压缩

在小波包变换的基础上提出了一种新的基于嵌入式零树编码的数据压缩方法，并将其应用于电力系统故障数据压缩中.采用小波包变换方法降低小波系数之间的相关性，再利用树形结构表示小波系数并进行逐次累计量化，进一步减小小波系数之间的相关性.在编/解码过程中数据流根据重要性依次排列，在任一点停止编/解码仍然能够重构出原始信号，适合于实时处理.仿真实验表明，改进后的嵌入式零树编码方法对电力系统故障数据压缩十分有效，并且其嵌入式的特性提高了故障录波器的性能.     

一种改进的彩色图像多水印嵌入算法

针对彩色图像的版权认证问题,提出一种改进的多水印嵌入算法,采用量化索引调制(QIM)量化方法与提升小波变换结合,将水印分别嵌入到高频和低频系数矩阵,即将载体图像转换到YCbCr空间后,对三个分量分别进行提升小波变换,再用QIM量化方法在Cb和Cr分量的高频系数,以及Y分量的低频系数嵌入水印。实验结果表明,利用改进算法嵌入的水印具有较好的隐蔽和不可见性。抗攻击性测试结果显示,在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和1/4裁剪四种攻击方式下,改进算法比基于DCT的纹理特征嵌入算法的水印NC平均值分别提升6%、2%、46%、2%,具有更强的鲁棒性。     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

管道漏磁检测实时数据压缩

针对长距铁磁性油气管道在线缺陷检测所产生的庞大数据量问题,提出一种管道漏磁检测实时数据压缩算法.在实时压缩和提升小波编码的基础上,设计了一种基于双缓冲区模型的实时数据采集、压缩、存储系统.通过分析管道漏磁数据的特点,提出一种以整数提升小波变换、结合自适应算术编码为核心的无损压缩算法,无损压缩比可达9.166∶1.实验结果表明,该算法在基于PC104总线采集卡的硬件模拟实验环境下具有一定的可行性,并能满足实际系统采集速度、存储速度以及压缩比的要求.     

心电信号提升小波零树编码压缩算法

为了便于心电信号的存储和远传,提出了一种基于提升方式的整数小波变换、组合嵌入式零树编码方案的心电信号压缩算法.改进了应用于二维图像压缩的嵌入式零树编码方法,用于一维心电信号压缩,采用整数实现的提升方式代替原来的小波变换,降低算法的复杂性.对MIT-BIH数据库中的心电信号压缩,结果表明:该算法相比其他方法具有较高的压缩比和较低的均方根百分误差;具有存储空间小、实现简单、快速及可变码率等特点,非常适合在存储空间、功耗要求严格的便携式心电信号记录仪中应用.     

一种基于提升格式的过程数据压缩新方法

为了有效利用数据压缩中过程数据的局部特征，提出了一种基于提升格式的自适应压缩方法.该方法根据信号的局部特性选择预测环节，利用塔式分解中小波系数不参与下一层分解的特性，对小波系数做简单的可逆变换，将选择预测环节的信息保存在小波系数中.理论分析及仿真结果均表明，预测环节的选择信息不需要额外的存储空间，不会由于阈值处理和压缩编码受到损害，保证了逆变换的稳定性.与非自适应的插值小波以及常用的Haar小波相比，这种自适应的提升格式降低了均方根误差(RMSE)和单点误差(LPE).     

一种基于小波系数方向性的矢量分类方法

针对基于小波变换和矢量量化的图像压缩算法,利用小波变换后系数具有明显方向性的特点以及带内小波系数的相关性,提出一种基于小波系数方向性的矢量分类方法,同时采用一种基于小波系数排序截断的阈值选取方法.实验表明该分类方法原理简单易于实现,提高了算法的整体效率,对不同的图像具有分类效果稳定的优点.     

一种基于系数差分的SPECK图像压缩算法

提出一种改进的SPECK图像压缩算法，利用提升小波变换后的系数相关的特点，对系数低频部分先采用无损的差分处理，再采用位平面编码；对高频部分采用原始SPECK算法。结果表明，差分处理优化了原SPECK算法，在相同比特率下，压缩效果优于原始SPECK算法。