小波阈值滤波算法的仿真及应用

小波在信号分析和信号滤波方面具有绝对的优势,笔者首先介绍了小波滤波的基本原理和主要方法,对基于小波的阈值滤波理论以及各类阈值函数计算方法进行分析,并在Matlab中实现基于小波阈值的滤波器,对其性能进行仿真。仿真结果表明,高通滤波器和低通滤波器可以对噪声信号进行分解和重构。     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

层叠加权中值滤波器

利用层叠滤波器的阈值分解特性，提出了一种基于阈值分解结构的滤波器－层叠加权中值滤波器。该滤波器结构简单，易于并行处理和通过ＶＬＳＩ实现。图象处理仿真实验表明，其具有良好的滤波效果。     

基于小波变换和频域滤波的指纹增强方法

本文提出一种基于小波变换和频域滤波的指纹图像增强方法.首先提出一种基于小波变换的阈值分割方法,有效地分离出指纹图像的前景区和背景区,对前景区进行小渡变换,仅利用小波变换的低频子图估计纹线的方向和频率信息,从而抑制了噪音等高频信息对估计值的影响.针对小波变换后低频子图与高频子图的不同特点和增强目标,在低频子图设计Gabor滤波器,而在各高频子图设计方向滤波器,实现图像的频域滤波.最后进行小波重构.实验结果证明,该算法有效地增强了指纹图像的质量.     

基于EMD和小波阈值滤波降噪的MATLAB仿真

本文对经验模式分解(EMD)时频分析进行研究,具体的讲述了EMD算法相关基本概念以及EMD分解方法,同时分析了EMD的改进方法,提出了基于EMD与小波阈值滤波结合进行信号降噪的方法,根据这一方法对非平稳、非线性信号在高斯白噪声下进行了降噪,最后基于MATLAB仿真对小波阈值降噪、基于EMD的小波阈值降噪法进行了比较.仿真结果表明,后者效果好.     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

基于形态学与小波变换的信号自适应去噪算法

针对常规的ECG（electrocardiogram）信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学与小波变换的自适应综合去噪算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,对ECG信号进行自适应滤波处理,最后得到去噪后的ECG信号。实验表明,本算法是一种有效的去噪算法。     

等级阈值的彩色图像矢量中值滤波

为消除彩色图像中的脉冲噪声,提出一种新的基于等级阈值的矢量中值滤波器。该滤波器设计了一组随滤波窗口内当前像素排序位置而等级变化的阈值,并根据当前像素与经典矢量滤波器输出的距离差值来判断噪声像素的存在。仿真实验证明,该方法较其他非开关型和开关型矢量中值滤波器能更好保存原图像细节和消除脉冲噪声。     

一种基于Canny的边缘检测优化算法

针对传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失和假边缘的现象,提出用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法代替高斯滤波器对含噪图像去噪,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性。     

航空飞机计算机通信中滤波器的优化设计

航空飞机计算机通信系统进行通信的过程中,由于航空飞机上的电子设备相互之间的电磁干扰严重,导致信道中存在大量的干扰信号;提出基于小波变换算法的抗干扰滤波器设计方法;根据小波变换算法相关原理,综合航空飞机通信中特有的软阈值特点,利用自适应调整参数的方法得到高空通信中的最优小波系数阈值,使得高空噪声过滤阈值函数具有更强的适应性;利用新的阈值函数设计了新的滤波器,对行滤波模块和列滤波模块的设计进行了详细阐述;实验结果表明;利用设计的滤波器能够对航空飞机计算机通信过程中的干扰信号进行有效滤波,缩短了滤波时间,提高了高空通信系统的抗干扰能力.     

组件扩展方式下MIS数据的安全访问技术

Web方式下访问数据库服务器有三种方式：基于服务器端的扩展、基于客户端的扩展和基于组件的扩展。而组件扩展模型是实现三层客户／服务器模型应用系统的最新方案。本文讨论组件扩展方式下的数据安全访问技术。     

计算机体系结构的统一模型

提出了一种计算机体系结构的统一模型,将基于数据流计算与基于构令流计算的体系结构统一到基于指令流计算的体系结构上来,命名为Unified-ISA模型.使基于数据流计算的ASIC电路与基于构令流计算的RC Device电路的设计,统一为基于指令流计算的SIMD PE阵列上的程序设计.     

基于特征检索的中文短评生成

针对从大数据评论语料库中检索出与新闻主题相关且含有情感倾向性的中文评论的研究较少的问题,研究在不同新闻粒度下的特征检索方法,从中文评论语料库中检索生成评论。采用主题特征检索的方法检索出与新闻主题特征相关的评论;采用情感特征融合的检索方法从主题特征检索的结果中生成所需情感倾向性的评论。实验结果表明,在新闻标题粒度下生成评论的主题相关性最高;采用主题特征融合的检索方法和情感特征融合的检索方法比单一检索方法生成准确率更高。     

基于WIA-PA安全标准的网络密钥管理机制设计分析

WIA-PA安全标准隶属于过程自动化领域,是由我国工业无线联盟制定的基于IEEE802.15.4标准的无线网络系统,属于WIA的子标准,主要用于工业过程中无线短程网的控制、测量以及监视。基于WIA-PA安全标准网络密钥管理机制设计的内容主要包括基于WIA-PA安全标准的密钥基本管理设计、基于WIA-PA安全标准的入网安全性设计、基于WIA-PA安全标准的数据流安全传输设计、基于WIA-PA安全标准的系统实用性研究设计、基于WIA-PA安全标准的系统性能研究设计。     

基于注意力多源理论的信息感知与处理过程模型

该文采用注意力“多源论”思想,提出了注意力资源分为动态资源和静态资源的构想;建立了基于总体效率最优原则的静态注意力资源的分配模型和动态注意力资源的功能结构模型;并在此基础上,提出了新的基于注意力多源理论的信息感知与处理过程模型,解决了现有同类模型所存在的问题;并针对该模型提出了基于特征匹配测度的信息隶属度模型,构造了基于信息类别隶属度、类别优先权系数及人的倾向性系数的信息重要性指数,实现了模型中基于信息重要性指数的信息选择.     

DSP实时图像处理软件优化方法研究

为提高高速图像处理系统中数字信号处理器(DSP)软件的实时性,分别提出面向算法与代码2个层次的优化方法。算法级优化通过重新设计算法的实现流程,充分利用处理器资源,完成算法到处理器上的高效映射;代码级优化使用汇编语言,对固定算法的代码进行优化,使循环核形成高效的软件流水,达到实时性能要求。实验结果表明,2种优化方法均能提高DSP软件中关键模块的处理速度。     

基于时空数据分类的用户社交联系学习*

按照时空数据模型对时间和空间的表达方式,将时空数据模型分为基于时间的时空数据模型和基于空间的时空数据模型。本文提出了一种新的基于时空数据预测用户社交联系的模型,该模型将基于时间的时空数据集的特征和基于空间的时空数据集的特征进行融合,来预测用户社交联系。实验结果表明基于时间与空间特征融合的时空数据模型能更好地预测用户的社交联系。     

基于本体和句法分析的领域分词的实现

针对基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法所存在的缺陷,提出基于本体和句法分析的某领域分词方法,通过建立体裁本体进行句法分析,从智能化的角度进行查词,避免了传统方法不考虑上下文信息导致的语义丢失等情况。实验结果证明,该方法可以较大地提高分词的精度。     

A hybrid collaborative filtering method for multiple-interests and multiple-content recommendation in E-Commerce

Recommender systems apply knowledge discovery techniques to the problem of making personalized recommendations for products or services during a live interaction. These systems, especially collaborative filtering based on user, are achieving widespread success on the Web. The tremendous growth in the amount of available information and the kinds of commodity to Web sites in recent years poses some key challenges for recommender systems. One of these challenges is ability of recommender systems to be adaptive to environment where users have many completely different interests or items have completely different content (We called it as Multiple interests and Multiple-content problem). Unfortunately, the traditional collaborative filtering systems can not make accurate recommendation for the two cases because the predicted item for active user is not consist with the common interests of his neighbor users. To address this issue we have explored a hybrid collaborative filtering method, collaborative filtering based on item and user techniques, by combining collaborative filtering based on item and collaborative filtering based on user together. Collaborative filtering based on item and user analyze the user-item matrix to identify similarity of target item to other items, generate similar items of target item, and determine neighbor users of active user for target item according to similarity of other users to active user based on similar items of target item.In this paper we firstly analyze limitation of collaborative filtering based on user and collaborative filtering based on item algorithms respectively and emphatically make explain why collaborative filtering based on user is not adaptive to Multiple-interests and Multiple-content recommendation. Based on analysis, we present collaborative filtering based on item and user for Multiple-interests and Multiple-content recommendation. Finally, we experimentally evaluate the results and compare them with collaborative filtering based on user and collaborative filtering based on item, respectively. The experiments suggest that collaborative filtering based on item and user provide better recommendation quality than collaborative filtering based on user and collaborative filtering based on item dramatically.     

改进的OFDM系统半盲信道估计算法

信道估计算法从先验信息的角度,可分为3类：基于参考信号的估计、盲估计和半盲估计。半盲估计是结合盲估计与基于训练序列估计这2种方法优点的信道估计算法。本文首先通过基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决的半盲信道算法得出信道的估计值,再定义一个置信度函数得出加权系数γ,使基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决估计算法有效结合起来,有效提高信道估计的精度。