首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
检索     
共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 515 毫秒

1.  基于小波域隐马尔可夫模型的小波隐写分析  被引次数:1
   綦科  张大方  谢冬青《计算机工程》,2010年第36卷第13期
   基于精确描述图像小波系数间统计特性的小波域二维隐马尔可夫模型(HMM)参数集合,提出一种针对小波域信息隐藏算法的新型隐写分析技术。通过使用二维HMM对小波系数进行建模,对生成的HMT森林在隐写前后的参数集合构造隐写分类特征,采用SVM分类器进行隐写判别。实验表明该方法适用于小波域隐写术的检测,对小波域QIM、MFP和BPCS隐写有较好的检测性能。    

2.  数字离散信号滤器HMM综合平均法的研究  
   童进 吴昭同《浙江大学学报(自然科学版 )》,2000年第34卷第3期
   隐Markov模型是在语音识别中得到了成功应用的一种统计建模工具。该研究首次将HMM技术引入数字的离散信号滤噪研究并提出了HMM综合平均法,经对加噪谐信号,方波信号、斜小信号的计算机重建仿真实验后,表明利用HMM进行此项工作有着比较好的效果。    

3.  SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法  被引次数:1
   贺占庄  徐炜  黄士坦《武汉大学学报(工学版)》,2005年第38卷第3期
   针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.    

4.  基于小波域HMT的图像杂波抑制方法  
   赖宗英  艾斯卡尔·艾木都拉《计算机工程》,2011年第37卷第2期
   针对复杂背景下红外微弱点状运动目标的检测,提出一种基于小波域HMT模型的图像杂波抑制方法。对图像小波系数低频部分建立隐马尔可夫树模型,使用Bayesian准则估计图像背景小波系数,参照杂波抑制模型,得到杂波抑制后图像的信号加噪声模型,并通过计算Kendall秩相关系数和Friedman统计量验证了该方法残留噪声的高斯性和独立性。    

5.  基于小波域HMT模型的寻北数据去噪方法研究  被引次数:1
   邹向阳  陈家斌  徐建华  邹益民《弹箭与制导学报》,2008年第28卷第4期
   提出一种基于小波域隐Markov树(HMT)模型的寻北数据去噪新方法。该方法利用HMT模型对信号小波系数的相关性进行建模,通过EM算法对信号小波域的HMT模型参数进行估计。然后进行信号去噪。对实测寻北数据进行去噪表明。该方法比用db4小波阈值法能获得更高的信噪比。    

6.  基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究*  
   郭兴明  段赟  钟丽莎《计算机应用研究》,2010年第27卷第12期
   将隐马尔可夫模型(HMM)与小波神经网络(WNN)相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法。该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经网络将HMM的识别概率值进行非线性映射,获取分类识别信息;最后根据混合模型的识别算法得出识别结果。实验采集80名志愿者的160段心音信号对所提出的方法进行验证,并与GMM模型的识别结果进行了对比,结果表明,所选方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果。    

7.  基于隐马尔可夫复合树模型的图像纹理分析  
   周越  许晴《数据采集与处理》,2004年第19卷第4期
   提出了一种纹理图像隐马尔可夫捆绑树(HMT-b)模型的建模方法。该方法通过对小波分解后的三个子带(HH,HL,LH)中相应节点捆绑后作为一棵复合树进行建模,改进了迭代算法,所建模型能更好地描述三个子带问实际存在的小波系数相关性;对于每个尺度中的小波系数分布,HMT-b采用高斯混合分布来拟合。同时研究了尺度系数基于小波域泊松分布的统计建模方法。    

8.  基于小波域非对称广义高斯模型的煤岩识别算法  
   孙继平  陈浜《煤炭学报》,2015年第40卷第Z2期
   针对采煤工作面无人开采、煤与矸石自动分离等工程实际需求,研究了基于计算机视觉的煤岩识别技术。提出了一种有效的基于小波域统计建模的煤岩识别算法。通过小波变换对煤岩图像进行多级分解;提出表达煤岩纹理细节特征的高频子带系数统计分布符合非对称广义高斯模型的假设,并通过最大似然估计方法确定其模型参数;利用改进的相对熵相似性测度实现煤岩图像的分类判别。结果表明:在小波域中,非对称广义高斯模型能够有力地刻画煤岩图像的纹理特征,与现有的其他算法相比较,所提出算法具有更高的正确识别率,其平均识别率达到了87.77%,为进一步研究煤岩界面的自动检测提供了参考。    

9.  基于进化HMM模型的动态Agent系统建模方法  
   唐健  朱纪红  孙增圻《控制与决策》,2006年第21卷第2期
   提出一种基于隐式Markov模型(HMM)的进化建模方法.使用进化算法随机搜索HMM的模型空间,自动选择HMM的结构和参数-完成对动态智能体系统行为的建模,学习智能体对周围环境的分割和反映方式.实验结果表明,该方法可以很好地搜索HMM的模型空间,并且避免了人工确定HMM模型结构的困难和手工设计模型所需的多次反复.    

10.  一种应用小波系数GSM模型的混合傅里叶-小波电缆瓷套终端红外图像去噪方法  
   吴炬卓  牛海清  张煌  许佳《电测与仪表》,2018年第4期
   为有效去除红外图像白噪声,提高电气设备红外诊断准确性,采用一种混合傅里叶-小波去噪方法对电缆瓷套终端红外图像进行处理。该方法先在傅里叶域中进行初步去噪处理,而后在小波域中去除剩余噪声。在小波域中去噪时,考虑到小波系数的统计特性,采用GSM模型对小波系数进行建模。对电缆瓷套终端红外图像去噪试验表明,运用文中方法能够有效提高红外图像的去噪效果。    

11.  小波域中的维纳滤波法在星图降噪中的应用  被引次数:5
   马林立  孙尧《红外与激光工程》,2004年第33卷第1期
   小波阈值降噪法是一种简单而有效的方法.在图像降噪处理中广泛使用。但对于任意信号,在MSE意义上的最优信号估计是Wiener滤波器,在此基础上提出了一种基于小波域上的经验Wiener滤波器的设计方法,并应用在星图降噪中,实验结果表明,此方法比一般小波阈值降噪法的效果好得多。    

12.  基于小波包和HMM的战场声信号识别  
   黎锁平  周勇  周永强  候尚林《弹箭与制导学报》,2014年第34卷第5期
   针对战场声信号复杂多变的特点,提出了一种基于小波包特征参数(WPFC)和隐马尔科夫模型(HMM)相结合的战场声目标识别方法。该方法利用小波包对信号高、低频段能进行精细划分,从而得到更能反映战场声信号特征的小波包特征参数;并利用HMM具有很强的表征时变信号能力的优点,将HMM作为训练识别模型。仿真结果表明了此方法的准确性和可行性。    

13.  基于小波域HMT模型的序列图像超分辨率重建*  
   周文婷  王庆《计算机应用研究》,2009年第26卷第8期
   鉴于基于小波域隐马尔可夫树的噪声抑制性和较好的边缘保持性,提出一种基于小波域隐马尔可夫树的序列图像的超分辨率重建算法。针对小波系数进行统计建模,讨论了不同尺度小波系数之间的隐马尔可夫树结构,利用了序列图像的运动信息,运用极大后验概率估计和贝叶斯原理,将小波域HMT作为图像先验知识并给出了超分辨率重建算法,最终通过EM算法和共轭梯度算法的交替迭代进行优化计算。实验结果表明方法的重建效果得到了明显的改进。    

14.  语音帧间相关信息对基于HMM系统识别精度的影响  
   戴加宁《电子学报》,1997年第25卷第7期
   本文探讨经短时信号处理后的语音信号帧间相关信息对基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别系统识虽精度的影响,鉴于HMM的输出独立假设导致语音帧间相关信息的损失,本文提出了一种描述帧间相关信息的统计模型-马尔可夫链(MCM)用来弥补HMM在这方面的缺陷;经非特定人和多话者孤立字实验表明,用MCM作为HMM的辅助模型,可将原有HMM系统的识别率提高约1~6个百分点。    

15.  一种基于小波变换的信号恒虚警率检测方法  被引次数:1
   简涛  何友  苏峰  李炳荣《信号处理》,2006年第22卷第3期
   基于噪声和信号在不同尺度下的特性,引入小波域中噪声置信度概念,利用删除技术CM(Censored Method)估计小波域中的噪声功率水平,采用软阈值处理,提出一种信号恒虚警检测方法。理论分析表明该方法在高斯噪声背景下具有恒虚警率特性,对不同杂波背景下的信号处理结果表明了该方法的鲁棒性。    

16.  基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割  被引次数:3
   郭松涛  孙强  焦李成《电子与信息学报》,2005年第27卷第2期
   该文提出了一种基于改进小波域隐马尔可夫树(HMT)模型进行图像分割的方法。该方法利用基于希尔伯特变换对的二维方向小波,这种小波变换具有平移不变性、方向检测性好的特点。同时该方法还利用拓展HMT对该改进小波域中尺度间的小波系数相关性进行建模。并结合多背景融合技术进行遥感图像的分割,得到了优于已有文献的分割结果,而且与同类算法相比,降低了算法所需的计算量。    

17.  基于小波包的2D-HMM离心泵故障诊断  
   周云龙  柳长昕  赵鹏《数据采集与处理》,2008年第23卷第Z1期
   根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种结合小波包与二维隐马尔可夫模型(2D-HMM)的离心泵故障诊断方法.利用小波包分解对信号进行精确细分的特点,构造出相应的能量谱作为离心泵运行状态的特征向量,并以此作为2D-HMM的输入进行训练,建立了基于2D-HMM的离心泵运行状态分类器,用以识别离心泵状态.最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性.    

18.  一种改进的雷达信号小波包特征提取方法  
   白航  赵拥军  赵国庆  谢巍《信息工程大学学报》,2012年第13卷第1期
   针对低信噪比下雷达辐射源信号分类问题,提出一种基于小波包特征提取的改进方法。首先对信号进行小波包分解,然后在小波域采用阈值收缩降噪方法对小波包系数进行去噪处理,并提取去噪后小波包能量的统计特征,最后设计支持向量机分类器实现对雷达信号的自动分类。实验结果表明,采用去噪小波包的特征提取方法能有效降低噪声对信号识别效果的影响,当SNR=-3dB时,信号的平均识别率仍能到达93.3%,在较低信噪比下能够得到较为满意的识别效果。    

19.  基于隐马尔可夫模型的MIMO雷达目标检测  被引次数:1
   曾建奎  何子述《电子测量与仪器学报》,2008年第22卷第4期
   MIMO雷达是一种新体制雷达,相对于传统雷达在目标检测及参数估计性能都有很大提高。本文针对MIMO雷达的发射信号特点及天线阵元布置特点,分析了雷达目标和杂波的散射特点。目标回波的各向异性比杂波更强。因此可以用隐马尔可夫模型(HMM)对目标和杂波分别建模,实现目标和杂波的分离。在检测过程中,首先用样本模型对HMM进行训练,得出它的参数。然后用训练好的HMMs分别对待检测信号进行归类,分别计算它属于杂波和目标的概率,计算概率比值,大于门限判断有目标。仿真实验表明,本文方法的检测性能优于传统的检测方法。本方法在检测时候的计算量很小,有利于信号的实时处理。    

20.  基于子波域隐含马尔可夫模型的SAR图像斑点抑制  
   张志明  王越  陶然  周思永《北京理工大学学报(英文版)》,2001年第10卷第1期
   为了抑制合成孔径雷达成像中的“斑点效应” ,提出了一种新颖的基于子波域隐含马尔可夫树的信号处理方法 .首先对图像进行对数变换 ,转换噪声的统计特性 ,然后在子波域建立隐含马尔可夫树模型 .根据此模型 ,进行最大似然估计 ,恢复图像并抑制斑点噪声 .实例显示 ,该方法在平滑斑点噪声的同时又保留了边缘信息 ,使得处理后的图像比较自然 .    

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号