图像拼接的小波加快算法研究

本文采用有限正文小波变换方法进行图像拼接，同时，采用向量化的并行处理技术，得到了图像拼接的并行算法，并在银河机上完成了两幅图像的快速拼接。     

小波的发展与应用

小波分析方法是近几年来迅速发展起来并在科学、工程、技术方面有广泛应用的一种新方法，也是一种新技术．本文概述小波的起源、算法基础及应用动态．     

一种用圆弧逼近三次平面Bezier曲线的算法

本文给出一种用圆弧逼近三次平面Ｂｅｚｉｅｒ曲线的算法。该算法的特点是保持曲线的整体光滑性，所用圆弧数量少，并可对逼近精度进行控制。该算法稍加变化后也适用于圆弧逼近其它类型的平面曲线。     

混合Hermite-Lagrange插值之同时逼近

对于(-1,1)中的结点组{X_k}_(k=1)~n,记l_k(x)为相应的Lagrange插值基本多项式,又记A_n=‖∑(2-x~2-x_k~2)(1-x_k~2)~-1丨l_k(x)‖。对于f∈C_([-1,1)~q与r=[q+2/2],本文证明满足条件H_n(f,x_k)=f(x_k)(k=1,2,…,n),H_n~(s)(f,±1)=f~(s)(±1)(s=0,1,…,n-1)的n+2r-1次代数多项式H_n(f,x)有逼近性质H_n~(s)(f,x)-f~(s)(x)=(?)其中δ_n(x)=n~(-1)(1-x~2)~(1/2),△_n(x)=δ_n(x)+n~(-2).作为证明的重要工具,本文还对n次代数多项式P_n(x),建立了另一形式的Bernstein不等武:若 P_n(x)=O(1)δ_n~q(x)ω(δ_n(x)),则p_n~(S)(X)=O(1)δ_n~(q-2S)(X)ω(δ_n(X))△_n~s(X)。     

有限区间信号边界效应问题的研究

研究了截断信号边界的“吉布斯”现象及数字滤波器相位特性对有限区间信号滤波处理的影响，在阐明了有限区间信号处理中边界效应物理本质的基础上，探讨了数字信号处理中通常所采用的边界处理方法的有效性问题，提出了一种命名为端值延拓法的新的边界处理方法，通过比较分析和实例验证表明这种方法的优越性，文中以零相位数字滤波及运用MALLAT算法对有限区间信号进行小波分解与重构为实例，介绍了其边界效应问题及解决方案，取得了很好的效果。     

连续小波变换在多元函数空问中的应用

使用连续小波变换讨论了某些偏微分方程和相应的积分方程之间的关系．使用连续小波变换能够将这些偏微分方程变换成相应的积分方程，这些偏微分方程与相应的积分方程不仅在弱收敛意义下是等价的，而且在范数收敛意义下也是等价的．     

基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法

本文分析了梯度辨识算法跟踪时变系统的缺点，提出了一种新的基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法。本算法具有良好跟踪性能特别适用于时变系统跟踪且其对噪声的敏感程度与一般梯度估计方法相当。仿真结果验证了其良好性能。     

碳素材料超声检测的信号处理方法

针对碳素材料超声无损检测存在信噪比较低的问题,从自相关性出发分析了典型超声检测信号的组成成分,提出了在自相关分析的基础上的小波去噪思想,探讨了自相关分析和小波分析相结合的信号处理方法。利用此方法进行实际超声信号分析效果良好。     

基于小波神经网络的信号识别

信号的分选和识别技术在当今信号处理的系统中占有相当重要的地位.小波分析和神经网络是近年来兴起的一种分析信号方法.文中对二者的结合问题进行了研究.小波空间可以作为信号分类的特征空间,进而可以通过神经网络对信号进行特征识别.小波神经网络是基于小波分析而构造的神经网络模型.在信号调制类型识别中,利用小波伸缩平移把信号分解到不同频道上进行特征提取;把提取的特征信息输入神经网络进行分类.仿真结果表明,利用此方法可以较好的对信号进行分选和识别.     

基于变换的地震数据压缩技术

随着油田勘探开发的不断深入,地震资料处理和解释的数据量越来越庞大.对这些数据进行合理压缩使用已成为当务之急.通过比较离散余弦变换、离散小波变换和离散小波包变换3种有损压缩算法的特点,认为小波变换适用于速度模型类数据的压缩,而地震数据使用小波包交换可以得到较好的压缩结果.离散小波包压缩算法对地震数据进行的大量压缩实验表明,数据压缩对频谱的影响很小,对于叠后数据按301的压缩率进行压缩是可行的.