基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法

当前数字作品的版权保护问题备受关注,数字水印是保护数字作品版权的有效手段。本研究针对大容量水印嵌入问题,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度图像数字水印算法。首先,利用离散小波变换将原始图像分为LL、LH、HL和HH四个子带;其次,通过奇异值分解获得LL子带图像的对角矩阵S~l以及水印图像的对角矩阵S~w;然后,将矩阵S~l与S~u进行叠加来完成水印嵌入。该算法的突出特点为嵌入的水印容量大,且算法具有较强的鲁棒性。实验证明,嵌入水印后的图像在经受高斯噪声、椒盐噪声、旋转等攻击后,利用该算法仍能提取到有效的水印图像。     

基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究

本研究针对轴承早期故障信号微弱不易检测的缺陷,提出了一种基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的轴承早期故障信号检测与增强的方法.该方法把谱峭度引入到Morlet小波中,根据谱峭度变化寻找Morlet小波的最佳匹配参数,最大限度地增强故障弱信号;然后对信号进行经验模态分解,以信号相关系数大小确定重构信号的基本模态分量,对重构信号进行包络分析完成故障诊断.实验结果验证了此方法在滚动轴承早期故障诊断中的良好应用效果.     

基于统计能量分析的簇绒地毯织机高频噪声抑制

为有效抑制簇绒地毯织机高频噪声,提出了基于统计能量分析(SEA)的簇绒地毯织机高频噪声降噪方法,并运用三聚氰胺多孔吸声材料实现了高频噪声的抑制.首先建立了包含13个结构子系统和10个声腔的簇绒地毯织机高频噪声SEA模型,随后采用理论计算方法确定了各子系统的模态密度、内损耗因子以及耦合损耗因子.实验测量了簇绒地毯织机工作...     

基于经验模态分解的CT图像去噪方法

本文提出一种基于经验模态分解的CT图像去噪方法,即将图像分解为若干固有模态函数之和的形式,然后对各固有模态函数成分进行去噪处理。将最终得到的去噪图像与传统去噪方法处理后得到的图像进行比较,实验结果表明该方法能较好的去除噪声并保留CT图像的细节,有利于医学的诊断。     

基于小波能量的簇绒地毯跳纱疵点的检测方法

针对簇绒地毯中存在的跳纱类疵点提出了一种基于小波能量的疵点检测方法。该方法首先使用CCD相机对地毯图像进行采集,然后将采集到的地毯图像进行滤波处理,并用三层小波对其进行分解,通过提取分解得到的细节子图的能量值和正常地毯图像细节子图的能量值的比较来判断正在测试的图像中是否含有疵点;对于有疵点的地毯图像使用Otsu法进行阈值分割二值化,并进一步使用闭运算消除二值化图像中存在的噪点,突出疵点部分。最后通过实验验证了此方法的可行性,所提出的方法可以有效地将地毯图像中的跳纱类疵点检测出来。     

基于小波分析与纹理能量变换的织物疵点检测

为了准确检测织物疵点,将含疵点织物图像进行二维小波分解,在小波分解后的经向和纬向子图上将图像分成大小相同的矩形局部重叠窗口,对矩形窗口进行laws纹理能量变换,并将变换结果与给定的阈值进行比较,进而检测和识别出疵点.试验证明,该方法对素色织物的断经、缺纬具有快速、准确的检测效果,也可以检测双经、双纬等疵点.     

基于经验模态分解的纸机横向定量测量数据去噪

针对传统去噪算法不能满足更高质量横向定量控制要求,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的去噪方法。该方法利用EMD分解时间尺度的特性和自适应性,通过去除高频分量并进行滑动平均滤波达到去噪效果。仿真结果表明,这种算法能有效地滤除噪声,同时又保留定量主要细节,有利于进行后续控制。     

基于不同小波基函数的多层小波变换掌纹识别方法研究

利用手掌的几何轮廓对掌纹图像进行预处理,分割得到感兴趣区域(ROI).基于不同的小波基函数,对掌纹图像分别进行多层小波变换,进而提取不同小波下的能量特征.通过计算不同基函数、不同层次下小波能量特征的识别率,得出不同小波基识别能力的强弱.实验表明,与以往算法相比,本方法具有较好的识别效果.     

基于经验模态分解的织造过程数据拟合方法的应用

为提高织造过程中的纺织品品质,以保证整个制造过程的连续性,首先,对已有监控系统的应用情况进行了分析;然后,针对系统在数据拟合处理和异常情况预警方面的不足,对织造过程中的不确定性原因进行了深入研究,并对系统已使用的软件滤波算法进行了比较分析。基于此,借助经验模态分解（EMD）方法对织造过程数据进行了去噪实验比较,以及拟合结果仿真。结果表明：基于EMD的数据拟合方法能更准确地保证织造过程数据的正确性,有利于提高纺织品的品质和整个制造过程的连续性,从而加速了纺织企业从“劳动密集型”向“技术密集型”和“品牌密集型”的转型。     

基于快速自适应经验模态分解的高速经编机振动分析

针对某型高速经编机在高转速下结构振动过大以及机构运动信号与结构振动信号相混叠,故障特征难以分离的问题,提出基于快速自适应经验模态分解(FAEMD)算法的经编机振动故障诊断方法。首先运用FAEMD算法将原始振动信号分解成有限个本征模态函数(IMF),然后计算各IMF分量与原信号的相关性,结合经编机运动特点,判断其中相关性最大的本征模态函数为机构运动分量并去除,最后将剩余分量重组实现结构振动信号的提取。将该方法应用于经编机振动故障诊断中,对动态振动数据进行处理,结合静态固有频率测试,成功提取出与实际故障现象相同的信号频率特征,判断出经编机在高转速下振动过大的原因,为后续经编机振动优化提供了参考。     

地毯簇绒机械轴系动力学问题研究的现状与展望

针对我国在地毯装备的研究、设计与制造方面差距,对地毯簇绒机械的轴系动力学问题进行调研,对该问题的国内外研究状况作了综述,并进行了相关机械系统轴系动力学问题的对比分析,提出地毯机械轴系动力学方面的研究内容。地毯簇绒机械的轴系动力学问题的提出和相关研究,对缩小国内外技术差距,进行地毯装备的创新设计有重要的指导作用,对纺织工程中机械振动问题的研究也有很好的参考价值。     

基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测

为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法.通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点.借助于工业线阵...