微波组件多余物控制标准探讨

微波组件类产品的生产过程质量控制与集成电路、低频电路和印制板生产不同，文章从几个方面对微波组件类产品在生产过程中如何控制多余物进行了探讨．并提出了相应的控制方法和标准。     

基于分块三维小波变换的视频图像序列编码方法的研究

该文给出了一种基于分块三维小波变换的视频图像序列编码方法。将视频图像序列中表示帧序的t坐标代换成z坐标后,可把一视频图像序列看成是三维空间中的体。将视频图像序列分成子块后,仿照二维图像小波变换的方法,将它作三维小波变换。变换后的图像能量主要集中于低频波段,这些波段对该视频图像序列的视觉效果影响最大。将不同波段按不同的精度量化并进行熵编码,可以达到去除帧内和帧间冗余、压缩数据的目的。试验表明,使用这种方法可以达到较好的压缩效果。此方法直观,速度也比较快。     

多余物及其控制方法

本文论述了混合集成电路封装腔体中多余物的危害，来源，性质，种类，并提供一整套控制方法，可较有效地控制多余物，提出要加强工艺技术和工艺控制方法的研究。     

基于三维小波变换的视频水印嵌入与盲提取算法

为了寻求有效的数字媒体保护方法,该文提出了一种在三维小波变换域内基于二值运算的数字视频水印嵌入算法。为了实现水印的获取,提出了一种相应的水印盲提取算法。水印的嵌入与提取算法每次只对4帧图像进行小波分解,不仅充分利用了小波变换良好的空时多分辨特性,而且占用内存空间少、时延低,适合视频流的在线水印嵌入和提取,并易于硬件的实时实现。实验结果表明,该文所提出的视频水印算法对高斯噪声、MPEG编码、帧平均、帧抽取和帧置乱具有良好的鲁棒性。     

基于双向运动补偿的三维小波变换方法

提出了基于双向运动补偿的三维小波变换方法,与以往的三维小波变换方法相比较,该方法在三维小波视频编码方法中应用了双向的运动估计/补偿,进而实现了两种时域可扩展方式的组合,提高了视频编码的可扩展性。     

基于加权小波的三维网格多描述编码

鉴于网格小波系数特点与图像小波系数的差异性,提出一种基于加权小波系数的多描述编码(WW_MDC)方法.利用小波变换,提取模型最粗糙网格和小波系数,对小波系数进行加权处理,使其更加适合随后的SPIHT算法,利用SPIHT码流分层内嵌特性将小波系数分组形成多个描述,可以很好的适应网络带宽的变化和丢包率(PLR)的变化.试验结果表明,该方法具有较高的压缩率和抗误码能力,并且相比较其他三维模型的多描述编码方法,该方法具有更小的重建误差.     

捕捉集成电路中多余物方法的研究

集成电路存在的多余物可以分为可动和不可动两个类别,揭示了多余物产生的来源以及确定多余物存在的3种方法。介绍了塑封、陶封、玻璃熔装电路的封装结构以及如何采用开盖法、开洞灌封法、中间开孔法这3种捕捉多余物的方法,并对各种方法的适用范围和使用的特点进行了分析。以陶封电路为例,演示了用中间开孔法捕获可动多余物的过程。     

浅谈雷达产品总装现场多余物控制

装配过程是产品现实中的一个重要环节,产品总装过程中多余物的控制对产品整体质量的影响显得愈来愈重要,为切实达到提高产品质量,稳定产品状态的目的,在制度、工艺流程、工装保证等方面做了大量工作。     

基于小波变换和梯度矢量的人脸特征点定位

人脸特征点的定位是自动人脸识别系统和人脸表情识别的重要组成部分,小波变换是近年发展起来的一种有效的信号分析工具。在小波变换基础上,提出了一种基于多尺度梯度矢量的对称变换方法,将此方法应用于人脸特征点定位,不仅减少了计算量,而且提高了定位准确度,同时对光照变化和人脸表情变化也具有很强的鲁棒性。     

基于小波变换的频谱细化分析方法

小波理论是傅里叶分析这一学科半个世纪以来的工作结晶，已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。本文基于小波变换可提取信号所需频率成分的特性，提出了小波变换频谱细化方法，文中介绍了小波变换频谱细化的原理和步骤，进行了计算验证，并与复调制ZOOM－FFT方法进行了比较，结果表明，小波变换细化谱方法，可得到比复调制ZOOM—FFT方法更细密的结果，小波变换细化谱方法实现起来更简单、容易，但计算量较大。     

一种基于小波变换的脑电信号处理的新方法

文章提出一种利用小波变换对脑电信号瞬态提取的新方法。实验表明基于小波变换的脑电信号瞬态检测法能方便而有效地完成瞬态波形的检测与参数提取。     

基于小波变换的局放信号检测与提取

为提高局放信号检测的准确度，确保电力设备故障诊断的有交性和可靠性，利用连续小波变换对背景噪声较强的的局放信号进行多尺度分解，在某些尺度下，使局放信号明显增强，用阀值比较就可以有效地检测并消除噪声干扰。实验和仿真结果表明，选取合适的小波函数就能有效地抑制噪声干扰并完成对局放信号的检测和特征提取。     

基于小波变换的语音净化新方法

语音信号由于其时变特性,传统的小波算法虽然能够衰减语音中含有的噪声,但易造成语音的失真。丈中提出了基于小波变换的语音净化新方法,改进了阈值的选择和小波系数量化算法。仿真实验结果表明,在去除噪声和提高信噪比方面,本文方法是一种有效语音净化方法。     

基于目标变换模型的跟踪方法研究

图像目标跟踪是计算机视觉领域中富有挑战性的工作之一,但已有的算法大多都存在一定的局限性。针对目标相关匹配方法难以处理图像序列中目标所具有的连续性的尺度变化、旋转、变形等问题,通过在相邻两帧图像之间建立目标相对变化关系的数学模型,并依据该变换关系的数学描述及一定的相关测度对跟踪问题进行最优化建模,将目标跟踪问题转化为目标变换模型参数的最优化求解问题,最后利用L-M算法对上述优化问题进行求解,实现目标跟踪。实验结果表明,该方法对发生连续性平移、尺度、旋转、变形等变化的目标具有良好的跟踪精度,且对图像质量要求不高。     

一种基于组合矩和小波变换的目标匹配算法

不变矩方法是一种经典的特征提取方法.文中针对纹理细节信息较少的特定目标,首先在七个不变矩的基础上构建了组合矩.该组合矩具有旋转、平移、比例不变性和良好的类间可分离性,大大降低了算法的复杂性、提高了抗干扰能力.为了进一步提高匹配速度,引入多分辨率小波分解,利用低频系数来计算图像的组合矩特征量进行模板匹配.实验表明,对于细节信息较少的目标,该方法是一种具有较高实时性和鲁棒性的目标匹配算法.     

一种基于小波变换的图像消噪算法

该文在自适应树小波萎缩法的基础上,结合小波系数的零树编码思想和小波变换的信噪分离特性给出了一种新的小波消噪算法。该算法不仅减少了运算量,而且在消噪和保留奇异点信息方面也取得了较好的效果。     

基于IIR数字网络的开关电流电路小波变换方法

提出了一种基于无限冲激响应(IIR)数字网络结构的开关电流电路小波变换方法。结合时域直接法和非线性最小二乘法,构造高精度小波滤波器逼近函数。通过采样离散化和标准Z变换,将小波逼近函数转换成离散域传递函数。基于IIR数字网络,设计开关电流1阶节和2阶节电路模块,以此综合小波滤波器电路。以5阶高斯小波变换电路为例进行说明,理论分析和仿真结果验证了方法的有效性。     

基于联合子波变换结构的实时目标识别研究

把联合变换相关技术与子波变换结合起来，建立了一套用于目标识别的实验系统．该系统巧妙地集图象预处理与相关过程于一体，同时具有优良的性能，如抗噪声能力强、相关峰尖锐、不存在旁瓣效应等．     

一种基于三阶统计量的基音周期检测新方法

本文利用小波变换和三阶统计量的基本特性,提出了一种小波变换与三阶统计量结合的基音周期检测新方法;在低信噪比的基音周期检测中,本方法可以获得比其它基音周期检测法更精确的结果文中还分析了压扩因子和门限因子K的选择,实验表明,K在一定范围内取值时对基音周期检测结果影响不大.