电力数据传输中的纠错编码技术

介绍了电力数据传输的特点以及常见的差错控制方法。详细论述了基于调制技术与编码技术的网格编码（ＴＣＭ）。分析了在电力数据传输时,纠错码和调制方式的选取原则和扩散卷积码的编码、Ｖｉｔｅｒｂｉ译码及其纠错性能。实验证明,该卷积码不仅可以纠正随机错误,而且还可以纠正突发错误,非常适合电力传输。最后分析了采用单片机和 Ｄ／Ａ变换器实现的ＱＡＭ调制解调方法。     

软判决纠错编码在短波数据传输中的实现

论证了软判决译码对短波信道性能的改善，给出几种复杂程度较低的实用软判决编译码方案。并对几种方案在不同误差特性状态下的短波信道中应用的结果进行了评估。结果表明，软判决技术使短波信道的平均输出误码率改善2．5倍。     

基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

利用Arnold变换和纠错编码实现盲数字水印

提出了一种新的图像数字水印算法．利用纠错编码和Arnold变换对二值水印图像进行预处理,将其作为水印嵌入到原始灰度图像的位平面中,提高了算法的安全性．在嵌入位置的选择上,通过在Arnold置乱过程中对最佳置乱度的计算,生成密钥Key,生成和再现水印嵌入位置,实现了水印的盲提取．仿真和攻击检测试验表明,该算法对常见的噪声干扰和图像处理方法,如高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩、剪切等具有鲁棒性．     

基于小波变换的简单变长编码图像压缩方法

简单变长编码是一种高效的编码方法，在符号概率的几种分布上效率接近哈夫曼编码，误差不超过1%，且通常可用很少的比特数来传输码字。针对哈夫曼编码软、硬件实现复杂、费时较长的缺点，通过对图像信号的小波分解，在不同的子带上采用改进的简单变长编码方案，获得了更高的压缩比，结果表明，该算法简单有效、易于编辑实现，是一种高效的图像压缩方法。     

快速图像小波分解和零树编码优化方案

在图象小波分解方面,引用了区间插值法（ＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｎｇＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ）和自举法（ＬｉｆｔｉｎｇＳｃｈｅｎｍｅ）这两种快速波波分解与重构地,实验证明它们比一般所说的小波快速算法,即发解算法（ＦＷＴ）还快,尤其是自举法,和乎快了近一倍,零树编码方法是目前国际上最先进的方法之一,就此方法提出了几点优化方案。最后,对零树量化编码后产生的比特流,用了自适应算术编码耿进一步提高压缩     

基于BCH纠错编码技术的小波域音频数字水印研究

常规的水印算法在提取水印信息时可能出现误码,文中在采用混沌映射理论提高图像水印加密的安全性基础上,提出了一种基于BCH纠错编码的数字水印算法,通过小波系数的量化法,在小波变换域内实现图像水印的嵌入、提取和水印的恢复。并利用计算仿真进行实验,结果表明,该方法能降低水印提取的误码率,有效抵抗各种常见攻击,具有良好的鲁棒性和不可见性,可靠性和实用性也很强．     

基于小波变换和ARMA模型的声码器

给出一种基于小波变换和ＡＲＭＡ参数提取算法的声码器。该声码器在１．２ｋｂｉｔ／ｓ的速率上，重建语音的可懂度，自然度好。该算法引入小波变换来实现子带滤波器组的设计，并引入多分辨分析的思想调整各子带的时窗宽度。各子带的声道模型由ＡＲＭＡ模型匹配，子带激励由冲激函数相当，故算法简单，易于实时实现。     

基于小波变换的二相编码信号检测

针对低信噪比条件下相位编码信号检测效果差的问题,运用粗细定位相结合的思想,采用双尺度小波变换对二相编码信号进行了研究。该方法在大尺度的模值点上,对信号的奇异点进行粗略定位;在小尺度的模值点上,对信号的奇异点进行精确定位,进而实现了对二相编码信号的检测。通过仿真实验表明,该算法在信噪比优于0dB的情况下,可以较好地完成信号的检测过程,当信噪比优于3dB时,检测概率高于95％。     

基于二维离散小波变换自相似的图形编码

介绍了二维正交离散小波变换，分析了离散小波变换的自相似性。分形图像编码方法可有效压缩图像，其实质是消除图像中的自相似性冗余。离散小波变换非常适合于描述图像的自相似性及分形特性。给出了小波分解系数图像编码，解码的具体方法，给出了实验结果。利用图像的离散小波变换系数的自相似性的特点对图像实现高效压缩具有十分重要的意义。     

多小波变换在图像压缩编码中的应用与发展

小波变换及量化思想的发展产生了优于现有图像压缩标准（如JPEG算法）的新算法。为了获得图像压缩的最佳性能，小波变换要求滤波器具有众多期望的特性，如正交性和对称性等。但由于很同时满意所有这些期望的特性，小波的设计受到了限制。而与之相关的新领域－多小波则显示了解决小波部分局限性 的可能。多小波提供了更多的设计参数，并能综合多种需要的变换特性。多小波在理论上所表现出来的优势以及它在图像处理方面所具有的潜力，使其受到高度重视，迅速成为新的研究热点。文中介绍了多小波变换有关的基本知识及其近来在图像压缩编码方面的新发展，并对其研究前景进行了评价。     

基于小波变换的数字图像水印

提出了一种基于嵌入式小波编码的水印算法,将标志图像的水印自适应地嵌入到小波分析图像的不同位平面层和不同分辨率区中,嵌入强度由被嵌系数所处的层和区决定.实验结果表明,算法生成的水印具有较好的抗攻击性和不可见性.该算法的实现过程容易同嵌入式小波编码相结合,实现编码过程中的水印嵌入.     

基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法，并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理，阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

基于小波变换的图像编码研究

图像压缩编码技术是现代多媒体及通信领域中的关键技术之一,小波分析作为一种新的信号分析工具,因其对非平稳信号进行时频多分辨率分析的强大能力而在图像压缩领域中得到了广泛的应用.研究了小波变换在图像压缩中的应用,在得到图像的小波变换系数的基础上,对图像小波变换系数应用了一种多阈值量化方法并将其实现.根据图像小波系数量化结果,提出了幅值平均化方法和一种游程编码的改进方法,以对量化后的系数进行进一步的压缩,在图像的压缩比和重建图像的质量上获得了较为满意的结果.     

基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法,并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理,阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

基于小波变换与SVM的调制信号识别方法

为了准确地识别通信信号的调制方式,运用小波变换与支持向量机（SVM）对调制信号类型进行识别。采用小波分解重构方法对常用3种模拟信号和6种数字信号提取特征值,将提取的小波特征参数送到 SVM判决器,对信号调制类别进行训练与测试,得到平均识别率。实验结果表明,在信噪比不低于5 dB时,识别率达到了100%,具有良好的分类性能和抗噪能力。     

基于小波变换的静止图象压缩技术研究

小波变换是当前热门的研究课题，它在信号和图象处理领域获得了非常广泛的应用，当图象经过小波变换后被分解不同分辨率级和不同方向的子图象，对不同的子图象采用不同的编码方法，为了提高编码效率还采用了多级零编码技术。最后给出的实验结果表明：采用本文的压缩方法可以得到较高的压缩比，在压缩比为１２８：１时，峰值信噪比（ＰＳＮＲ）仍有２７．７３ｄＢ。     

基于小波变换的可扩展网格编码

为了使位流可以适应网络带宽的异构、时变以及各个网络终端的不同图形处理能力,在网格压缩中引入了位率可扩展性和分辨率可扩展性的概念,提出一种基于小波变换的渐进压缩方法来产生同时具有位率和分辨率可扩展性的位流.该方法将各个子带独立进行编码,对每个子带中的小波系数,按确定的扫描次序转换成一维序列,量化后进行位平面编码.设计了一种自适应细分信息编码算法,使解码端知道每一个小波系数应该放置在哪一个顶点上.实验表明,该方法的位流大小约为PGC方法的70%左右,且具有PGC所不具有的分辨率可扩展性.