分形理论及在信号处理中的应用

分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具，应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。     

分形理论及在信号处理中的应用

分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具,应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。     

分形理论在语音信号处理中的应用

分形理论是描述语音信号的一个非常有效的工具,并已取得了一系列应用成果。本文叙述了分形的基本概念与基本特性。阐述了分形理论在语音分割、端点检测、语音合成、语音增强、信息隐藏、语音识别和语音预测等语音信号处理领域的应用和研究成果。最后对分形理论在语音信号处理中的应用与发展进行了展望。     

分形理论在语音信号处理中的应用

分形理论是描述语音信号的一个非常有效的工具,并已取得了一系列应用成果。本文叙述了分形的基本概念与基本特性。阐述了分形理论在语音分割、端点检测、语音合成、语音增强、信息隐藏、语音识别和语音预测等语音信号处理领域的应用和研究成果。最后对分形理论在语音信号处理中的应用与发展进行了展望。     

分形软件及其应用

分形图案是使用计算机绘图工具做出的数学图案，它是运用计算机相关原理及分形理论设计得到的图案。文章介绍了分形软件的组成及其功能，展示了一些软件产生的分形图案，并且对不同参数设置所获得的分形图案和动画进行了比较。分形自身的特点决定了分形图案色彩及其形状，在开发设计过程中，分形算法的改善可获得更丰富的图案。最后简单描述了分形软件在各个领域中的应用。     

小波分形结合在图像处理中的应用研究

简述了小波与分形理论的基本概念,系统地分析了小波与分形理论之间的联系,分析表明小波与分形之间存在着紧密的联系,最后通过小波与分形结合在图像处理中的应用研究,为小波与分形结合在更广阔的信号处理领域的应用提供了理论基础和新的思路。     

分形几何在计算机图形学中的应用

介绍了分形几何理论的基础以及分形图形的主要生成方法,阐述了分形几何学在计算机图形学中的应用。     

分形图形在服装设计中的应用研究

分形图形是服饰图案应用中的一朵奇葩,较传统图案而言,分形图案有着自己绝对的特色和优势,其在服装设计中正在逐步的绽放光辉。本文首先介绍了分形图形的理论基础并分析分形图形的特点;简要论述其在服装设计中的应用现状;重点分析分形图形在服装设计中的应用方式。以期能指导自己的创作实践,给分形图形在服装设计中的应用研究提供借鉴意义。     

分形在电台细微特征识别中的应用

针对电台细微特征产生机理,对分形技术在电台细微特征识别中的应用展开深入研究.本文实现了基于分形理论的步数维、盒雏、信息维、Lyapunov维四种分形维算法,采用模拟单音调制数据分析了分形算法的适应性.最后对实际工作状态下3种型号的5部电台进行个体识别,实验结果证明了分形在电台细微特征识别工程应用中的可行性和有效性.     

基于分形的图形处理系统研究

分形理论是当今世界十分风靡和活跃的新理论、新学科,在许多领域都有很广泛的应用,因此对分形理论的研究既具有理论意义,又具有非常广泛的实际应用价值。本文主要研究分形理论在计算机科学上的应用,实现了对一些经典分形图的绘制;处理生成的分形图形,实现图像的去噪和压缩等应用。     

图像分形维数计算技术

在分形科学的研究中,分形维数的求取方法一直是人们所关注的,本文基于目前常见的图像分形维数的求取方法,对各种方法的计算量,适用范围进行分析和比较,给出推荐模型。     

分形理论在分队作战系统建模中的应用

如何体现现代作战环境中开放性、对称与自相似性、非平衡态有序性等复杂特性是当前作战系统建模的一个难点问题.源于几何学的分形理论拓宽了人们的思路,使人们认识到可以将分形理论引入到作战系统建模中以解决这种复杂情况.因此,本文基于分形理论,创新性的提出分形分队的概念,并对其理论依据,分形空间和分形维数等相关概念进行了论述.在此基础上,以某多兵种合成分队的建模为例,给出了基于分形理论的分队作战系统模型构建的一般过程.     

一种基于分形插值的复杂图像的亚像素算法

本文提出一种基于分形理论的亚像素算法,通过提取自然景物的分形参数,并利用图像的分形参数进行随机分形插值。试验结果表明,该算法可以达到很好的亚像素精度。     

一种基于分形维数的图像压缩编码方法

本文提出了一种基于分形维数的ＤＣＴ变换压缩编码与ＩＦＳ分形编码相结合的图象压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图象编码方法相比,运算时间下降而压缩比和信噪比提高。     

分形维数的一个并行算法

本文详细介绍了分形维数的一种计算方法,在对其计算复杂度进行分析的基础上对算法进行了优化,提出了一个对应的并行化算法,并介绍了基于MPI环境的具体实现,最后给出一个计算实例。     

脑CT图象分形插值处理

由于插值方法常用于提高医学图象的质量或用于弥补在有损压缩中丢失的图象信息,因此图象插值在医学图象处理中具有特殊的地位,虽然如今已提出了许多插值方法,然而传统的插值方法（如线性插值、双线性插值等）在处理图象后,会丢失图象的纹理特征,即产生平滑效应。文献[1]通过对自然景物图象的灰度研究,证明了自然景物纹理图象的灰度满足各向同性随机分数布朗场（FBR）模型。在此基础上,为克服插值中易产生的平滑问题,提出了一种将分形插值应用于脑CT图象处理的相关参数计算和插值算法。另外,为评价插值图象的质量,同时还引进模糊数学中模糊度和模糊熵的概念,即用模糊度及模糊商来对插值图象质量进行评判。模拟实验结果表明：这种新方法比现有的同类算法（双线性插值）有更好的性能。     

基于面向对象方法的分形图生成技术

在对分形图生成与面向对象方法各自特点进行分析上的基础上,提出基于向向对象的分形图生成方法,该方法的关键在于定义分形对象类。文章最后提出一个构造基于面向对象的分形图生成系统的设想。     

基于分形维数的数据挖掘技术研究综述

分形维数在数据挖掘领域起着非常特殊的作用,它能有效地描述数据集,能反映复杂数据集中隐藏的规律性,基于分形维数的数据挖掘技术研究越来越受到人们的广泛关注.本文首先介绍了数据集的分形维数,进而在此基础上重点介绍了几种基于分形维数的数据挖掘技术,并对每种技术的特点进行了阐述,最后指出今后的发展方向.     

基于分形理论的制造系统建模方法研究

通过新的技术条件下制造企业系统化、复杂化和非线性等特性的分析,给出了一种基于分形理论,适应敏捷化集成化、系统化要求的新型制造企业组织体系,阐明其层次性、自相似的结构特点,分析了其“授权自制”的运行模式。     

分维分割编码与重构

文章给出了基于分形维进行分割的编码算法及相应的解码重构过程描述。分形编码是从全局出发,考虑到图象中一些相距甚远的区域之间,或区域与整体之间可能存在相当大的相关性这一特点而提出了利用分形及分形维的方法,试图寻找快速的编码,解码及平滑处理。该方法通过存储图象的生成元获得了显著压缩图象存储量的效果。