基于线调频小波分维的红外图像边缘检测

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,以及线调频小波理论原理,提出一种以线调频小波作为标尺来定义分维数的思想,将线调频变换看作是用线调频小波标尺对信号进行度量,建立一种以信号的细节分量之和作为度量参数的线调频小波分维数.应用线调频小波分维数对红外图像进行边缘提取,实验结果表明该方法简单有效、优于传统的几种边缘提取算子.     

小波变换与神经网络复合的图像清晰度识别研究

基于小波变换与神经网络复合模型的图像清晰度识别方法具有较强的图像边缘特征提取、非线性处理、自适应学习和模式识别能力.提出一种通过神经网络模拟人眼的调焦机制,基于小波变换与神经网络复合模型,实现对图像清晰度评价的方法.利用二维离散小波变换对图像信号的特征进行提取,并对7个小波分量及原始图像做统计处理得到16个统计值,作为图像的特征量供后续的识别分析.构建了5层BP神经网络模型对图像清晰度进行识别,采用可变步长附加动量项的最速下降法调整网络权值.所设计的神经网络首先对由75幅图像组成的训练集合进行训练,再对102幅图像组成的测试集合进行实验验证.结果表明,这是一种相当有效的判别方法,取得了较高的识别率.     

多神经元活性的小波分形识别研究

本文基于小波分形技术,用于神经系统的细胞外多神经元活性的小波分形识别研究。首先,我们应用多尺度小波变换对原始信号进行分解,得到4个子信号,计算子信号的分形维数,然后用KNN分类器进行分类。经过加噪信号的实验研究,结果表明该算法具有很高的分类准确率,为临床应用提供了有力的工具。     

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明：提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。     

小波变换在医学图像边缘提取中的应用

边缘是图像的重要特征。医学图像往往较模糊．其边缘特征难以用传统方法检测。小波变换具有良好的局部化特性、多分辨特性．及检测信号局部突变的能力。对图像进行二维小波变换，其梯度模值反映了图像的边缘。介绍一种基于小波变换的图像边缘提取方法。实验证明．与传统边缘检测方法相比，该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且能使边缘细化。这些特点使得他特别适合于医学图像边缘的提取。     

小波变换在埋弧焊V型坡口信息检测中的应用

提出了一种V型坡口光纹提取以及计算焊接纠偏量的方法。选取3次样条小波函数对图像中的每列灰度信号进行多尺度小波变换得到边缘突变点信息,再利用尺度1与尺度2上的小波变换相乘,以突出边缘、削弱噪声,可靠地提取出V型坡口光纹,最后建立数学模型,计算出纠偏量。本方法图像信号处理简洁、运算量小,可应用于自动焊接的实时信号处理。     

小波阈值去噪在尾流散射光信号处理中的应用

为了从噪声背景中有效地提取舰船尾流后向散射光信号,采用4阶Daubechies小波对采集的信号进行了1维离散小波变换,将主要包含目标船后向散射光信号的低频部分和主要包含噪声的高频部分区别开来,使用阈值函数进行小波系数处理.在小波软硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阚值函数.该阈值函数克服了硬阈值函数值不连续的问题和...     

基于小波变换的红外图像边缘提取研究

红外图像的边缘提取是其判读和识别的重要技术基础.红外图像背景复杂、噪声较为严重.针对这一特点,利用小波变换易于消除噪声、运算方便的特点,提出了一种基于小波变换的红外图像边缘提取算法.首先利用小波算法对红外图像进行滤噪,然后利用高斯函数作为平滑函数对图像进行水平和垂直方向的小波变换,提取红外图像边缘特征.给出了仿真实例,证明了该算法的科学性和可靠性.     

基于非线性多通道小波变换的边缘增强

作为一种新的工具,小波变换在信号处理中得到了广泛应用.本文首先介绍了一种双Haar小波基,它是Haar小波在三通道滤波器中的推广.然后基于双Haar小波和NFIR滤波器,提出了一种非线性多通道小波变换.该方法可以用于信号边缘的增强,其效果是其它方法所难以达到的.     

基于分形维数的语音信息隐藏方法

通过研究语音信号分形维数的特点,提出一种在语音信号小波变换低频系数的DCT域实现信息隐藏的方法,该方法首先对原始语音进行一级小波分解,计算高频系数的分形维数,在对应帧的低频系数中嵌入秘密信息。秘密信息的嵌入位置和个数利用小波变换高频系数的分形维数决定,嵌入和提取采用查量化表的方法。仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和嵌入效率。     

含噪声混沌信号的小波去噪方法研究

基于混沌信号具有分形结构的特点，提出了一种分数维与小波变换相结合的带观测噪声混沌信号的噪声去除新方法，利用噪声小波变换特性提取信号的真实分数维，进而根据欲处理混沌时间序列分数维与信号真实分数维之差控制小波包除噪的阈值及位置，达到噪声与信号的自适应分离。该方法克服了以往对未知动力系统方程信号除噪的盲目性，仿真结果表明此法有效可行。     

基于分形理论的语音增强

在分析了语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时其传递特性不同的特征表现及其特点之后．给出了一种新的基于分形维数的语音信号增强方法。该方法根据带噪语音信号及子渡重构之后的分形维数不同对语音信号的小波变换系数作不同的阈值处理。既抑制了噪声，又减少了语音段的信息的损失，提高了佶噪比。仿真结果表明，这是一种有效的语音增强、去噪的方法。     

Effects of maternal alcohol intake on fractal properties in humanfetal breathing dynamics

Fractal methods have been found to be useful in characterizing biomedical signals. The use of fractal estimation requires the estimation of parameter H, which is directly related to the fractal dimension D. Here, the authors propose a new approach which is a combination of the wavelet transform and fractal estimators to characterize the human fetal breathing signals before and after the intake of two glasses of wine by a mother. This study was performed on 26 fetuses. The variances of the wavelet coefficients were estimated at each scale. The slope of the representation on a logarithmic plot from the scales 5 to 1 was found to be increased after alcohol intake. The authors' results suggested that fetal breathing rates have a rough structure before the alcohol intake and a smooth structure after alcohol intake     

Contribution of the fractal dimension to multiscale adaptive filtering of SAR imagery

Radar images can show great variability from pixel to pixel, which is an obstacle to effective processing. This variability, due to speckle created by the radar wave coherence, necessitates the use of more adapted filters. Previous studies have shown that multiresolution wavelet analysis yields better results but produces artefacts due to multiscale decomposition. This paper proposes a method that reduces these effects by introducing the fractal dimension. The resultant filter combines wavelet decomposition and variance change model based on the level of variance estimated by studying the fractal dimension of the image.     

基于小波变换与分形的中药指纹图谱的特征提取

探讨基于小波变换与分形的中药指纹图谱特征提取方法。使用小波变换将中药指纹图谱分解至不同的分辨尺度,然后利用分形理论计算各尺度下的分量的分形维数,用分形维数参量代替指纹图谱的采样值,对中药进行分析识别。试验结果表明,使用小波基分形参量对一药物指纹图谱的实验条件的辨别效果要优于单纯使用分形维数和使用指纹图谱的采样值。     

真实孔径雷达海洋图像的分形特征分析

结合海洋雷达图像的电磁散射机理,采用小波分析方法对真实孔径雷达海洋图像的分形维数和特征进行分析,发现虽然海洋表面波具有分形的特征,但是海洋雷达图像在布拉格散射机制主导的情况下,不具备分形特征.为了准确计算雷达图像的分形维数,还对差分盒计数法、数学形态学方法和小波分析方法三种分形维数的计算方法进行了评估,通过对已知维数的模拟图像进行分形维数的计算,分析了三种方法的优缺点.     

基于频域增强和差分盒维数的早期火灾烟雾图像分割

根据烟雾的半透明性特征和分形性质,提出一种基于频域增强和差分盒维数的烟雾图像分割算法。首先,利用小波变换空-频域的特性,通过对图像多层分解后小波系数的加权处理得到烟雾纹理增强图像;然后,运用差分盒维数方法遍历图像,计算出各像素分形维数值,由阈值法得到烟雾分割图像。最后,通过形态学膨胀运算使分割图像更加完整。实验结果表明,该算法能有效利用小波频域增强的特点,减小烟雾薄弱区内背景的影响,使该区域烟雾的分形维数更多地集中于阈值内,提高了烟雾分割的准确性。     

扩散限制聚集模型的光学小波变换

论述了用Ｍｅｘｉｃａｎ－ｈａｔ小波函数簇实现扩散限制聚集（ＤＬＡ）模型的光学小波变换（ＯＷＴ）。采用一系列离散化的压扩因子,成功地将ＤＬＡ分形图像分解成多种尺度成分。因此,该方法能简单、快速地从不同时段直观地观察分形体自相似结构的形成过程。还用光学小波变换的方法求出了ＤＬＡ分形的分维值。实验结果证实了光学小波变换是一种实时分析ＤＬＡ 模型的重要方法。     

Designing an adaptive approach for segmenting non-stationary signals

Signal analysis tools such as Fourier transform are often applicable on data with a limited length. Segmentation is an important pre-processing step in many signal processing applications. Statistical characteristics of the signal in a segment are often preferred to be similar. This characteristic, stationarity, improves performance of signal analysis technique. This article develops an adaptive segmentation method based on wavelet transform and fractal dimension from two aspects. One is to use discrete stationary wavelet transform in pre-processing step instead of using classical wavelet transform. The other is to choose the optimal parameters. Two parameters are needed to calculate the fractal dimension of a decomposed signal, window length and percentage overlapping of the successive windows, which affect the performance of the proposed approach. These parameters are optimally set using the particle swarm optimisation algorithm. Performance of the proposed method is compared with three other existing segmentation methods using both synthetic signal and real data. The results indicate the superiority of the proposed technique in terms of accuracy compared to existing methods.     

二维随机粗糙面的fBm模拟及其统计特性

数值模拟在物理建模中具有相当重要的地位。本文基于对二维分形布朗运动（ｆＢｍ）的研究，根据ｆＢｍ的特征，阐述了用二维ｆＢｍ函数模拟随机粗糙面的方法。由于很多电磁散射问题与粗糙面的各阶矩有很大的关系，我们导出了二维随机粗糙面的统计参量与分维Ｄ的关系。基于对二维ｆＢｍ的小波分析，提出了在时－频相空间估计分维Ｄ的方法。这种方法比较简单而切实可行，不但适合于粗糙面整体分维的计算，更适合于局部分数维的计算。所