基于小波变换估计传递函数

基于离散小波变换,提出分段频带逼近,估计传递函数.首先应用分解/综合滤波器, 引进离散小波变换,然后利用小波分频性能,给出分段频带逼近算法.     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。该方法有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

由小波变换模极大值重构信号的改进解析迭代算法

在分析了经典的重构算法的不足之后，以小波变换的多孔算法电路为依据，提出了一种改进的解析迭代新算法，由信号的各个分解尺度上的小波变换的模极大序列和最大分解尺度上的离散逼近信号，通过迭代直接重构信号。该算法不需要进行小波反变换，也不需要对最大分解尺度上的离散逼近信号进行重采样，而且投影算子是解析形式的，克服了非解析形式投影算子计算量大、程序复杂等缺点。数值仿真试验证明了该算法信号重构的精度较高，收敛速度较快。     

鲁棒的混合域音频信息隐藏算法

提出了一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的音频信息隐藏算法。对载体音频整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应,选择对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将小波系数分段进行离散余弦变换,将水印嵌入到DCT直流系数上。实验表明,嵌入水印后的音频文件不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如噪声、低通滤波、重采样、回声和Mp3压缩等的攻击具有很强的鲁棒性,并能抵抗一定程度的样点裁剪攻击,算法的鲁棒性和不可感知性达到了很好的平衡。     

鲁棒的混合域音频信息隐藏算法

提出了一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的音频信息隐藏算法.对载体音频整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应 ,选择对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将小波系数分段进行离散余弦变换,将水印嵌入到DCT直流系数上.实验表明,嵌入水印后的音频文件不仅具有良好的不可感知性 ,而且对诸如噪声、低通滤波、重采样、回声和Mp3压缩等的攻击具有很强的鲁棒性,并能抵抗一定程度的样点裁剪攻击,算法的鲁棒性和不可感知性达到了很好的平衡.     

7500吨浮吊齿轮箱故障诊断系统的研究

针对7500吨浮吊齿轮箱故障诊断问题,将离散小波变换和Tikhonov支持向量机结合建立了一个浮吊齿轮箱故障诊断系统。在输入层对振动信号进行离散小波变换,提取不同频带的能量参数作为故障特征向量,利用这些特征向量进行Tikhonov支持向量机的学习,训练后的Tikhonov支持向量机诊断浮吊齿轮箱故障。实验结果表明,离散小波Tikhonov支持向量机具有很强的故障识别性能和鲁棒性,诊断精度优于常规的BP网络方法。     

HVS和DWT相结合的数字密写技术研究与实现

提出一种基于人眼视觉系统（HVS）和离散小波变换（DWT）的数字密写算法,结合人眼对遮掩特性的差异,将秘密信息分段嵌入到R、G、B三层的小波中高频系数中,嵌入的顺序按照频带的重要性由低到高嵌入,实验证明,该算法有较好的隐蔽性和较高的嵌入量,通过对彩色图片的数字密写来进行文本信息传输,较好地解决了在互联网上信息传输的通信安全问题。     

一种基于DWT和DCT域的音频信息隐藏算法

提出了一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的音频信息隐藏的新算法.首先,对载体音频信号整体进行小波分解,将其低频小波系数分段后进行离散余弦变换;其次根据人耳听觉的频率掩蔽效应,选择出对人耳听觉容差最大的直流系数组成序列并分段;最后通过修改各段统计特征来嵌入水印.实验表明,嵌入水印后的语音信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、MP3压缩、样点裁剪、时域线性延伸和缩短等的攻击具有很强的鲁棒性.     

基于双正交小波变换和图像复杂度的水印算法

数字水印技术是一门将数字信息嵌入多媒体数据并能提取的一门技术。本文提出一种基于双正交小波变换和图像复杂度的可逆水印算法。该算法对原始图像进行双正交离散小波变换后分解成频带,基于熵的值决定嵌入频带,通过图像复杂度的五个特征值决定嵌入位置。仿真结果表明,该算法取得良好的效果,且能较好地抵抗模糊、噪声、锐化等滤波操作,具有良好的鲁棒性。     

静态小波变换在汽车道路模拟试验中的应用

在汽车道路模拟试验中，去除测得的响应信号中包含的随机噪声是实现精确逼近所必需的。本文比较了离散小波变换和静态小波变换在信号分解和重构时的不同。经比较分析提出了采用“bior1．5”小波，选用“heusure”闽值，经硬阈值处理，作5层分解的静态小波滤波的垂直载荷滤波方案。通过对实际道路的汽车垂直载荷的滤波，证明了静态小波变换具有重构信号不发生偏移的优点。该方案在去除白噪声的同时，不产生信号的频谱失真。为汽车道路模拟试验提供了准确的分析数据．     

一种基于Contourlet的图像低码率SPIHT算法

Contourlet是一种优于小波的不可分离图像表示方法,它除了具有一般小波变换的多尺度、局部性外,还具有方向性、各向异性。为此,本文提出了一种基于Contourlet变换的SPIHT编码方法。首先,对图像Contourlet变换各子带系数的分布情况进行了统计分析;进而设计了一种基于Contourlet变换的空间方向树结构,该结构具有类似图像小波变换域中“零树”的特性;在此基础上实现了一种基于Contourlet变换的渐进式编码算法（CSPIHT）,该算法除了具有一般基于小波变换的零树编码算法的特性外,还具有方向性和各向异性的特点,特别对图像的边缘方向信息和纹理信息具有很好的捕捉能力和解码的视觉效果。实验结果表明,所提出的算法CSPIHT在低码率下其重构图像的PSNR要高于SPIHT算法;而对于中等码率,尽管重构图像的PSNR略低于SPIHT,但重构图像纹理和边缘区域的视觉效果要优于SPIHT。     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

应用于图像的基于提升方法的双自适应小波变换

由于小波具有良好的时频特性,对于平滑图像,利用固定尺寸的小波滤波器滤波可以获得良好的分解结果.然而对于具有较多突变点的图像而言,采用固定尺寸的小波滤波器进行滤波并不是一个理想的选择.基于Heijman等人提出的2维自适应更新提升格式,本文提出了一种双自适应的小波变换算法,在更新与预测过程均采用自适应算法.最后,对标准图像进行测试分析,实验结果表明该算法在图像精确重构不需要额外的附加信息,且可以提高图像的峰值信噪比（PSNR）.     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

基于复合混沌序列与小波变换的图像加密算法

针对单一混沌映射有可能退化为周期问题以及图像置乱加密计算量大的缺点,提出了一种基于复合Logistic和Chebychev映射与小波变换的图像加密算法。算法根据密钥控制复合混沌序列的初始参数,生成混沌序列,进而对图像进行置换加密,然后对加密后的图像进行小波分解,再对小波近似系数进行置乱加密。实验结果表明,该算法改进了单一混沌序列的退化问题,使混沌序列具有更好的随机性并改进了图像的直方图分布,算法具有良好的加密效果。     

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...     

基于DWT可定位和抵御剪切的水印方案

提出的数字水印算法将图像小波变换理论和分块技术相结合,在小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印。水印提取时,采用两种提取方案,不仅可以完全抵御剪切攻击,而且可以定位载体图像所遭受的攻击,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的。该算法易于实现,具有较好的实用价值。