基于复小波变换和人类视觉模型的数字水印算法

提出了一种基于复小波变换的水印算法，同时描述了一个基于复小波域的简单而有效的人类视觉模型．实验结果表明，复小波域比实小波域具有更大的信息容量，基于复小波变换的水印算法比实小波具有更好的鲁棒性，具有极大的潜在应用性能．     

探地雷达回波信号处理中小波变换域滤波方法的研究

探地雷达信号是非平稳信号．在传统的傅氏变换域滤波不能有效地解决滤波和信号高频损失的情况下,文中研究了利用小波变换来处理这一矛盾的方法．系统地讨论了小波变换在信号滤波中的原理和各种实现方法,比较了与傅里叶变换域滤波的差别．最后对实际的探地雷达信号进行了处理．结果表明,基于小波变换域的滤波能滤除８０％～９０％的噪声,同时可基本保持原信号的边缘不变．此外小波变换域滤波还具有直观、简便、快速操作、稳健的优点,完全可用于实时或事后的数据处理．     

二进正交小波变换在音频信号压缩中的应用研究

小波变换是通过伸缩和平移的思想，采用变化的时间窗，使得在时间域和频率域都可达到较高的分辨率．利用小波的多分辨率分析特性对音频信号进行压缩处理．仿真结果表明，这种方法具有压缩比高、压缩速度快、解码后能保持音频信号的基本特征等优点．     

数据量保持型对称延拓双正交小波变换及其在数据压缩中的应用

提出双正交小波变换的边界对称延拓方式，使小波变换（DWT）前后数据量不变，边界处的变换域系数值减小．特别适合于数据压缩．从信号处理的角度分析了数据量不变的原因并给出了这种小波变换的矩阵表达式．使小波变换成为简单的矩阵乘法，形式简单，实用性强、实验表明，变换域数据用SPIHT编码，在压缩率相同的情况下，与周期延拓和Matlab中的对称延拓相比，数据量保持型对称延拓双正交小波变换重建图像的峰值信噪比高、     

小波分析用于电力设备绝缘在线监测中信噪分离的研究

文章利用小波分析可进行时域与频域同时局部分析，频域窗口随信号的变化自动调整的特点。将小波分析应用于电力设备绝缘在线监测这类具有较大背景干扰情况下的信号处理，选择合适的小波基对混有噪声的信号进行变换，以实现信号与噪声的分离。并利用小波变换的快速算法对信噪分离作了仿真计算，讨论了小波分析在线监测等领域的应用前景。     

小波变换在浑沌研究中的应用

利用D．E．Newland提出的谐波小波变换来识别浑沌．鉴于任何非线性振动系统，其解最多有3种不同形式，即特种形式的周期响应、拟周期响应和浑沌响应，将小波变换和Poincare映射结合起来，用Poincare映射来确定周期及周期数，用小波变换来区分拟周期响应和浑沌响应，从而对系统运动的特种形式进行准确判断；此外，用这种方法分析了参数空间中对应于特种形式解的存在域，揭示了非线性振动系统的响应特性．该方法可用于对初值空间及吸引域进行分析。     

基于复小波变换和人类视觉模型的数字水印算法

提出了一种基于复小波变换的水印算法,同时描述了一个基于复小波域的简单而有效的人类视觉模型.实验结果表明,复小波域比实小波域具有更大的信息容量,基于复小波变换的水印算法比实小波具有更好的鲁棒性,具有极大的潜在应用性能     

图像的几种小波去噪方法的比较与改进

对Mallat算法强制去噪、小波变换模极大值去噪、非线性小波变换阚值法去噪及基于小波域相关性的去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，给出了两种改进方法，仿真结果表明有效可行．     

余弦与小波变换在图像压缩中的比较

基于变换域编码中应用最广的是离散余弦变换(DCT)和小波变换(DWT).小波的迅速发展给传统DCT提出了严峻考验.DCT算法有新发展:内嵌法、策略性重组的引进使其具有类似小波的特性,如ESDCT在对某些图像压缩还优于小波的SPIHT,故DCT的优良特性使其在图像压缩中仍然有广阔的应用前景.实际上,变换域压缩的主要因素在于量化器与熵编码器,DCT与DWT各有优势,在应用中可根据不同需要进行合理的选择. 更多还原     

基于光学小波分析的相关识别和计算机模拟

将小波变换引入到光学联合变换相关识别中，采用基于联合变换相关的小波分析来实现模式识别．利用改进的墨西哥帽小波函数产生小波滤波器，并进行了光学小波联合变换相关识别。将这种滤波器放置在傅里叶反变换产生相关输出之前的联合功率谱面上，该技术可以应用在具有不同灰度图像的模式识别中。计算机模拟结果表明：其相关峰宽度、识别力和峰噪比都有较大改善。     

基于FWT的在线检测介损角的计算

基于多分辨分析的快速小波变换（FWT）原理,及其在电力系统在线检测装置计算绝缘介质损耗时的检测数据的分析原理和方法,并将小波变换和FFT这两种分析方法进行了比较,仿真结果表明对瞬时干扰和白噪声有很好的滤波效果,其误差也较为平滑．     

基于小波变换的桩基缺陷识别方法

在反射波法的桩基信号检测中主要归纳为检测幅值突变,当反射信号较弱时,用一般的时域分析法或频域分析法,就无法检测桩身质量问题.用小波分析就可以解决这一问题,小波分析具有时频局部化特点.从理论上说,桩基信号混有反映桩基缺陷的脉冲信号,通过对称小波变换后,在一定的尺度范围内其极值点对应原信号的突变位置或时刻.工程中信号分析如用连续小波变换产生的数据量多,且计算量大,分析复杂.而用离散小波变换可以有效地减少数据量,并能识别工程信号的奇异性(缺陷).论文通过一个在确定位置有微弱幅值变化,进行小波变换后(其中小波为二次B样条小波),可以清楚地识别幅值发生突变的时刻.同时也对工程实际中的一具体桩基用低应变动态检测的数据进行了分析,根据桩的破坏特征及离散小波变换后计算桩身发生缺陷的位置,可以确定本例中的桩有4处发生了离析.并且可以有效地对桩基缺陷进行识别.     

地质雷达信号分析的双正交小波预测反褶积法

为了降低电磁波衰减、噪声干扰等因素对地质雷达检测效果的影响,提出一种双正交小波预测反褶积法（PDBW法）。在PDBW法中,针对地质雷达检测信号选取具有最小重构误差的双正交小波基,运用该小波基将地质雷达检测信号分解成不同频段的时域子信号,对各频段的时域子信号进行预测反褶积等滤波处理,再对处理后的子信号进行重构变换,得到PDBW法的处理结果。将PDBW法用于实验检测信号处理,并将处理结果与预测反褶积法的处理结果进行比较,结果表明：PDBW法能有效压制多次回波干扰,准确识别深部信号,显著提高深部信号信噪比,从而进一步改善地质雷达探测分辨率和图像分析的准确性。     

基于小波奇异性的滚动轴承故障检测方法研究

在滚轴故障诊断中,故障通常表现为振动信号的突变,因此检测信号奇异点意义重大。文章介绍了小波变换理论和小波变换奇异性检测原理,研究了奇异性检测方法在滚动轴承故障诊断问题中的应用。采用小波门限消噪法处理繁杂的滚轴振动信号,对消噪后的振动信号采用小波变换模极大值奇异性检测方法进行多尺度小波分析,得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法下振动信号奇异程度以及奇异点的位置明显。     

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘．对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳．正交有限Ridgelet （FRIT）变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号新方法．针对水下声呐图像特点及噪声分布情况,提出单尺度自适应去噪处理算法,既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象,又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点,同时提高了图像信噪比．与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较,此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果．     

用LabVIEW的小波工具处理超声信号中的噪声

为了抑制噪声,提高信造比,实现精确的探伤,本文采用了系统的LabVIEW软件中小波分析工具——降噪函数Denoise．vi对检测系统中超声信号的噪声进行处理,在综合比较降噪效果和执行速度后,确定小波分解尺度为6,并将所有尺度的阈值均设为0．1。经对CS-1-5试块的φ2平底孔超声反射回波和某型直升机旋翼大梁疲劳裂纹超声反射回波的降噪试验,试验结果表明,处理后的超声信号信噪比显著增强。满足我军航空维修无损检测的需要,实现了探伤工作的快速、机动和高效,提高了检测的可靠性。     

Multi-Scale Fusion Algorithm for AUVs Integrated Navigation Systems

To deal with the low location accuracy issue of existing underwater navigation technologies in autonomous underwater vehicles(AUVs),a distributed fusion algorithm which combines the model's analysis method with a multi-scale transformation method is proposed for integrated navigation system based on AUV.First,integrated navigation system theory and system error sources are introduced in details.Secondly,a navigation systems observation equation on the original scale is decomposed into different scales by the discrete wavelet transform method,and noise reduction is performed by setting the wavelet de-noising threshold.At last,the dynamic equation and observation equations are fused on different scales by the wavelet transformation and Kalman filter.The results show that the proposed algorithm has smaller navigation error and higher navigation accuracy.     

高动态编队目标的小波检测及参数估计

首先分析了编队目标间距引起的目标间多普勒频率的差别以及多普勒频率的变化规律,建立了高速运动的编队目标回波信号的数学模型,详细分析了利用Morlet小波变换提取目标数量、多普勒频率等信息的方法,该方法不仅取得了对编队目标的高分辨率,同时计算速度快,数据量小,且对噪声干扰不敏感,有利于实现实时编队目标信号处理;最后给出计算机仿真结果,验证了其可行性和有效性。     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

解一维及多维非线性发展方程的小波方法

给出了求解一维及多维的非线性发展方程的小波方法,解决了多维非线性发展方程具有周期性边界条件的小波求解问题.由于小波函数的局部性,在处理奇异性问题比古典方法要好得多,该方法比差分法、有限元、谱方法等具有更高的求解精度.数值结果表明该方法是非常准确和有效的.