小波变换数字算法及其在高压输电线保护中的应用探析

继电保护是我国电力产业发展中不容忽视的问题,对于电力事业的稳定运行以及我国经济的健康持续发展具有不可估量的重要意义,随着我国经济和社会的快速发展与进步,电力需求量不断加大,对提高继电保护手段、维护电力系统的稳定性、安全性和高效性提出更好的要求。主要针对小波变换数字算法以及在高压输电线中的继电保护应用,从高压输电线继电保护的重要意义出发,重点分析小波数字变换算法的继电保护的具体应用,并提出加强高压输电线的运行保护措施,以期实现我国电网事业的稳定、健康发展。     

傅里叶变换同轴数字全息记录余弦变换谱系数

余弦变换广泛应用于图像和视频的压缩编码以及模式识别之中。余弦变换为实偶对称的傅里叶变换,把实偶对称物体传送到位于傅里叶变换透镜前焦面的空间光调制器上,采用单色均匀平面激光光波照射,则在后焦面上为光波复振幅分布为实偶对称物体的傅里叶变换,即为物体的余弦变换。由于余弦变换谱系数既有正实数又有负实数,提出了采用傅里叶变换同轴数字全息方法记录余弦变换谱系数,通过把数字全息图减去参考光光强和物光光强而得到余弦变换系数。理论推导和实验结果表明了该方法的可行性,该方法可应用于图像的快速余弦变换。     

数字全息技术在温度场检测中的应用

采用一种简单的无透镜傅里叶变换数字全息测量方法,实现了金属加热板附近区域的温度场测量。论述了测量原理,建立了实验装置,测量得到了金属加热板附近区域温度场一维分布,此结果与热电偶实际测量得到的温度误差在[-3．05K,0．47K]之内。     

小波变换在信号处理中的应用

介绍了常用小波基函数和连续小波变换，重点将小波变换应用到信号的去噪、分解和重构信号分析中。通过仿真实验可见小波变换已成为信号处理中行之有效的方法，必将在信号处理中起着重要作用。     

非线性小波变换在故障特征提取中的应用

经典小波变换在不同尺度采用一种小波基 ,不能很好地匹配信号的局部特征 ,因而造成降噪信号丢失了原始信号中部分的有用信息。为了克服上述缺陷 ,提出了一种基于第二代小波变换的非线性小波变换振动信号预处理方法 .应用第二代小波变换的预测器和更新器相互独立的特点 ,根据预测方差最小的选取原则 ,确定每个变换样本的最佳预测器 ,使预测器能够适应信号的局部特征。模拟数据和振动信号的分析表明 ,该方法克服了传统小波降噪方法局部信息丢失的缺陷 ,不仅可以有效地去除信号中的噪声 ,而且能够保留信号的局部特征。作为一种预处理方法 ,在某发电厂的故障诊断中有效地从振动信号中提取了故障特征。     

小波自适应比例改进算法在图像去噪中的应用

为了改善图像质量和便于识别、压缩等处理,图像去噪是必不可少的过程。提出一种改进的小波比例萎缩去噪算法,摒弃单一根据功率谱构造萎缩函数的方法,在函数式中加入自适应阈值策略。利用局部信号与噪声的小波系数方差比确定阈值,具有局部适应性强,重建误差小的特点。Matlab仿真实验在原始图像加入N（0,20^2）白噪声,去噪后图像均方误差减小226,峰值信噪比提高了3．722dB;而且重建图像视觉效果更好,并能保持图像边缘细节。     

小波变换在流量计阶跃响应信号消噪中的应用

讨论了小波变换对空气质量流量计阶跃响应信号的消噪方法,选取具有5阶消失矩的Daubechies小波对含有噪声的原始信号进行逐层分解,对各层细节信号分别进行阈值处理,重构出消噪后的信号。最后与巴特沃斯数字低通滤波器的消噪效果进行比较,证实了小波变换消噪的效果更好。     

连续小波变换在函数空间中的应用

某些微分方程和相应的积分方程之间的关系被讨论；这些微分方程通过边境小波变换可被转换成相应的积分方程，它们不仅在弱收敛意义下而且在范围数收敛意义下是等价的；关于这些微分方程的讨论就与相应的积分方程的讨论联系起来。     

数字全息在粗糙度检测中的应用

提出一种用数字全息测量物件表面粗糙度的新方法,基于离轴无透镜数字全息理论推导获得了表面粗糙度Ra值和用数字全息法获得的相位解包裹后相位分布之间的关系式,发现用此方法不需要用数字全息获得的真实的相位分布,而用相位解包裹后的相对相位分布即可.实验结果表明用此方法测量物件表面粗糙度是可行的并且变动度较小.     

小波变换在图像处理中的应用探析

简要介绍小波变换理论的发展背景,根据傅立叶变换(FFT)方法和短时傅立叶变换(SFFT)方法基本原理和处理信号的特点,结合小波变换原理的时频分析特性和对时变信号的处理能力,文章将小波变换方法引入到了图像信息处理过程中。由于此方法能从图像中获取更多的特征信息,且具有较高的分析精度,并具有较好的重构效果,所以使用该方法对图像进行分析和处理时,效果显著。     

数字同轴和数字离轴全息系统分析

利用最高空间频率分析法,通过逐点分析记录在 CCD 上的空间频率信息,研究了物体可允许记录的最大横向尺寸、最小记录距离、全息图的信息量、空间分辨力、再现像的横向分辨力、轴向分辨力及散斑大小,并得到了数学表达式。理论分析和实验结果表明,数字同轴全息系统放宽了对 CCD 分辨力的要求,有较高的分辨力,较低的散斑噪声、灵活、简单的系统结构及较高的 CCD 空间带宽利用率,在增强系统性能方面要优于数字离轴全息系统。这一研究为数字全息系统的设计和操作提供了一定的理论和实验指导。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于低频系数局部区域梯度信息的多分辨率图像融合方法。根据局部梯度信息对源图像的小波低频系数进行选择,获取融合图像的对应低频系数。依照平均误差、峰值信噪比、均方根误差以及偏差度、熵等评价标准,将该方法的多聚焦图像融合效果与其他三种常用低频系数融合方法的效果进行了比较。实验结果表明,该方法获得的大部分评价指标都优于其他三种方法,且其最佳小波分解层数为2层,而其他三种方法的最佳小波分解层数为5层。最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小。该方法在减少计算量的同时,提高了融合质量。     

双正交小波变换多分辨率图像融合方法

为了避免常规正交小波变换所引起的图像边缘失真,特别采用了双正交小波变换进行图像的多分辨率分解。在融合处理时,为了获得更丰富的细节和更好的融合效果,对不同分解层、不同方向上的高频分量以及同一分解层图像中的不同区域均采用不同的融合算子。实验结果表明,该融合方法和融合规则是十分有效的,融合后图像的边缘和纹理细节都更加突出。     

小图像子集提取水印的小波域盲水印算法

提出一种新的盲水印算法,能从一个小图像子集上检测出水印,首先将图像进行小波变换,选择两个所需要的子带,利用相邻特征平均值和奇偶判决法在两个子带上各自重复内嵌一半水印,在水印检测过程中不需要原始图像。根据本算法的实验结果,该算法具有较好的透明性,对各种攻击有较强的顽健性,尤其是增强了小波域水印在面临裁剪攻击和联合攻击时的顽健性。     

JPEG2000中可逆整数5/3小波变换及其在DSP上的实现

JPEG2000中的可逆小波变换利用整数到整数的小波变换技术。这种变换通过一维双通道完 全重构通用极大值滤波带实现,对图像块进行5/3滤波,获得的低通信号进行再滤波,得到的系数通过组合就成为JPEG2000文件数据。通过TMS320VC5402芯片实现这种滤波并优化汇编程序设计。该技术可实现对图像的有损和无损压缩,在其他图像处理领域也可以直接利用。     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法

将小波变换和均值滤波相结合提出了一种有效的图像去噪方法,先将含噪图像进行小波分解,获得不同频带的子图像.将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向高频细节图像根据其特性采用三种不同形状的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像与三个均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果优于单一小波阈值法和均值滤波法.     

基于小波变换的复杂航空图像的边缘提取

提出了一种基于小波变换的复杂航空照片的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用了小波变换，因而具有良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力，在计算机自动判读系统的目标边缘提取中有效可行。     

双正交冗余小波变换的图像去噪方法

由于正交小波变换的不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在图像去噪领域仍存在很多问题,本文将双正交冗余离散小波变换应用到几种经典小波阈值图像去噪方法中,以克服标准正交小波变换在阈值图像去噪中存在的问题.实验证明该方法的去噪效果明显优于正交小波方法和普通双正交小波变换的去噪效果.     

Surface roughness measurement and analysis of mechanical parts based on digital holography

We measure the surface roughness of the mechanical parts based on digital holography. A digital offaxis hologram recording setup for reflective samples is built. Firstly, the height reconstruction error 2.3% of the setup is calibrated by using the quartz step height standard (VLSISHS-880QC). Then, the standard scribed-line model and the grinding roughness specimen are selected as the test samples and their surface roughness are 0.095 6 μm and 0.025 3 μm, with errors 6.3%, 0.9%, respectively. The results are in good agreement with the given roughness parameters. At last, we also analyze the window effect of the filter on the roughness measurement value based on digital holography. In conclusion, the paper demonstrated effectively that the digital holography could provide the surface feature for the roughness measurement with high accuracy.