方向扩散方程与小波变换的相关性研究

方向扩散方程是一种有方向性的扩散,本文基于这一特点,对方向扩散方程与小波分解和重构的相关性作了研究。首先,用小波分解后下层的低频图像作为对上层低频图像的一个初始近似,验证了由上层低频图像经方向扩散方程可逐渐扩散收敛到下层的低频图像;反过来,由下层低频图像经方向扩散方程亦可逐渐扩散恢复到上层低频图像,这正体现了小波分解与重构的渐变过程。因此,由方向扩散方程的迭代扩散可以实现小波变换在相邻两层间的分解与重构,且随着所选扩散时间间隔的减小,可以在越来越细的尺度上观察相邻两层间小波分解与重构的渐变过程。     

基于小波变换的图像多尺度数据融合

现有的图像数据融合方法对目标检测并不十分满意，为了提高目标检测的分辨率，抑制每个传感器的检测噪声，提出一种基于小波谱换的图像数据融合新方法，在图像分解的高域风，选择多源图像绝对值较大的系数作为重要小波系数，在低频域内，新的逼近系统通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到，然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换，即可得到融合之后的图像，实验结果表明，基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果，并用于广泛的研究领域。     

基于小波耦合阈值的边缘检测算法

针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。     

小波包理论及其应用

文章从不同的角度论述了小波包的概念，给出了数学描述。从双尺度方程出发，得到了小波包的数学表示，并给出了基本性质。针对某一信号，为了得到一组相应的“最好基”，定义了代价函数作为衡量基的好坏的标准，并给出了相应的算法。     

基于小波变换的汉语声调识别新方法

利用小波变换能够模拟人耳听觉特性的优点及其时频局部化特性,对实际语音信号进行分析。根据小波变换模极大值原理以及语音信号的奇异和瞬态特性,提出了一种新的小波变换峰值检测算法。该算法可用于精确提取语音的基音周期,准确进行声调识别。最后,给出应用实例说明了本文算法的有效性。     

箔条干扰下的一种雷达目标小波识别方法

研究了雷达目标受到箔条干扰时，雷达目标信号和箔条干扰信号的特点及其在小波变换不同尺度上的不同表现形态、目前信号的任一小波系数与其周围以及父代的小波系数之间存在着较强的相关性，而箔条干扰信号的小波系数与其周围以及父代小波系数之间的相关性较弱．在灰色理论、小波变换和相关算法的基础上，提出了箔条干扰的一种新的识别方法和在箔条干扰背景下一种新的雷达目标识别方法．利用灰色关联度可以进行箔条回波检测，对雷达回波信号进行Mallat快速分解，计算相邻尺度上小波系数之间的相关系数，根据相关系数大小，对小波系数进行门限处理，然后由Mallat重构算法重构信号，得到目标信号，由此进行雷达目标检测、仿真结果表明，这两种方法能够有效检测箔条干扰和在箔条干扰下的雷达目标。     

基于区间双正交小波的多尺度边缘提取

对区间双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析，用消失矩N=N^-=3的[0，1]区间上的双正交滤波器对图像进行了小波变换，提出了沿幅角方向确定局部极大值的小波边缘检测算法．仿真结果表明，区间双正交小波比Daubechies正交小波和双正交小波更适宜图像的边缘检测．     

基于小波变换的信号重构

在信号分析中,奇异点和不规则性经常携带有重要的信息．文中利用小波变换模极大值对应的点来提取奇异点,并讨论了如何运用凸集上投影的方法来重构原始信号．     

太阳非线性无力磁场的边界积分表示公式

颜毅华和樱井2000年就太阳磁场提出了一个具有有限能量的非线性无力场模型,并对磁场给出了一个边界积分表示公式,用边界上的已知磁场值和未知的磁场法向导数值来确定空间任意点的磁场值．文中提出了一个新的直接边界积分公式,仅仅由边界上的已知磁场值确定空间点的磁场值．用颜的公式计算空间点的磁场值时,必须先求出边界上磁场的法向导数,并且求法向导数需要花较长的时间．而用新的直接边界积分公式计算空间点的磁场值时,不需要计算边界上磁场的法向导数,这样就可节省时间．相对于颜所给的公式而言,用新的公式计算磁场具有计算速度快精度高的优点．