采用小波神经网络的惯导系统初始对准

小波神经网络具有收敛速度快、结构简单、计算量少等优点。该文首先论证了小波神经网络的理论基础,然后给出了小波神经网络的参数估值方法及隐层小波元个数的确定依据,并将其用于惯导初始对准中。仿真结果表明,该方法能有效地实现初始对准的状态估计,既得到了与卡尔曼滤波器相当的精度,又减少了卡尔曼滤波的过渡时间,提高了系统的实时性及收敛性。     

一种基于小波分析的多分辨运动补偿视频编码器的设计

为了在甚低比特率下实现对数字视频的有效压缩和编码,提出了一种混合的多分辨运动补偿零树视频编码方案。在该编码方案中,运动矢量的获取采用了可变块大小的多分辨运动估计算法,运动估算在小波域中进行。编码器的核心部分是同基于内容的自适应量化方法相结合的预测误差帧的小波零树编码,它产生了一种具有嵌入特征的比特流,从而为精确的速率控制和基于内容的位流调节提供了可能。基于上述编码方案的实验表明:在甚低比特率下,所提出的编码方案在峰值信噪比和恢复视频的主观质量方面都具有较好的性能。     

一种提高双正交小波消失矩的算法及其在图像编码中的应用

文章介绍了一种提高任意双正交小波消失矩的方法。此法根据小波的消失矩与其对应FIR滤波器的Laurent多项式在z=1处零点阶数相等的关系,基于提升格式采用迭代法设计提升系数,便于工程实现。在图像压缩编码中,用此法可方便地提高所选小波的消失矩,改变滤波器的性能,获得所需的新小波,从而实现预期目标。     

基于小波逼近和尺度变换的非参数辨识方法

提出一种以非正交小波为基函数并应用小波多尺度分析的系统脉冲响应辨识方法，该方法以小波级数的形式逼近脉冲响应过程．从理论上证明了经小波尺度变换后系统随机噪声的方差值减小，即噪声得到有效的抑制，从而大大提高了辨识精度．应用实例验证了所得结果的正确性和算法的实用性．     

一种利用系统状态方程构造小波的方法

当使用小波解决问题时,得到的结果与所选用的小波有较大的关系.如何针对特定的问题来构造适用的小波还没有有效的方法.阐述了一种利用消失矩条件和线性时不变系统的状态方程来构造小波的方法.为此首先简要的介绍了Diophantine方程和消失矩条件,然后利用系统的模式函数可以从解状态方程的特征根得到的特性,通过添加令小波与模式函数正交的条件,得到了构造小波的方法.并进一步对用所推导的方法构造双正交关于0对称的实小波这一具体情况进行了讨论.最后给出了应用此方法构造小波的一个实际的例子.     

基于HVS视觉模型下的图像降噪

描述了构建人类视觉系统(Human vision system，HVS)降噪模型的思想方法及理论依据。为了解决SureShrink及VisuShrink方法对重建图像带来的不良影响，建立了基于HVS模型的适应小波门限降噪模型，提出HVSShrink降噪策略。通过对该算法进行测试和比较，证明了使用本方法可以得到具有较好视觉效果的重建图像。     

基于小波变换的超声电机启动和关断特性的测试与分析

叙述了本研究中心研发的超声电机瞬态测试系统及其测试方法。由于噪声的影响，启动、关断响应曲线常常不太光滑，以往采用平滑技术和数字滤波等处理办法，获得启动和关断响应特性精度较差。本文利用小波变换对原始启动、关断响应数据进行分析，去除噪声，从而较准确地获得了超声电机启动和关断的响应时间。实验结果表明，超声电机确实具有毫秒级的响应时间。     

一种基于双重变换域的公钥水印方案

提出了一种基于双重变换域的公钥水印方案．针对WWW上的知识产权(IPR)保护，该方案引入了公开水印和私有水印，并根据小波系数特点以及树结构关系，利用主成份分析(PCA)将两种水印混合编码后加栽在同一幅图像中，不仅实现了水印的不可见性和高度鲁棒性．而且允许任何人验证IPR权威机构为图像生成的公开水印，同时保证作者能提取自己的私有水印作为版权证据，为数字产品版权保护开辟了一条新的思维途径．实验表明：使用该方法嵌入的数字水印对常规的图像处理方法具有较强的鲁棒性．     

一种适合于表情分析的人脸二值边缘图像的提取

边缘图像是人脸图像的一种重要表征方法，它对人脸图像的分析有重要的作用。提出了一种提取人脸二值边缘图像的新方法。该方法利用小波变换进行图像的高频重构，并利用其多尺度分析特性进行图像边缘的提取，包括两次二值化过程和一次去噪过程。提取的边缘图像具有较高的质量，同一人脸部件的边缘连通性好，不同部件的边缘粘连现象少，且具有较好的光照鲁棒性。将所提取的二值边缘图像用于AR库和Yale库图像的人脸4种动作单元的识别，识别率在93％以上，初步表明其适合于人脸图像的表情分析。     

基于小波多尺度分析的彩色图像检索方法

多媒体技术的普及和Internet技术的实施导致了大量图像信息的出现，基于文本关键词的传统检索方法已不能适应图像信息检索的要求，这使得基于内容的图像检索技术逐渐成为目前的研究热点。基于内容检索技术中必不可少的关键步骤就是图像特征的提取，其中可提取的特征有颜色、纹理和形状等。但是，由于图像的每种特征只能抓住图像相似性的某一个方面，因此如何能更好地表示图像就成为基于内容图像检索中一个重要的研究方向。针对该问题，提出了一种基于图像颜色和纹理特征的图像检索方法，其中颜色特征采用HSV颜色空间的直方图，纹理特征采用图像小波多尺度表示方法中细节信息的方差统计量，这样就充分利用了颜色的丰富表现性和小波变换的多分辨性及其变换系数的统计特性。通过对不同类型图像使用不同特征组合进行图像检索查准率的对比实验结果表明，这种图像检索方法是行之有效的。