基于小波分析的图像融合方法的研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合等方法,分析比较几种图像融合效果的评价方法及其适用范围等。     

反褶积处理统计时窗的选择

反褶积处理中用于子波评估的地震记录与反褶积处理效果紧密相联。本文着重于子波统计时窗内记录频率、信噪比、相关道数及时窗长度等因素的变化对处理效果的影响,并通过实际资料的对比处理讨论了统计时窗选择时应关注的事项。     

小波变换在求解重力测定反问题中的应用

针对重力测定反问题,提出将其离散为线性不适定问题,利用小波变换方法进行数值求解.该方法将小波变换和正则化方法相结合,选取小波函数作为一组基底,将原不适定问题转化为粗子空间上的适定问题,并给出选取粗子空间基的方法.通过数值模拟已有方法和小波变换方法求解结果的比较,表明了小波变换方法的可行性和有效性.     

基于开关电流的Morlet小波变换研究

开关电流技术是一种新型的电流模式的模拟取样数据信号处理技术,对于实现小波变换具有很大的优势.Morlet小波在时域和频域都具有较好的局部性,能够提取信号中的幅值和相位信息.用开关电流技术实现Morlet小波变换的关键是高斯函数发生器.用Padé遥近获得高斯函数的有理分式逼近后,可以用开关电流一阶节和二阶节来实现高斯函数...     

基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断

提出一种基于Db6小波函数和随机森林算法相结合的电力电子故障诊断新方法.介绍应用Db6小波进行波形分解和提取故障特征量的方法与步骤,阐述随机森林算法决策树的生长和投票过程,应用随机森林算法设计出故障分类器,并将其应用于12脉波可控整流电路的故障识别.诊断结果表明,所提方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力.在加入5...     

装甲车噪声源诊断

文章通过实验及其信号处理得到了各轮子的声力传递函数。根据这些测量与分析结论可以定量比较装甲车四种轮子受到同样大小的力激励时,其振动和声辐射通过各传递环节而对车内声场的综合贡献大小。以便在降低装甲车车内噪声时,确定哪种轮子是应该着重考虑采取降噪措施的对象,为装甲车降噪措施的合理化研究提供一定的科学依据。     

2种不同类型的沉降样本对数据处理影响的研究

利用小波模型、神经网络模型及小波神经网络模型,分别以累积沉降样本和间隔沉降样本作为训练样本对沉降进行了分析预测,证明了在大多数情况下采用间隔沉降样本进行沉降分析预测的效果较好．     

基于小波变换和径向基神经网络的签名识别

主要研究利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像的分类识别.它包括不同签名图像和相似签名图像的分类识别.所提出的方法包括小波域的图像特征提取和利用径向基神经网络的模式分类.采用小波的多分辨分析方法对签名图像进行时频分析特别有效.熵和能量相关特征的概念用于小波域.径向基神经网络具有快速的收敛速度和分类能力.实验仿真证实了...     

基于粒子群-小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对传统小波神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群-小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.利用该方法对滤波电路进行了故障检测,结果表明,该方法优于传统的小波神经网络方法.     

基于小波变换的地震波时变功率谱估计

为进一步认识地震动的非平稳特性,基于小波变换提出一种估计时变功率谱的方法.利用小波变换的带通滤波特性,结合时变功率谱的物理意义,从能量的角度推导各频带上小波系数与时变功率谱密度函数的关系,从而通过地震动信号的小波系数估计时变功率谱.利用基于小波变换的估计时变功率谱方法,针对实测和模拟地震动信号进行时变功率谱估计,并与基于傅里叶变换估计的功率谱进行了比较验证.结果表明：该方法正确、可行,它将原有的频率-幅值的二维认识提高到频率-时间-幅值的三维认识,解决了傅里叶变换估计功率谱缺乏时间信息的问题.