采用小波变换和三点法的频率测量

讨论了在电力系统保护和控制中对基波信号中的间谐波进行小波变换来计算基波频率,但检测结果有少许误差;三点法也是检测频率常用的方法,它通过任意三个等间隔采样点提取正弦信号频率,合理的选择检测点之间的间隔可以使误差最小。运用小波变换与三点法结合可以高精度的对基波频率进行检测,仿真验证了方法的可行性。     

一种基于小波阈值函数的交通图像去噪算法

针对高速运动条件下交通实时监测图像的失真和去噪问题,介绍小波阈值图像去噪过程和传统GCV阈值的原理,引入整数小波变换和合并递推运算的思想,提出一种快速递推GCV阈值的小波图像去噪方法。仿真实验分析了传统GCV阈值和快速递推GCV阈值去噪的效果,并比较了两种算法的复杂度。结果表明,快速递推GCV阈值算法不仅保留了传统GCV阈值算法去噪效果明显的特点,而且很好地解决了算法复杂度较高的问题,具有良好的应用前景。     

基于ImageJ的图像处理算法设计研究

提出一种基于ImageJ软件的数字图像处理算法设计方案,该方案能够快速和准确地进行数字图像处理算法设计,是基于MATLAB或者C/C++语言的有益补充。通过数字滤波和小波变换两个实例,展示了该方案在图像处理算法设计方面的优点。同时,由于ImageJ软件具有的开放式的插件架构体系,使得这种构造性的设计方案具备较好的模块性和可扩充性。     

一种多尺度彩色图像细节增强算法

针对彩色图像提出一种基于小波变换的细节增强算法,在可分离亮度色度的彩色空间内,保持图像的色度分量不变,对其亮度分量进行小波变换,然后按照分解后的各级近似图像对比度采用插值处理调整小波细节系数,同时适当地增强近似系数以提高彩色图像的平均亮度,在处理过程中不需要设定额外的调整参数.实验证明,本算法不但保留了图像较亮的细节,而且增强了较暗的细节,同时达到了图像色彩不失真的目的.此外,本算法直接在RGB彩色空间内处理彩色图像也获得了较好的效果.     

一种针对资源受限应用的改进PMF-FFT捕获方法

无线传感网中节点普遍受资源、成本的限制,使得节点间通信受计算复杂度和载波频偏的影响.传统的部分相关和FFT分析(PMF-FFT)捕获方法满足不了资源受限的要求.提出一种改进的PMF-FFT捕获方法(IPMF-FFT),通过时分复用FFT运算减少FFT点数从而节省资源,并对其捕获的抗噪声性能、抗频偏能力以及资源消耗进行分析.通过仿真结果看出在抗噪声、抗频偏能力相同的基础上,提出的IPMF-FFT捕获方法比传统PMF-FFT方法减少了大量的FFT点数,节省了资源.     

基于感觉容量的图像质量评价算法

根据人眼对图像的背景比细节具有更大的感觉容量的特点,提出一种图像质量评价算法。将原始图像和被测试图像进行小波变换,其低频系数的误差总和反映图像背景的改变程度,而2幅图像的拉普拉斯均方误差(LMSE)定义图像细节部分的降质,并将两者相乘的结果用于评价图像质量。实验结果表明,该算法优于广泛应用的PSNR和LMSE等传统模型,其评价结果与HVS判断结果相符,可以评价不同的图像处理过程。     

一类非张量积区域快速傅立叶变换算法在匡产并行机上的可扩展性测试

本文给出了一类基于六边形非张量积区域上的广义离散快速傅立叶变换算法（HFFT）以及它在国产百万亿次超级计算机（曙光5000A）上的测试运行情况．文章介绍了该算法在曙光5000A上的大规模集群测试加速比和可扩展性特性,并通过分析,说明HFFT在国产超级计算机的大规模并行环境下拥有良好的可扩展性．在使用8192个处理器核的情况下,HFFT加速比达到了277倍．我们同样对FFTw软件包进行了测试．本文的分析为解决其他科学计算程序在国产百万亿次规模集群上的可扩展性问题,提供了一些先行的参考和建议．     

一种高效的自适应彩色图像加密算法

将自适应的灰度图像加密算法引入彩色图像加密中,针对其安全性不理想和效率低等问题,采用耦合映像格子及AMS变换进行改进,设计一种新的自适应彩色图像加密算法。理论分析和仿真实验表明该加密算法操作简单、运算速度快、安全性高,能够在实际的并行计算平台上使用。     

基于残差能量的H.263与H.264间的编码转换

论述当前的视频转换编码技术,提出一种低复杂度的从H.263到H.264的编码转换结构。该结构基于视频编码中运动估计的残差能量最小的原理,使用自适应能量分类的方法对转换编码进行优化。实验结果显示,该方法相对于H.264全模式搜索能够节省50%以上的时间。与其他快速算法相比,具有较高的编码转换性能。     

3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用

讨论小波包阈值法去噪的机理,提出基于小波包变换的3σ规则和μ律阈值法在心音信号预处理中的方法,该方法保留小波包变换去噪的优势,能够有效地突出心音的特征部分,在心杂音信号去噪中有较好的效果。实验结果表明,该方法在去除干扰和心杂音上有着一定的优势,在心音信号检测中有重要的应用价值。