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小波<b>去噪</b>

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數(shù)字水印

    數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數(shù)學方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法,在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印,改進了小波多尺度分解算法,通過實驗說明,該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯

    標簽: 分塊 多尺度 頻域 數(shù)字水印

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

  • 基于小波分析的低截獲信號檢測方法研究

    在魚雷技術發(fā)展中,低截獲概率技術(LPI)的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力,同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法,具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測,相比于短時傅里葉變換的基礎上,采用Daubechies5小波對信號進行分解變換,證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。

    標簽: 小波分析 信號檢測 方法研究

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:lht618

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點,模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡,提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量,在多類別支持向量機的基礎上,設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型,實現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗,結(jié)果表明,該方法比單一支持向量機、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準確率更高。

    標簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進行循環(huán)平移,使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理,然后將降噪后的圖像進行循環(huán)反平移,最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進行平均處理,以減少去噪后圖像的失真。實驗結(jié)果表明,該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比,而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標簽: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:ddddddos

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進行預處理,包括對確定的人臉表情區(qū)域進行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進行分類。實驗結(jié)果表明,上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快,能達到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。

    標簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 多級小波逆變換實時系統(tǒng)方案

    提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進行實時處理的要求,并且所設計的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點。

    標簽: 多級 小波逆變換 實時系統(tǒng) 方案

    上傳時間: 2014-12-28

    上傳用戶:Zero_Zero

  • 基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的故障診斷方法

    由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時,故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法,先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息,然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入,由具有智能學習功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例,在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗,結(jié)果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

    標簽: Elman 故障診斷

    上傳時間: 2013-11-11

    上傳用戶:zjf3110

  • 多級小波逆變換實時系統(tǒng)方案

    提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進行實時處理的要求,并且所設計的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點。

    標簽: 多級 小波逆變換 實時系統(tǒng) 方案

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:JasonC

  • 新型小波包頻帶能量法在電機斷條故障診斷中的研究

    討論了交-交變頻調(diào)速系統(tǒng)故障診斷的重要性,針對目前變頻系統(tǒng)輸出電流諧波比較大,用常規(guī)方法不易判斷的問題,提出了用新型小波包頻帶能量法提取電機斷條故障信號的特征量,并運用該算法對變頻調(diào)速系統(tǒng)電機斷條時和正常時輸出電流波形特征量進行分析。仿真結(jié)果表明,新型小波包頻帶能量特征法與常規(guī)診斷方法相比,具有準確度高、診斷速度快等優(yōu)點。

    標簽: 頻帶 能量 電機斷條 故障診斷

    上傳時間: 2015-01-02

    上傳用戶:hgmmyl

  • 基于小波變換的電力系統(tǒng)諧波檢測的研究

    小波變換在電力系統(tǒng)諧波中的應用,與諧波本身的特性是直接相關的,要得到實時性和精確性都較高的檢測效果就需要對電力系統(tǒng)的諧波特點,小波在這方面的應用原理有深刻的理解。文中對此在作了深入分析的基礎上,還重點研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素,用仿真驗證其影響效果。最后針對目前的研究成果論述小波在諧波檢測應用中的發(fā)展,為小波變換在分析有效、精確、可靠的電力諧波檢測方法提供研究思路。

    標簽: 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測

    上傳時間: 2013-11-21

    上傳用戶:yuanxiaoqiang

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