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雙邊濾波

基于小波變換的改進(jìn)影像金字塔模型

　　隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進(jìn)的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級(jí)系數(shù)量化、編碼后，分別存儲(chǔ)于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時(shí)的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進(jìn)式傳輸。

標(biāo)簽： 小波變換金字塔模型

上傳時(shí)間： 2013-10-20

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波導(dǎo)傳輸檢波裝置的研究

　　波導(dǎo)傳輸檢波裝置用以發(fā)射機(jī)的檢波式功率監(jiān)測，是雷達(dá)導(dǎo)引頭發(fā)射機(jī)的一個(gè)重要組成部分。發(fā)射機(jī)產(chǎn)生的大功率射頻信號(hào)經(jīng)過波導(dǎo)傳輸檢波裝置最終傳輸給天線，在大功率傳輸過程中，波導(dǎo)傳輸檢波裝置從大功率射頻信號(hào)中耦合出一定量進(jìn)行射頻信號(hào)包絡(luò)檢波，檢波信號(hào)通過外圍電路處理可以反映發(fā)射機(jī)工作狀態(tài)，并可反饋優(yōu)化發(fā)射機(jī)工作狀態(tài)。文中介紹了波導(dǎo)傳輸檢波裝置的設(shè)計(jì)原理，并對設(shè)計(jì)中的一些重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了仿真，其中包括了溫度對設(shè)計(jì)的影響。

標(biāo)簽： 波導(dǎo)傳輸檢波裝置

上傳時(shí)間： 2013-11-23

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三角波振蕩器一些介紹

對三角波振蕩器的一些介紹

標(biāo)簽： 三角波振蕩器

上傳時(shí)間： 2013-10-29

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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(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)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(jìn)了小波多尺度分解算法，通過實(shí)驗(yàn)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(biāo)簽： 分塊多尺度頻域數(shù)字水印

上傳時(shí)間： 2013-11-08

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基于小波分析的低截獲信號(hào)檢測方法研究

在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時(shí)也對截獲信號(hào)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(hào)信號(hào)進(jìn)行檢測，相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號(hào)進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。

標(biāo)簽： 小波分析信號(hào)檢測方法研究

上傳時(shí)間： 2013-10-22

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基于小波分析的脈搏波信號(hào)處理

對脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前，對信號(hào)的去噪非常重要，本論文利用Mallat算法對脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪，分別對閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析，通過大量實(shí)驗(yàn)對比，比較了它們在處理脈搏波信號(hào)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對一段含噪脈搏波信號(hào)降噪，得到了滿意的去噪效果。

標(biāo)簽： 小波分析信號(hào)處理脈搏波

上傳時(shí)間： 2013-10-20

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動(dòng)態(tài)電路在方波下形成的波形的解析

這是一階二階電路在方波下形成的波形解析

標(biāo)簽： 動(dòng)態(tài)電路方波波形

上傳時(shí)間： 2013-11-24

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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(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識(shí)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(jī)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(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。

標(biāo)簽： LS-SVM 集成模擬電路故障檢測

上傳時(shí)間： 2013-10-31

上傳用戶：417313137
小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

針對信號(hào)檢測中經(jīng)常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值，對噪聲成分進(jìn)行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號(hào)降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號(hào)進(jìn)行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

標(biāo)簽： 小波分析信號(hào)降噪中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-10-19

上傳用戶：alex wang
脈搏波信號(hào)降噪和特征點(diǎn)識(shí)別研究

對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號(hào)中，然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時(shí)，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對于分析人體生理健康很有意義。針對信號(hào)去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力，且具有對信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。

標(biāo)簽： 脈搏波信號(hào)降噪特征點(diǎn)識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-10-12

上傳用戶：shirleyYim