小波系数

摘要： 二向反射率因子(bidirectional reflectance factor,BRF)和方向半球反射率因子(directional-hemispherical reflectance factor,DHRF)是反射光谱的两种形式,但在生化参数监测过程中,多数研究忽略了BRF和DHRF光谱的差异及其对叶片叶绿素含量(leaf chlorophyll content,LCC)反演的影响。本研究以不同品种、密度及氮素处理的小麦田间小区试验为基础,在叶片尺度获取了BRF和DHRF光谱,并计算相应的植被指数和小波系数,建立了基于植被指数和小波系数的LCC监测模型,定量分析BRF和DHRF光谱、植被指数和小波系数的差异及其对LCC反演的影响。结果表明,1)BRF和DHRF随LCC变化趋势一致,但两种光谱存在显著差异,且BRF光谱值高于DHRF光谱值;2)在一定程度上,应用植被指数和小波系数均可消除BRF和DHRF光谱差异的影响,其中归一化红边植被指数(normalized differential red edge vegetation index,NDRE)和红边叶绿素指数(red edge chlorophyll index,CIred-edge)可以消除BRF和DHRF光谱差异的影响(R^(2)=0.930),但小波系数的性能要优于植被指数(R^(2)=0.995);3)基于DHRF光谱的植被指数和小波系数对LCC的估测能力优于BRF光谱,所有植被指数中NDRE反演效果最好(DHRF:R^(2)=0.957;BRF:R^(2)=0.938;All:R^(2)=0.892),第4尺度765 nm处的小波系数WF(4,675)反演LCC的效果优于NDRE(DHRF:R^(2)=0.985;BRF:R^(2)=0.971;All:R^(2)=0.973),且WF(4,675)消除BRF和DHRF光谱差异对LCC反演的影响能力强于NDRE(WF(4,675):R^(2)=0.973;NDRE:R^(2)=0.892)。综上所述,BRF和DHRF光谱存在差异,且这种差异不能直接忽略。研究明确了BRF和DHRF光谱的差异,为构建基于BRF和DHRF光谱的统一模型及提升冠层尺度LCC精确反演提供理论基础。

摘要： 针对当前超高层建筑变形监测方法存在建筑基线分量计算误差大、无法提供明确建筑变形信息的问题,提出基于改进北斗卫星导航的超高层建筑变形监测方法.通过计算超高层建筑图像的信号阈值,获取图像噪声强度等信息,完成图像信息去噪.在去噪图像基础上,根据误差计算公式获取建筑总投点的误差以及总体高度,并构建变形监测模型.通过对该模型的计算,实现了超高层建筑变形监测.结果表明,所提方法的超高层建筑基线分量误差较小,并具备较高的误差校准能力,验证了所提方法的有效性.

摘要： 为解决传统方法网络通信信号信噪比较高的问题,文章提出基于NoC架构的网络通信抗干扰方法。根据信号中小波系数能量的分布情况来定位干扰信号,获取网络通信入侵干扰信号的分布情况;利用NoC架构建立网络通信信道模型,对网络通信信道中干扰信号进行调制和降噪处理;设计通信网络路由机制,确保网络通信抗干扰后信号的有效传输。经实验证明,应用该设计方法网络通信信号信噪比小于传统方法,能够有效去除网络通信信道的噪声干扰。

摘要： 地上生物量(AGB)是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要.由于传统植被指数(VIs)估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换(DWT)的影像小波分解(IWD)技术提取的高频信息和连续小波转换(CWT)技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力.首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据.其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数.然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段.最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归(PLSR)方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果.结果表明:(1)每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低.(2)对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强.(3)每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度(VIs:建模R2=0.70,RMSE=98.88 kg·hm-12,NRMSE=11.63％;VIs+IWD:建模R2=0.78,RMSE=86.45 kg·hm-12,NRMSE=10.17％;VIs+CWT:建模R2=0.85,RMSE=74.25 kg·hm-12,NRMSE=9.27％).通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考.

摘要： 为了使复数图像更为清晰、边缘轮廓更为平滑,提出了一种基于局部统计参数的复数图像降噪算法,使用单小波转换方法对图像分解与重构,得到复数图像的三种带通子带,使用局部统计参数对子带图参数调整,映射出复数图像的局部架构特征,利用各向同性扩散方法,将复数图像梯度算子转换为常量,通过上述得到的架构特征结果对初始复数图像进行基础降噪,同时因图像仍存在冗余噪声,依靠小波系数信号对冗余噪声进行几率密度,计算完成二次降噪.仿真结果证明,较比传统方法,所提方法能够有效地对复数图像进行降噪,并且降噪完成后不会出现冗余噪声.

摘要： 目的 将患者头部的结构信息和功能信息在同一图像上融合体现,方便临床医生更直观地了解头部的解剖、生理及功能状态.方法 试验选取了两种不同的融合规则,利用Matlab软件实现头部PET图像和头部CT图像的融合:简单的图像像素灰度值加权融合法和基于小波系数的区域特征融合规则.首先采用sym系列不同的小波基函数来提取图像的不同频率的细节信息,根据得到的不同小波系数基于图像的局部特征选择相对应的融合规则实现两幅图像的融合.结果 根据两种融合规则得到的不同融合图像的参数的对比,可以看出基于小波系数区域特征融合图像的效果较好.并且,当n=7时,采取sym7小波实现的融合图像要比同系列的其他小波基函数实现的融合图像能提供更多的有诊断价值的信息.结论 医学图像融合可以使不同的成像技术取长补短,相辅相成,在同一图像上实现区域特征的信息量最大化.

摘要： 为了解西北内陆和东部沿海PM2.5浓度值特征和差异,使用小波分析和Spearman相关性分析对12个主要城市冬、春季PM2.5浓度值进行分布特征和差异对比分析.结果表明:受地理位置和地形差异影响,PM2.5浓度值在西北内陆和东部沿海城市有明显差异性.主要表现在:1)冬、春季西北内陆和东部沿海地区PM2.5分布存在明显差异,东部沿海空气质量优于西北内陆,PM2.5超标率相对较低,而乌鲁木齐和西安PM2.5超标占比较高;2)小波分析显示,西北内陆和东部沿海在周期上表现出明显区别,但整体出现在冬季(80 d之前);3)Spearman相关系数存在明显的距离衰减性,相关系数由西北内陆向东部沿海城市依次减弱;4)东部和西北PM2.5浓度值突变在时间尺度上有较明显差异,西北内陆突变值整体出现在第2,11,24,49,70天,东部沿海则出现在第2,17,42,53,70天.

摘要： 在D.L.Donoho等人提出的阈值图像去噪的基础上,提出了一种基于二进小波的多阈值去噪算法.针对传统软硬阈值函数的缺陷,本文提出了一个新的阈值函数,并给出了通用阈值的一种改进形式,为分析此方法的去噪性能,对同一图像叠加不同水平的高斯噪声的情况进行了实验.相比传统的阈值去噪算法,改进的算法不仅改进了硬阈值函数在阈值处不连续的缺点,而且克服了软阈值模型中原系数与经过阈值处理后的系数之间有恒定偏差的缺点.通过实验仿真,在图像去噪中具有更高的信噪比,取得了更好的视觉效果,具有更好的实用性.

摘要： 采用当前方法在白噪声干扰下对复数图像进行去噪处理时,存在去噪效率低和去噪效果差的问题.提出白噪声干扰下复数图像快速非局部均值(Non-local means,NLM)去噪算法,分析白噪声在复数图像中的分布规律,采用主成分分析法对复数图像进行降维处理,在预处理后的复数图像中获取样本区域,对其进行小波系数修正,通过调整图像频带内小波系数相似加权和,控制小波系数之间存在的相似度,与噪声标准差之间为正比关系,利用修正结果计算各小波系数在小波分解后高频子带内的相似度,根据计算得到的相似度调整小波系数,实现复数图像的快速去噪.仿真结果表明,所提方法的去噪效率高、去噪效果好.

摘要： 针对100架民航飞机识别的现实问题,设计了包含数据分析/处理、特征参数标准数据库建立、分类、优化等模块的多特征值联合射频指纹识别模型。数据分析/处理中,分析了小波系数、瞬时相位、希尔伯特黄变换能量谱、相关系数、时域包络、概率密度函数等参数的区分度,并选定特征参数。特征参数数据库建立中,为避免RFF特征丢失,利用直接测量法建立特征参数标准数据库。分类过程中,基于相关度和阈值理念,定义了单特征分类规则及联合分类规则。最后通过人工修订参数的方法实现了模型的优化。结果表明,在硬件资源受限、选择样本数偏低的情况下,该模型平均识别率达到69.75%,为解决飞机数据识别的现实问题提供了一定的理论参考。

摘要： 分析了遥感图像CCSDS压缩算法实现中小波系数的组织和访问需求,提出了一种面向预测熵编码的小波系数组织与访问方法,该方法包括:通过片内空间的高效复用,大幅度减少了片内资源的使用面积;设计二维队列调度机制,有效支持了多路预测熵编码的并发处理;利用FPGA的资源特性,采用四个片内BlockRAM存储器并行存储模式,可以在一个周期内提供预测熵编码所需相邻列的多个数据.VLSI实现结果表明,该方法所使用的片内存储空间比直接存储节约达70％,且访问性能高于同类方法.

摘要： 分析了遥感图像CCSDS压缩算法实现中小波系数的组织和访问需求,提出了一种面向预测熵编码的小波系数组织与访问方法,该方法包括:通过片内空间的高效复用,大幅度的减少了片内资源的使用面积;设计二维队列调度机制,有效支持了多路预测熵编码的并发处理;利用FPGA的资源特性,采用四个片内BlockRAM存储器并行存储模式,可以在一个周期内提供预测熵编码所需相邻列的多个数据.VLSI实现结果表明,该方法所使用的片内存储空间比直接存储节约达70％,且访问性能高于同类方法.

摘要： 红外焦平面成像质量受材料生长及器件制备工艺的影响,易出现盲元缺陷.精准的盲元检测是对于后续的红外图像处理有重要的意义,但固定条纹噪声的存在经常会导致盲元的检测偏差.本文利用复数小波分解的高频小波系数进行阈值去噪,将去噪的小波系数重构以消除条纹噪声对盲元检测的影响,再采用3σ准则进行盲元检测.经HgCdTe红外焦平面成像验证,本方法对具有固定条纹噪声的红外图像盲元检测更加精准.

摘要： 针对滚动轴承机械在运行过程中采集信号的非平稳性,提高信噪比,提取出淹没信号中的有用成分,正确地分析结论,构造了一种基于冗余第二代小波和阈值降噪相结合的故障特征提取方法.此方法不进行剖分运算,对其逼近信号和细节信号进行插值补零,根据待分析信号的特点,然后利用冗余预测器和更新器对每层进行预测和更新运算,可以有效地提供时域特征信息,并对各层小波系数采用选取有效的阈值降噪,之后对降噪后的系数提取出与故障频率相关的成分.从实验和工程振动信号分析结果两方面,验证了该方法的有效性.

摘要： 本文利用南阳市气象站1971～2012年的日照资料,研究了42年来南阳市日照时数变化情况.70年代、90年代10年年平均日照时数高于42年年平均值,80年代、2000年以后历年年平均日照时数低于42年年平均值.南阳市日照时数呈波动状变化,总体趋势看年日照时数呈减少趋势,南阳市夏、秋、冬季日照时数呈减少趋势,春季的日照时数变化趋势呈微弱的增长趋势.南阳市日照月变化趋势为1-4月逐渐增多,5月达到全年最高值,9-12月一直为下降趋势.从气候变化趋势来看1、2、5、6、7、8、9、10、11、12月月日照时数呈减少趋势,3、4月月日照时数呈增加趋势.由南阳年日照时数小波系数实部图可得到更丰富的变化周期尺度信息,清楚地显示了南阳近42a年日照时数在不同时间尺度上的周期振荡和突变点特征.南阳年日照时数变化存在3个明显的周期震荡,分别是6-8a、26-28a和35～36a左右的尺度.对南阳市日照时数用Mann-Kendall法进行分析.由UF曲线可见,自1971年以来,南阳市年平均日照时数一直处于下降趋势,根据UF和UB曲线交点的位置,确定南阳市年日照时数21世纪的减少趋势是一突现象,具体是从2001年开始.

摘要： 作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示.本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法.该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输.解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号.仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显.

摘要： 图像的去噪和压缩一直是图像处理的经典问题，传统的方法中很难将二者同时兼顾。四元数小波变换是实小波、四元数理论及二维希尔伯特变换相结合的产物，是一种新的多尺度分析图像处理工具。图像经四元教小波变换后，其小波系数不仅在尺度内具有相关性，而且在尺度间也具有一定的相关性。文中提出一种混合统计模型，该模型包括尺度间的二元非高斯分布模型和尺度内的广义高斯分布模型，然后运用最小均方误差估计从噪声图中的小波系数恢复原图的系数，从而达到去除图像的噪声的目的。仿真实验表明：本文方法不仅提高了峰值信噪比，视觉上达到明显的去噪效果，而且取得了较高的压缩比。

摘要： 使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节，对检测出的边缘和纹理细节图像进行处理后，将它和含噪图像分别进行小波变换，然后将其小波系数对应叠加，最后对叠加之后的小波系数进行小波自适应软阈值去噪。实验证明该方法比较传统方法在视觉效果和信噪比方面都有较大的改善。

摘要： 以直观的二值图像作为水印信息，以音频数据为嵌入对象，提出一种基于改进离散小波变换的数字音频盲水印算法。首先，对作为水印的二值图像进行伪随机排列并将其转化为一维序列，其次，对原始音频信号进行分段三级离散小波变换，并选择离散小波变换细节分量作为嵌入点，然后通过修改原始音频信号小波系数小数点后数据的奇偶性将数据嵌入高频子带。此算法的特点是水印检测不需要原始音频信号，简单而且实用。实验表明该算法具有较好的不可感知性、很强的鲁棒性。

摘要： 提出了一种在离散小波域中采用基于三段低频小波系数之间能量关系的音频水印算法,算法将音频四层小波变换的第四层低频小波系数分割成互不重叠的段,计算以及调整各段小波系数的能量,从而完成水印的嵌入;在隐藏水印信息的同时,嵌入同步信号,使得水印具有自同步的能力,采用扩频、纠错编码、冗余嵌入以及数据重组等技术来提高算法的鲁棒性,实验结果表明,算法在抵抗各种通用的音频攻击(如重采样、重量化、高斯噪声、MP3压缩等)和基于Stirmark Benchmark for Audio工具软件的常见攻击具有很好的性能.

摘要： 本发明提供了一种一种基于小波近似系数熵的多信号智能调制模式识别方法，构建训练信号集，基于深度神经网络方法对多信号调制模式识别系统进行训练，最后调制模式识别结果测试，实现复杂电磁环境下多信号的智能调制模式识别。本发明不仅降低了深度神经网络的复杂度，而且提升了其在低信噪比下的调制识别性能，在复杂电磁环境低信噪比下通过小幅增加深度神经网络训练次数可达到较高的识别率，证明了调制识别方法的有效性。另外，通过选择各尺度小波近似系数熵不同的指数权重矢量，可以将所提出模型扩展到更多的应用领域，表明模型具有较好的可移植性。

摘要： 针对目前脑卒中患者的传统康复治疗受治疗师主观临床经验的制约，以及难以实时反映患者康复进展的问题，本发明公开了一种基于脑肌电信号小波相干系数的卒中康复评估方法，属于康复医学技术领域；通过构建一种脑电信号结合肌电信号的提取方案，对脑电、肌电信号进行处理与分析，提取信号特征进行运动相关信息的识别，得出患者实时状态下的康复阶段情况，实现了基于脑电、肌电信号的康复评估。本发明方法通过分析患者的三角肌sEMG信号和对应脑区EEG信号的相干性与上肢运动功能恢复间的关联性，为后续制定康复方案提供了参考指标，并基于小波相干系数对卒中恢复中期和卒中恢复后期两类患者进行分类，构建二分类的评估模型，分类正确率达到88.9%±4.9%。

摘要： 本发明提供一种基于层间相关系数的小波双阈值去噪方法，对含噪信号采用平稳小波变换SWT进行处理，得到低频部分的输出系数和高频部分的输出系数，根据每个萤火虫代表的每组下阈值调节因子，采用基于层间相关系数的小波双阈值函数对高频部分的输出系数进行处理，然后对处理后的高频部分输出系数与低频部分输出系数进行重构得到去噪后的信号，最后将去噪后信号的信噪比作为萤火虫的亮度，信噪比越大表示萤火虫的亮度越大，也表示每个萤火虫所代表的下阈值调节因子的去噪效果越好，利用萤火虫算法得到最优去噪信号，本发明结合了分层阈值和半软阈值方法，并加入了萤火虫算法，以信噪比(SNR)指标对阈值的给定进行了优化处理，提高了阈值精度。

摘要： 本发明涉及一种利用工频分量小波系数直线拟合检测的小电流接地系统故障选线方法，属电力系统继电保护技术领域。当小电流接地系统发生单相接地故障后，根据保护安装处测得的三相电流可得故障零序电流，对故障后5ms短时窗各馈线零序电流对其进行小波分解，提取包含工频频带小波系数，对其进行直线拟合，然后用得到的拟合直线斜率的极性来表征该馈线零序电流工频频带的变化趋势；根绝故障馈线工频频带变化趋势极性与健全馈线工频频带变化趋势极性相反，健全馈线工频频带变化趋势相同的规律，构造馈线选线符号函数。若该馈线的符号函数值为-1，则该馈线为故障馈线；反之，若馈线的符号函数值为1，则该馈线为健全馈线；若所有馈线的符号函数值均为1，则为母线故障。本方法原理简单，采样频率较低，对小故障合闸角情况下的故障仍能实现正确选线。

摘要： 本发明公开了一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法，包括以下步骤：S1单层分解以得到初始低频子带和三个高频子带；S2均衡化计算以获得第一低频子带，初始低频子带具有系数大于零的初始序列，第一低频子带具有系数大于零的第一序列；S3计算初始序列不等于零的初始个数与第一序列不等于零的第一个数之间的差值；S4计算用于插入第一序列的多个插入位置和每一插入位置的插入值，以得到第二序列；S5将第二序列的数值按照系数从小到大的顺序依次替换初始序列的数值，以得到具有第三序列的第三低频子带；S6重构第三低频子带和三个高频子带，以得到第一图像。本发明能够在增强图像对比度的同时增加图像的灰度级数(或灰度层次)、丰富图像细节。

摘要： 本发明公开了一种基于小波系数学习的图像超分辨率重建方法，属于图像超分辨率领域。本发明先选取图像训练集和测试集；对低分辨率图像进行二维平稳小波变换，对高分辨率图像进行二维小波包变换，分别得到LR图像和HR图像的小波系数；步骤三、构建深度神经网络；步骤四、利用深度神经网络对LR图像小波系数的深度网络特征进行提取，并得到HR图像小波残差系数；步骤五、将得到的HR图像小波残差系数还原为HR的小波系数，并进行二维小波包反变换得到最终的高分辨率图像。与现有技术相比，本发明通过使用大量的外部训练集训练一个深度超分辨率模型，能在极短时间内对图像进行超分辨率重建，重建结果明显优于大部分算法。

摘要： 本发明涉及一种利用工频分量小波系数直线拟合检测的小电流接地系统故障选线方法，属电力系统继电保护技术领域。当小电流接地系统发生单相接地故障后，根据保护安装处测得的三相电流可得故障零序电流，对故障后5ms短时窗各馈线零序电流对其进行小波分解，提取包含工频频带小波系数，对其进行直线拟合，然后用得到的拟合直线斜率的极性来表征该馈线零序电流工频频带的变化趋势；根绝故障馈线工频频带变化趋势极性与健全馈线工频频带变化趋势极性相反，健全馈线工频频带变化趋势相同的规律，构造馈线选线符号函数。若该馈线的符号函数值为-1，则该馈线为故障馈线；反之，若馈线的符号函数值为1，则该馈线为健全馈线；若所有馈线的符号函数值均为1，则为母线故障。本方法原理简单，采样频率较低，对小故障合闸角情况下的故障仍能实现正确选线。

摘要： 本发明公开了一种基于动态权重小波系数深度残余网络的复合材料缺陷检测方法。利用实验的复合材料板采用同侧相向检测法，并使用A0模态对复合材料板进行缺陷检测得到多组样本；将多组样本分为训练样本和测试样本；训练动态权重小波系数深度残余神经网络；验证动态权重小波系数深度残余神经网络；动态权重小波系数深度残余神经网络对复合材料板进行检测，输出对应的检测类型。

摘要： 本发明属于核磁共振测深信号噪声抑制领域，为一种基于类周期性小波系数恢复的核磁信号尖峰噪声抑制方法，包括以下步骤：首先对含有噪声的地面磁共振信号进行离散小波分解，提取出各尺度小波细节系数，运用类周期性小波系数恢复算法对各尺度小波细节系数进行更新，最后利用小波反变换恢复有效磁共振信号，剔除尖峰脉冲噪声。本发明仅通过处理单次信号即可有效剔除尖峰脉冲噪声，对强噪声环境中提取有效磁共振信号具有重要意义和应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于连续小波系数的二类水体叶绿素a浓度反演方法，包括先实地采集二类水体表面的反射率数据和水体的叶绿素a浓度；然后将反射率数据在不同尺度下进行连续小波变换，得到多个小波系数；接着将小波系数与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析，筛选出相关性较高的小波系数；再将筛选出的小波系数进行偏最小二乘回归建模，建立以小波系数为自变量，叶绿素a浓度为因变量的叶绿素a浓度反演模型；对于待测的二类水体，实地采集其表面的反射率数据，将其进行连续小波变换得到小波系数，然后基于该小波系数，利用叶绿素a浓度反演模型进行反演，最终得到该二类水体的叶绿素a浓度。本发明能够实现二类水体叶绿素a浓度高精度反演。