数字水印是数字信息安全领域研究的一个热点。小波变换算法以其多分辨率分析的特性在应用数学方面取得了一定的发展。文中结合小波算法，在数字图像的低频域中采用分块方法来嵌入数字水印，改进了小波多尺度分解算法，通过实验说明，该数字水印算法对数字水印的稳定性效果明显
上传时间： 2013-11-08
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在鱼雷技术发展中，低截获概率技术（LPI）的采用大大提高鱼雷的作战能力，同时也对截获信号提出了更高的要求。本文将基于小波分析的检测方法，具体对有效的低截获特征信号信号进行检测，相比于短时傅里叶变换的基础上，采用Daubechies5小波对信号进行分解变换，证明小波分析方法的有效性及优越性。
上传时间： 2013-10-22
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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能，故障诊断准确率更高。
上传时间： 2013-10-31
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为了提高图像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先将待去噪图像进行循环平移，使用Contourlet域HMT模型对平移后的图像进行降噪处理，然后将降噪后的图像进行循环反平移，最后将不同循环平移量下的降噪图像进行平均处理，以减少去噪后图像的失真。实验结果表明，该方法不仅可以提高降噪后图像峰值信噪比，而且可以提高降噪后图像的视觉效果。
标签： Contourlet Spinning Cycle HMT
上传时间： 2014-12-23
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为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。
上传时间： 2013-11-08
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间： 2014-12-28
上传用户：Zero_Zero
由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时，故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法，先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息，然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入，由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以12脉冲整流电路为例，在Matlab软件下建立电路模型进行仿真实验，结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断。
上传时间： 2013-11-11
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间： 2013-12-20
上传用户：JasonC
讨论了交-交变频调速系统故障诊断的重要性，针对目前变频系统输出电流谐波比较大，用常规方法不易判断的问题，提出了用新型小波包频带能量法提取电机断条故障信号的特征量，并运用该算法对变频调速系统电机断条时和正常时输出电流波形特征量进行分析。仿真结果表明，新型小波包频带能量特征法与常规诊断方法相比，具有准确度高、诊断速度快等优点。
上传时间： 2015-01-02
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小波变换在电力系统谐波中的应用，与谐波本身的特性是直接相关的，要得到实时性和精确性都较高的检测效果就需要对电力系统的谐波特点，小波在这方面的应用原理有深刻的理解。文中对此在作了深入分析的基础上，还重点研究了采用小波变换研究谐波检测的主要因素，用仿真验证其影响效果。最后针对目前的研究成果论述小波在谐波检测应用中的发展，为小波变换在分析有效、精确、可靠的电力谐波检测方法提供研究思路。
上传时间： 2013-11-21
上传用户：yuanxiaoqiang
