基于D_n格小波图像矢量量化编码方法

矢量量化是一种高效的数据压缩技术,作为一种有效的有损压缩技术,其突出优点是压缩比大以及解码算法简单,具有优良的率失真特性。通过将图片通过小波变换从而去除小波系数空间的松散分布结构所带来的编码冗余和复杂度。然后经过Dn格量化,降低码书的复杂度,通过4维码书对图像进行量化。     

一种基于小波变换的边缘检测算法

目的 利用小波变换,完成图像边缘的检测,提取能表征图像概貌的重要特征.方法 学习并比较几种边缘检测方法,结合小波变换的多尺度特性,对小波变换分解的近似系数和高频系数进行处理,构建模值和幅角图像,提出一种基于小波变换的图像边缘检测算法.结果 在MATLAB R2018b环境下,首先以屋顶图像为例,将算法与Roberts算...     

基于小波变换的图像融合方法研究

采用小波变换的多分辨率分析技术进行图像融合,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过融合算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像.仿真实验表明,采用本算法融合后的图像更符合客观实际,图像数据信息丰富.     

电能质量信号的三维数据压缩

为提高电能质量数据的压缩性能,满足低压缩比下高信噪比的工程要求,采用三维表示方法重构电能质量数据,利用三维小波分解与3D－SPIHT编码算法对七种典型的电能质量扰动信号的三维数据块进行压缩编码,并与传统SPIHT算法结果对比。实验证明三维压缩方法的优越性,在相同码率的条件下三维压缩方法具有更高的信噪比。在此基础上确定七种电能质量扰动信号在当前实验环境下的极限比特率与极限压缩比,分析信号特点对压缩比的影响。     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

小波包变换在拉曼光谱数据压缩中的应用

小波包变换作为一种有效的数据压缩方法,已经广泛用于图像、电子信号和红外光谱数据压缩。介绍了小波包压缩原理及方法,并选用小波包（bior）变换压缩了8种苯系物的拉曼光谱数据。压缩后光谱可保留原光谱能量的99．91％以上,置零系数百分比为87．50％,小波包变换压缩拉曼光谱数据效果明显。     

大规模植物场景绘制技术综述

大规模场景的快速绘制技术是虚拟现实、实时仿真等领域的关键技术。在农林业信息化发展进程中,植物场景的快速绘制技术对于农林业的发展有着深远的意义。但是由于植物模型固有的复杂性,以及农林业中大规模场景的要求,要实现实时绘制面临很多挑战。由于研究人员的不断努力,近年来在这一领域取得了丰硕的成果。回顾了该技术的发展历程,对其关键技术进行了分析和比较,最后对该领域的发展做出了总结和展望。     

一种基于小波变换的包络分析法

对机械故障中常见的调制信号，包络分析法是一种有效的分析方法，为克服当前的包络分析法需要选择合适的滤波器参数的局性性，提出了一种基于小波变换的包络分析方法，运用小波包将调制信号分解到不同频率段上，提取需要的频率段成分进行重构，对重构后的信号作络细化谱分析就能有效地从原始信号中提取调制信息，仿真信号和实际动用都表明该方法能有效地提取信号的故障特征。     

一种基于小波变换和多级树集合分裂算法的图像多描述编码改进算法

在研究基于嵌入式零树小波的多描述编码算法基础上,提出了一种结合小波变换和多级树集合分裂算法的图像多描述编码改进算法,阐述了该算法的原理,并用Matlab来对2种算法进行程序仿真。仿真结果证明,后者比前者在相同的条件(除所有描述都接收的情况)下能得到质量更高的重构图像,提高了数据传输的鲁棒性。     

基于GPU光线投射算法的心脏体数据可视化

针对分割后的心脏体数据显示问题,提出了基于GPU光线投射算法的高质量三维可视化新方法。该方法为了解决传统光线投射算法绘制速度慢的问题,采用GPU进行加速,并结合空体素跳过和光线提前终止忽略无效体素的采样。同时,为了获得高质量的重建结果,该方法结合心脏体数据的特点设计传递函数,基于体素梯度模白适应地调整采样步长,并应用Blinn-Phong多光源光照模型增强可视化效果。实验结果表明,该方法在实现实时绘制的同时,能够获得高质量的体绘制效果。     

柔性物体的虚拟力觉再现

为研究柔性物体的虚拟力觉再现,提出了一种以正三角形面片构成的弹簧-质点变形模型,并提出根据连续变形公式构造面片各顶点的变形.该变形模型的特点是可适用于较复杂的接触变形--如多点接触变形、面(线)接触变形.在此模型的基础上,利用DELTA手控器,对柔性物体接触变形以及实时虚拟力反馈进行半物理仿真.     

基于小波变换的树木年轮微密度信号处理

对树木年轮微密度信号进行分析,采用小波多分辨分析方法获取微密度近似信号,并通过重构误差和相位一致性分析,选出适于微密度信号多尺度分析方法的最优小波基.结果表明,小波变换有利于年轮微密度边界点识别和总体趋势分析;db5小波重构精确高、相位失真误差小,是树木年轮微密度信号小波变换的最优小波基.     

Research on Controlled Volume Operation Method of Large-scale Water Transfer Canal

The controlled volume method of operation is especially suitable for large-scale water delivery canal system with complex operation requirements. An operating simulation model based on the storage volume control method for multi-reach canal system in series was established. In allusion to the deficiency of existing controlled volume algorithm, the improved controlled volume algorithm of the whole canal pools was proposed, and the simulation results indicated that the storage volume and water level of each canal pool could be accurately controlled after the improved algorithm had been adopted. However, for some typical discharge demand operating conditions, if the previously mentioned algorithm was adopted, then it certainly would cause some unnecessary gate adjustments, and consequently the disturbed canal pools would be increased. Therefore, the idea of controlled volume operation method of continuous canal pools was proposed, and corresponding algorithm was designed. Through simulating practical project, the results indicated that the new controlled volume algorithm proposed for typical operating conditions could comparatively and obviously reduce the number of regulated check gates and disturb canal pools for some typical discharge demand operating conditions, thus the control efficiency of canal system could be improved.     

基于小波变换的拉曼光谱去噪处理

拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响光谱的准确性。利用小波变换在信号处理方面的优良特性,采用基于小波变换的信号去噪方法,对含噪的邻二甲苯拉曼光谱进行处理。选用平稳小波 bior2.2处理了含噪的邻二甲苯拉曼光谱信号。结果表明,采用平稳小波 bior2.2可以将信噪比由10dB 提升到21.3588dB,而均方误差仅为0.0014,去噪效果明显。     

基于小波变换的拉曼光谱去噪处理

拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响光谱的准确性。利用小波变换在信号处理方面的优良特性,采用基于小波变换的信号去噪方法,对含噪的邻二甲苯拉曼光谱进行处理。选用平稳小波bior2·2处理了含噪的邻二甲苯拉曼光谱信号。结果表明,采用平稳小波bior2·2可以将信噪比由10dB提升到21·3588dB,而均方误差仅为0·0014,去噪效果明显。     

基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演

以托克托县境内120个土壤有机质含量以及对应光谱数据为数据源,探究了不同土壤类型与土地利用类型下土壤有机质高光谱反演研究的可行性,采用连续小波变换对原始光谱（R）、光谱倒数（1/R）、光谱对数（LnR）、光谱一阶微分（R′）进行分解生成小波系数并与土壤有机质进行相关系分析,提取特征波段建立BP神经网络与支持向量机模型（SVM）。结果表明：①R、1/R、LnR、R′与土壤有机质相关系数经过连续小波变换后,较之前增加了0.204、0.090、0.199、0.252,表明连续小波变换可深度挖掘光谱潜在信息,提升与有机质含量之间的相关系数。②未经过连续小波处理前,SVM无法实现对当地土壤有机质含量的预测,经过处理后,模型SVM-CWT-R与SVM-CWT-R′的精度决定系数分别达到了050、0.56,均方根误差为0.17、0.15,相对分析误差为1.62、1.53,实现了对土壤有机质的有效估算。③经过连续小波变换后BP神经网络预测模型结果得到提升,其中BP-CWT-LnR预测模型效果最佳,精度决定系数达到0.76,较之前BP-LnR提升了0.2;均方根误差达到015,降低0.04;相对分析误差为2.12,增加了0.87。因此利用BP-CWT-LnR高光谱反演模型进行区域土壤有机质遥感监测,可为当今精准农业提供理论参考与技术支持。     

便携式木材自动检尺仪的开发设计

材积检测是木材加工、贸易的重要环节,自动化、便携式原木材积检测仪的缺乏严重影响着我国林木产业的经济效益.该研究详细分析了现代林业生产对便携式、自动检测仪的需求,从硬件集成、软件开发、应用测试3个方面阐述了便携式木材自动检尺仪的开发设计.