检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

静态小波相关滤波法在振动信号处理中的应用

制造业自动化 2011年第11期33卷 62-64页

作者：张丹隋文涛李志永季画山东理工大学电气与电子工程学院淄博255049 山东理工大学机械工程学院淄博255049

为了有效提取振动信号中的故障特征,本文提出将静态小波变换和尺度相关滤波相结合的方法。先对信号进行静态小波分解,再利用尺度相关法分离信号与噪声,提出了一种针对振动信号的噪声能量阈值估计算法。利用连续小波变换和尺度相关对振... 详细信息

为了有效提取振动信号中的故障特征,本文提出将静态小波变换和尺度相关滤波相结合的方法。先对信号进行静态小波分解,再利用尺度相关法分离信号与噪声,提出了一种针对振动信号的噪声能量阈值估计算法。利用连续小波变换和尺度相关对振动信号降噪。实例分析表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好的提取振动信号中的故障特征。

关键词：静态小波尺度相关降噪振动信号

基于多尺度静态小波分解的改进型CFAR船只检测算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

遥感信息 2010年第2期32卷 73-78页

作者：郭经张红王超吴樊中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京100086 中国科学院研究生院北京100049

SAR船只目标检测是实现海上安全监测的有效手段。由于在海杂波较为复杂的情况下,传统CFAR算法对于弱小船只检测效果不佳,本文提出了基于多尺度静态小波分解的改进型CFAR检测算法。首先通过实验选出最优小波基及最佳小波分解级数,再利用... 详细信息

SAR船只目标检测是实现海上安全监测的有效手段。由于在海杂波较为复杂的情况下,传统CFAR算法对于弱小船只检测效果不佳,本文提出了基于多尺度静态小波分解的改进型CFAR检测算法。首先通过实验选出最优小波基及最佳小波分解级数,再利用幂运算对经多尺度乘性增强的小波系数进行优化,以增强船只与海洋背景的对比度,从而运用简单的CFAR算法即可得到较好的检测效果。最后,以新型星载ALOS-PALSAR数据为例,通过与传统CFAR算法的对比实验,验证本文算法的有效性。实验表明,利用Sym2最优小波基的较强边缘检测能力以及小波多尺度乘性增强,双重强化了船只目标的边缘影像特征,并有效抑制了海杂波噪声,使得本文算法在提高检测率与降低虚警率两方面都优于传统CFAR算法,有利于高海杂波下弱小船只的检测。

关键词：船只目标检测 SAR CFAR 静态小波最优小波基

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

静态二维离散小波变换在图像压缩中的研究

河南师范大学学报（自然科学版） 2009年第2期37卷 30-32页

作者：彭高辉蒋礼袁合才华北水利水电学院数学与信息科学学院郑州450011

通过对DWT的分析,引入静态小波变换,从对静态一维离散小波变换的分解、重构,到对静态二维离散小波变换的分解、重构,运用实例作比较,说明静态离散小波变换的优点,并提出需要改进的地方.

关键词：静态小波压缩分解重构

图像融合在地面目标检测及特征提取中的应用研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图像融合在地面目标检测及特征提取中的应用研究

作者：罗有敢国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着传感器技术的迅猛发展及其在军事、遥感、工业等方面的广泛应用,多传感器数据融合逐渐成为研究热点。图像融合是数据融合的一个重要分支,其目的是最大限度保持源图像对于应用目的有用信息,减少单传感器的不确定性和数据冗余性,增加... 详细信息

随着传感器技术的迅猛发展及其在军事、遥感、工业等方面的广泛应用,多传感器数据融合逐渐成为研究热点。图像融合是数据融合的一个重要分支,其目的是最大限度保持源图像对于应用目的有用信息,减少单传感器的不确定性和数据冗余性,增加后续处理的可靠性。本文以光学和红外传感器数据为基础,主要研究图像融合在地面目标检测和特征提取方面的应用。主要工作及研究成果如下: 1多种图像融合算法的性能比较。采用不同融合算法,分别对多聚焦图像、多光谱图像和红外与可见光图像进行融合,比较融合后图像的清晰度、熵和目标信噪比等性能参数。实验结果表明基于小波变换的多分辨率图像融合算法是比较通用可靠的算法。 2图像融合在地面小目标检测中的研究。针对地面运动小目标低信噪比、无纹理形状等特征,单帧图像目标可检测性难的特点,提出一种基于差分图像融合在双波段红外复杂地面背景条件下的运动小目标检测方法。首先利用小波变换方法把差分图像分解到不同方向不同频段进行融合,然后对小波重构后的差分图像进行目标检测。实验结果表明基于双波段红外差分图像融合算法能更有效地从复杂地面背景中检测出低信噪比的运动小目标,减小虚警概率,提高目标的检测性能。 3图像融合在目标特征提取中的应用研究。充分利用可见光图像丰富的纹理信息和红外图像对热目标敏感的特点,提出一种基于感兴趣区域的静态小波融合方法,采用了低频小波系数基于像素邻域能量融合和高频系数绝对值选大的融合规则,然后对重构后图像进行边缘、目标形状和结构特征的提取。实验结果表明,该方法能够得到比源图像更加清晰完整的目标轮廓,提取出更加合理的目标形状和结构特征,有利于后续的自动目标分类识别。

关键词：图像融合多分辨率分析小波变换静态小波目标检测特征提取

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波变换理论的影像融合及评价

遥感信息 2006年第6期28卷 17-19,30,I0002-I0003页

作者：王坚张继贤刘正军丁燕梅中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所

研究了基于MALLAT小波变换与静态小波变换(SWT)改进的IHS影像融合方案,并与标准IHS,BROVEY,PCA融合算法进行对比,分析了各种融合结果的优缺点。采用信息熵,标准差指标对信息量进行比较。选择平均值,相关系数,标准偏差指数进行融合影像... 详细信息

研究了基于MALLAT小波变换与静态小波变换(SWT)改进的IHS影像融合方案,并与标准IHS,BROVEY,PCA融合算法进行对比,分析了各种融合结果的优缺点。采用信息熵,标准差指标对信息量进行比较。选择平均值,相关系数,标准偏差指数进行融合影像光谱特征评价。针对ETM+全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性,但两种不同的离散小波变换方法改进的融合效果各有优缺点。

关键词： MALLAT算法静态小波影像融合