基于小波包变换的DSSS窄带干扰抑制算法研究

提出一种直接序列扩频系统（DSSS）中基于频移非抽取性小波包变换（SUWPT）的窄带干扰抑制算法，该算法在非抽取性小波包变换的基础上，利用频移将干扰更好的集中在某一子频段，并参考能量聚集度原则，对DSSS中的窄带干扰进行定位和抑制。对算法性能进行分析，并通过计算机仿真对算法进行了验证，仿真结果表明，该算法的窄带干扰抑制能力满足设计要求。     

直扩系统中基于小波包变换的自适应窄带干扰抑制技术

利用小波包变换进行抑制的算法进行分析,将小波包分解与自适应滤波技术结合起来,对受扰子带采用改进的LMS自适应算法进行滤波处理,有效弥补了有用信号的损失,提高了系统性能,并给出仿真性能的比较.     

基于小波包变换和改进SVD的特征提取

提出了基于小波包变换和改进奇异值分解的高分辨雷达目标一维距离像特征提取方法。利用该方法对三种目标分类进行仿真实验,结果表明：该特征提取方法,对平移和姿态角变化有较强的稳健性,说明该算法是有效的。     

基于自适应小波变换的红外图像增强算法研究

针对红外弱小目标图像对比度低、人工识别困难的问题,提出了一种基于自适应小波变换的图像增强算法,并通过仿真试验进行分析对比。结果表明,该算法可以很明显地区分目标与背景,可用于微弱红外目标图像的增强处理。     

基于小波变换的自适应数字水印算法

随着多媒体和网络技术的迅速发展与广泛应用，对多媒体数字产品(如数字图像、数字视频和音频等)的版权保护成为迫切需要解决的问题，数字水印作为一种新的版权保护手段得到越来越多的应用。本文利用小波变换良好的时频局部特性。提出了一种基于小波变换的自适应数字水印嵌入和检测方案，水印的嵌入位置及嵌入强度都是根据原始图像的特点自动调节，提高了数字水印的隐蔽性，同时把扩频的概念引入数字水印系统中，提高了数字水印的鲁棒性，实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、随机噪声等攻击的能力。     

一种基于小波变换的图像压缩算法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题.首先分析了小波基和小波分解层数的选取,然后提出了一种改进的SPIHT算法,该算法利用可变阈值对SPIHT算法中初始子带进行分类得到一种更有效的编码算法.仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SPIHT算法.     

小波包与神经网络组合的判决反馈均衡算法

以电子战为背景，将小波包变换与RBF网络相结合，提出了一种新的判决反馈均衡算法，并将其应用于雷达信号的处理。仿真结果表明，该算法收敛速度较快，能满足电子战情况下，雷达探测信道均衡的复杂要求。     

一种基于小波包分解FXRLS算法的自适应噪声抵消方法

将小波包分解技术引入FXRLS算法,并形成了基于该算法的自适应噪声抵消方法。通过仿真实验和实测数据进行了验证,结果表明,该方法比传统系统具有更快的收敛速度和更高的降噪能力,能够处理复杂的水下噪声主动抵消问题。     

基于PCA和小波包的遥感图像融合算法

本文提出了一中新颖的算法,来实现从高分辨率的全色图像中提取空间细节信息来改善多光谱图像相对较低的分辨率。多分辨率小波包分析用来从全色图像中提取空间细节信息,然后PCA把空间细节信息注入多光谱图像。最后在我们的实验中,我们把这种算法与几种经典的融合算法进行了比较,并得到了良好的结果。     

小波包降噪在液压泵故障诊断中的应用

基于小波包变换理论及小波包降噪基本原理,对液压泵配流盘偏磨故障及滑靴磨损故障的信号进行了处理,实测信号经小波包降噪后,能有效提取其中的信号特征,实验结果表明,小波包分析能够根据被分析的信号特征,自适应地选择相关的频带,提高信号的时—频分辨率,突出故障信息,实现微弱故障的高效诊断。     

卷积小波包变换在多址干扰消除中的应用

为解决扩频通信系统中存在的多址干扰问题,将卷积小波包变换引入了扩频系统的降噪处理过程。探讨了干扰噪声在卷积小波包变换中的传播特性,在此基础上讨论了卷积小波包变换降噪的算法步骤,详细讨论了干扰噪声方差估计和阈值函数处理的方法。对几种常用的信号类型进行了仿真计算,仿真结果表明该方法不但能提高扩频通信系统的降噪精度,还可较好保留信号中的主要细节。     

基于小波变换的多分辨率图像转换

为适应不同设备、不同信道和不同应用的要求,数字图像处理中需要改变图像的空间分辨率。传统的改变图像空间分辨率的办法是抽取和线性插值。本文基于小波分析提出由高分辨率图像可得到各种较低分辨率图像的多分辨方法符合人的视觉系统特性。为了提高图像的空间分辨率,本文根据小波子带间的相关性等特点,提出由低分辨率的高频细节预测高分辨率的高频细节方法,从理论分析到实验结果,均表明本文方法是可行的,而且优于传统的方法。     

用谐波小波变换法研究船舶横摇的非线性动力特性

本文探索了一种用小波分析的方法来研究船舶非线性横摇系统的运动.对于非线性非自治系统的响应主要有周期、准周期和混沌几种状态.而在系统参数变化时,又由周期分叉形成了准周期和混沌.因此,需要对周期解做更多的研究.当系统响应是周期的,通过小波变换,可以得到一些不同频率的谐波,这些谐波与谐波平衡法得到的解非常相似,因此也就可以作为系统的近似解.如果系统响应是混沌的,通过小波变换,始终都得不到周期的信号,这一点明显区别于周期运动.也就是说通过小波变换这种方法,可以明显地区别出混沌和周期.     

基于小波变换图像压缩软件的实现

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出一种改进的图像压缩编码方法.通过设计软件实现了静态影像的压缩编码.     

基于舰船噪声小波包重构子带权重系数的确定方法

文章采用了一种基于小波包分解与能量特征提取的时频域综合分析方法。使用小波包来对舰船噪声进行分解,求取小波包子带系数能量百分比构建子带能量的特征向量,以此作为权重系数,对分解的舰船噪声的各个子带进行加权重构,并将重构信号与原始信号进行时频域比较分析。通过对大量的舰船的实录噪声进行分解重构实验表明,使用此方法重构后的噪声较原始信号特征更为明显,有更强的类别可分性。     

一种基于小波变化的自适应阈值算法研究

雷达信号处理在整个雷达系统中一直都起着举足轻重的作用,同时也是雷达技术发展中最为活跃的部分。文章主要探讨小波变换在雷达视频压缩中的应用。针对雷达回波信号这些特点,提出了一种基于小波的自适应阈值方法进行雷达回波信号去噪处理,在保留雷达回波的前提下,降低了雷达数字视频的信息量,为雷达数字视频数据的编码打下了良好的基础。而在雷达图像处理中,嵌入式零树小波算法对雷达图像进行压缩取得了不错的效果。利用所提出的信号去噪方法对雷达视频数据进行预处理后在实时性传输方面具有很高的应用价值和前景。     

一种改进的小波变换图像压缩方法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种改进的小波变换图像压缩方法.该方法首先对纹理丰富的图像进行3级小波变换,再对高频子带通过小波树分类器分为低频树和高频树.最后对最低频子带进行差值脉冲编码调制(DPCM),对低频树和高频树分别进行SPIHT和自适应算术编码(MQ).仿真结果表明,在压缩比相同的情况下,该方法不仅能够在几乎不降低图像恢复质量的前提下提高了编码速度.而且能够降低存储空间的消耗.压缩整体性能明显要优于SPIHT算法.