基于离散小波变换和人类视觉系统的数字水印算法

通过对人类视觉系统(HVS)的亮度特性、频域特性、图像类型特性的研究,提出一种基于离散小波变换和人类视觉系统数字水印算法,将秘密信息嵌入到小波变换不同的方位系数中.实现了水印信号在图像信息中的嵌入与提取,达到隐藏秘密信息的目的.实践证明该算法能提高水印的不可见性,同时具有很强的鲁棒性.     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

基于支持向量机的巴拿马型船舶运价指数预测方法

考察运价指数波动的内在规律和外在影响,提出新模型预测运价指数,为航运市场经营者和投资者提供把握市场态势、规避价格风险的有力工具. 针对波罗的海巴拿马型船舶运价指数（BPI）序列,首先用小波变换对运价指数序列进行去噪,消除干散货运输市场中无规律的突发事件所造成的影响;在此基础上以前五个月的BPI值为输入变量,以第六个月的运价指数为输出变量,对支持向量机（SVM）进行训练,得到预测模型. 通过实证分析发现小波变换-SVM混合预测模型具有较高的预测精度,可用于对巴拿马船型运价走势的预测.     

基于小波神经网络的海流预测模型

海流是一种重要的海洋水文学要素,由于海洋环境恶劣复杂,海流监测仪器有时会由于不可预知的原因而发生故障,从而导致在一段时间内宝贵的海流数据的缺损。文中将小波神经网络和多种神经网络模型运用于短时海流数据的预测,并与实际海流数据进行比较,以达到缺失数据智能补漏的目的。计算机仿真结果表明,相比于单独的神经网络模型,小波神经网络在数据精度和稳定性方面可达到更高的要求。     

水下爆炸下水下目标振动信号的时频分析

针对某水下目标的抗水下爆炸试验数据,基于短时Fourier变换、小波包变换进行时频分析比较研究,得到水下爆炸作用下水下目标振动信号的时频分布和能量分布规律。结果表明,短时Fourier变换使用的窗函数固定,分辨率单一,其分析结果只能大致反映信号能量随时间的变化;小波包具有更好的时频特性,可以提取出水下爆炸下冲击波、滞后流和二次压力波三个不同时段的信号进行能量和频率分析,并由此可确定不同时段对目标毁伤的影响。     

Orthogonal discriminant improved local tangent space alignment based feature fusion for face recognition

Improved local tangent space alignment (ILTSA) is a recent nonlinear dimensionality reduction method which can efficiently recover the geometrical structure of sparse or non-uniformly distributed data manifold. In this paper, based on combination of modified maximum margin criterion and ILTSA, a novel feature extraction method named orthogonal discriminant improved local tangent space alignment (ODILTSA) is proposed. ODILTSA can preserve local geometry structure and maximize the margin between different classes simultaneously. Based on ODILTSA, a novel face recognition method which combines augmented complex wavelet features and original image features is developed. Experimental results on Yale, AR and PIE face databases demonstrate the effectiveness of ODILTSA and the feature fusion method.     

利用GNSS时序分析辨识大跨桥梁结构荷载响应研究

使用小波分析、功率谱密度等方法,对武汉市阳逻大桥GNSS监测数据进行分析,识别并分离大桥不同位置结构车辆移动荷载响应、车辆振动荷载响应和噪声,首先去除噪声,然后利用信号不同频率特性,分离静态信号和动态信号,从而得到更为清晰的大跨度桥动力响应特性。     

城市道路短期交通流预测VHSSA模型

针对出行者出行时对交通信息预报以及动态路径规划的要求,对路段的历史交通流时间序列数据进行了研究,利用城市路段交通流的周期相似性特征提出了基于纵横序列相似性的短期交通流预测VHSSA模型,该模型克服了以往预测模型只考虑纵向时间序列周期性相似的缺陷,将全时间序列数据进行小波变换后分解为反映基本变化规律的基序列和反映波动变化情况的波动序列,既可只进行基序列预测,也可通过置信区间对波动序列进行修正,再与基序列叠加进行全序列预测.经试例验证,VHSSA模型和基于纵向序列相似性的VSSA模型分别与实测序列的基序列和全序列进行比对,VHSSA模型的预测效果总体优于VSSA模型,误差可满足实际要求.     

基于小波变换的火炮随动系统电机故障分析诊断

针对火炮随动系统维护的重要性,论文从检测火炮随动系统电机振动入手,应用小波变换理论对电机的运行状态进行处理和分析,进而通过诊断软件检测电机是否有故障,并找出电机运行时产生故障的位置和原因,达到对随动电机进行预知维修的目的,提高火炮系统作战能力.     

船舶机舱动力设备振动监测系统研究磁

系统以加速度传感器、WLS-9234无线数据采集卡、PC机为主要硬件,配合LabVIEW虚拟仪器软件,就可以在线观测船舶机舱动力设备的振动波形、存储振动数据。利用软件进行频谱分析和小波分析,最终实现了设备工作状态的诊断。测试实验结果表明,该系统具有传输距离远、耗电量低、可靠性高、速度快的优点,能够改善船舶机舱操作人员的工作环境。