小波变换第五次作业
2021-02-15 20:02:14 410KB 小波变换
摘 要:利用小波变换的时频局域化特征,将电力系统中常见的4种扰动(电压突降、电压突升、瞬间间断、瞬时振荡)信号波形的时间和频率信息以可视的形式表现出来。计算机仿真结果表明:所提出的方法能同时表示出4种扰动的时间和频率信息,从而能有效的检测到这些变化的起始和终止时刻,可广泛应用于多种扰动的定位及分析。   关键词:小波变换;电力系统;扰动检测;频率1 引 言  随着高压非线性电子控制设备在供电线路上的广泛应用,线路电压波形失真度的大小在今天看来更为重要。该失真对供电质量的影响越来越受到供电部门及用户的关注。从经济利益考虑,有效地监视这些电力系统扰动,对于供电部门和用户都是很有价值的。传统的处理电
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高功率激光器的建造需要大量的高精度光学平板,其波前检测一般采用相移干涉技术。由于测试光在光学平板内的多次反射,存在由寄生干涉导致的死条纹现象。死条纹会在波前检测结果中引入周期性相位噪声,极大降低了波前检测结果的置信度。针对该问题,提出了一种基于小波变换的降噪方法,可根据死条纹噪声特征对波前检测结果进行降噪,不需要额外硬件或调整测试状态。实验结果表明,该方法可以有效滤除死条纹引入的相位噪声,且能很好地保留加工特征。
2021-02-03 23:48:17 18.94MB 测量与计 干涉检测 寄生干涉 死条纹
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识别率的提升是图像处理技术的关键环节,笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中,所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题,提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程,并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验,证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高,从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。
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数字水印技术为数字信息安全和版权提供了一种有效的保护措施。本文通过小波变换和离散余弦变换的方法,首先对载体彩色图像进行小波变换,然后对变换后载体图像的低频子带再进行离散余弦变换,最后将彩色水印图像嵌入到离散变换的直流系数上。结果证明,在抗噪声攻击、JPEG压缩、小幅度剪切方面利用Matlab软件构建的数字水印系统可达到效果良好,稳健性强。
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区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的,然而传统的匹配算法计算量大,匹配速度慢,效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大,时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域,然后对得到的图像低频部分进行分割,然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值进行真伪鉴定,实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余,减少检测块数,降低了时间复杂度,提高了检测效率。
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为了提升电力系统供电品质,减少电力系统中谐波的危害,针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,并通过仿真实例验证该算法的有效性。 更进一步采用小波工具对故障信号进行分解,进一步滤除对电力系统有害的高次谐波,最终起到排除干扰,减少判别,保护故障线路的作用。
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由于模拟电路的非线性、容差性及元器件参数的连续可变性等特点的存在,传统的模拟电路故障诊断手段在实际运用中已经很难得到令人满意的结果。 本文将小波变换与神经网络结合,对特征提取进行优化,以雷达滤波电路为研究对象,在考虑容差性的情况下对电路进行故障诊断,体现出小波神经网络在诊断正确性及时效性上所具有的优势。
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提出了一种用于医学图像消噪的新型的小波阈值函数。改进的阈值函数是将两种常见的软、硬小波阈值函数相结合并加以改进,使其兼具了两者的滤波消噪特性。同时将改进的小波阈值函数应用在医学图像图像处理中,用于消除医学图像的噪声干扰,并利用仿真实验与软硬阈值函数作对比,从效果图和实验数据分析验证了其优势。
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自计算机视觉产生开始,视觉信息则自动成为其处理的对象。纹理特征作为视觉信息的重要部分,成为图像特征提取的重点。针对纹理特征提取中,传统LBP 算法作为一种基于灰度的算法,仅仅局限对低分辨率图片,其识别率通常比较低的问题,提出一种基于小波变换的LBP算法。该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点,并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点,从而通过小波变换对高分辨率图片的分解,再通过局部二值模式的优势,从而实现对图像纹理特征的提取。最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试,改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
2021-01-28 02:33:55 730KB 视信息; LBP算法; 小波变换; ORL;
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