LSF标量格型混合量化

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用格型矢量量化的优点,设计了一种适合LSF参数量化的标量格型混合量化器。该量化器对LSF参数的预测残差矢量的第一、二个参数进行标量量化,余下的参数则利用格型矢量量化,从而降低了搜索复杂度和码字存储单元,与G.729协议所使用的LSF量化技术相比,有一定的改进。     

基于小波变换的分数布朗运动参数估计

为了估计分数布朗运动参数，对离散分数高斯噪声进行了Haar小波变换。根据“近似”小波系数方差和分数高斯噪声（DFGN）方差的关系，并结合平稳序列小波分解的性质，推导出一种估计算法。在仿真中，和修改的EM算法相比较，算法简洁，并以方均根误差和标准差为指标说明了此种方法的有效性和优越性。     

基于混沌映射的小波域可读水印

提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印。实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第ｍ级图像的分类信息传递给第ｍ－１级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法(简称为改进的SPIHT算法),通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率.该算法首先将ECG数据进行离散小波变换,然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化,最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码.仿真结果显示,该算法压缩比大,信息损失小,能够较好地恢复原有的信号.     

阻力墙参数对转向节锻件充填影响的神经网络分析

为研究阻力墙结构参数对转向节锻件长叉充填的定量影响,设计了广义回归( GR)人工神经网络模型。用“舍一法”训练了模型,并采用3个样本对模型进行预测检验,散点表明预测值和实验值拟合较好。统计学指标为：均方误差M1为0. 898 0,相对均方误差M2为0.167 0%,拟合分值V为1.973 9,说明人工神经网络具有较高的预测精度。最后用 神经网络分析阻力墙关键参数对锻件长叉充填的定量影响,结果表明：长叉侧边桥部宽度和阻力墙斜度的增加对长叉充填作用不明显;阻力墙间隙的加大不利于长叉充填;阻力墙宽度对长叉充填的影响呈抛物线关系,先增大后减小,存在一个极大值。GR人工神经网络模型能够定量预测各阻力墙参数对长叉充填的影响。     

一种快速零树编码的小波图像压缩算法

研究了一种新的小波变换零树编码方法,通过定义多级零树根和使用编码信息表和最优量化的方法,对不同方向的小波子带系数采用不同大小的门限和量化码书。充分利用了小波变换后各子带系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性,取得了很好的压缩效果,对小波系数只作一次零树编码,大大节约了编码时间。     

一种有效的宽带雷达信号压缩算法

针对宽带雷达回波信号采样数据量大、传统小波压缩算法保真度不高的特点,利用小波多层次变换系数之间的关系,提出了基于小波变换的自适应贪婪算法,并将其应用于宽带雷达回波信号数据压缩.将该算法与传统的小波多层次方法在对宽带信号的压缩性能上进行了比较,结果表明,基于小波的自适应贪婪算法对数据压缩保真效果优于传统的小波方法.     

一种快速BP算法的研究(英文)

提出了一种新的ＢＰ算法,其实质是将传统的激活函数（Ｓｉｇｍｏｉｄ函数）改为分段线性函数,将均方误差估计器改为具有稳健特性的柯西误差估计器,大大加快了收敛速度。以ＸＯＲ问题和编／解码问题为例的计算机模拟实验证实了算法的有效性。     

基于改进GA的四杆机构优化分析

选取四杆机构的最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为其优化目标,建立四杆机构优化模型,并利用遗传算法对四杆机构进行优化分析。对传统遗传算法的交叉概率与变异概率进行了改进,以克服其容易陷入局部最优的缺点。通过实验分析表明,不同的权系数对优化目标具有不同的影响,所提出的改进算法比传统的遗传算法具有较高的跟踪精度和较好的运动性能,更适用于四杆机构的优化。     

改进的高效EZW遥感图像压缩方法研究

利用经过小波变换后的图像数据的能量大部分聚集在低频子带这一特点,针对小卫星星载计算机处理能力有限的客观情况,提出一种将预测编码和EZW编码相结合的图像压缩编码方法。通过有限的扫描次数,提取高频系数的重要系数。同时结合预测编码的方案,实现对低频系数几乎无损的压缩。实验证明,该方法能够使遥感图像的压缩同时具有较快的压缩速度和较好的压缩效果。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以ＥＺＷ编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（ＦＥＺＷ）算法．实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于ＥＺＷ算法．     

基于小波域分形编码的图像插值

传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。     

小波变换图像压码延拓匹配与变换系数研究

研究了延拓匹配,证明了小波变换图像压码中采用Ｄａｕｂ滤波器时,周期延拓比对称延拓在结构上能更好地对滤波器进行匹配;对小波变换域样本场的统计特性和游程概率进行了分析,并在此基础上实现了高压缩比和高信噪比的图像压缩。     

基于小波变换的数字水印方案

数字图像水印技术一般面临着两个方面的矛盾问题,就是水印算法的复杂度越高,一般对应的算法的鲁棒性越强。本文提出了一种数字水印方法,这种算法基于离散小波变换,为了提高算法的稳定性,确保水印的抗干扰能力,在编码时应用了纠错码技术。     

基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法

曲波变换是近几年发展的多尺度分析方法,它比小波更适于分析图像中的曲线边缘特性,利用这一特性,本文提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法.实验结果表明,该算法融合效果优于小波变换等其他传统图像融合算法.     

基于Haar小波变换的无失真图像压缩

提出了一种利用Ｈａａｒ小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Ｈａａｒ小波分解，将各子带小波系数根据大小分解成两部分，其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明，该算法实现简单，达到了很好的压缩效果。     

彩色图像多签名水印算法的研究

利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种新的彩色图像多水印算法。算法先将不同强度的签名水印扩频到彩色图像不同色块的小波域,然后进行逆小波变换生成水印图像。多个有意义的签名水印能提供更可靠的版权识别,而且多水印相互配合使水印图像同时具有很好的透明性和鲁棒性。大量实验结果表明:该算法对常见的图像处理方法和压缩具有很强的鲁棒性,并且当彩色水印图像转化为灰度图像后仍能从中提取出水印。