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本文提出了一种将彩色数字水印嵌入到彩色载体图像的新算法,利用改进的Patchwork方法将一级小波分解的水印图像的低频部分分别四次嵌入到经过离散余弦变换和离散小波变换后的载体图像的RGB分量中,提取的时候,将四次嵌入的低频分量取出并求平均值,用来作为水印的最终低频分量。经过实验验证,该算法对很多攻击具有很好的鲁棒性。 相似文献
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本文提出了基于小波变换的非平稳时间序列分解方法。通过小波分解,将原时间序列依尺度分解成不同层次,利用尺度系数作为季节性乘积分量,将小波系数序列处理为方差平稳的平稳序列,并应用于样本数据异常点的识别和修正,使模型的预测精度得到提升。实例验证该方法是有效的。 相似文献
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首先将图像进行非线性变换,然后进行小波变换提取人脸高频分量,同时用小波核函数替换神经网络的隐层函数.实验结果表明,该算法可以在保证检测准确率的同时降低检测时间,从而为实际人脸检测系统设计提供参考. 相似文献
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时频分析的思想创始于1946年D．Gabor提出的Gabor变换。之后时频分析的发展如火如茶，先后有多种形式的时频分析被提出并应用，如短时Fourier变换、小波变换、Wigner-Ville分布和Choi-Williams分布等等。时频分析旨在构造一种时间和频率的联合密度函数，以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性，是分析统计量随时间变化的非平稳信号的有效工具。 相似文献
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提出了一种采用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换实现织机声信号分析的方法,并藉助高速信号处理器和微机系统予以实现。对典型织机声信号进行了小波变换分析,获得了典型织机声信号的三维小波变换谱。实验结果表明,该方法是有效的。同短时傅里叶变换分析法相比较,织机声信号的小波变换分析法具有较好的分析性能。 相似文献
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Sweldens等提出的提升(lifting)小波变换方法[1]是一种新的小波变换工具,利用它可以不采用傅立叶变换作为主要分析工具,能够很容易地构造一般的整数小波变换.针对当前图像压缩领域的新发展,引入了基于提升小波变换的SPIHT编码方案,井对该方案在VC++6.0的环境下给予了实现. 相似文献
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本文在研究遥感图像融合技术原理的基础上,详细介绍了IHS、主成份分析融合方法和小波变换融合方法的技术核心和步骤。并对比了这三种方法的优缺点。 相似文献
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针对纹理图像压缩提出了一种改进的SPIHT算法. 算法对一阶小波变换产生的LL、HL、LH、HH 4个子带系数分别进行小波再分解,之后对上述4个子带利用SPIHT算法进行联合编码;子带之间的量化比特分配嵌入在编码过程之中,因此可实现4个子带编码比特的自动精确分配. 编码过程充分利用了小波系数的高频分量信息,可有效保持图像中的纹理细节. 最后通过对纹理图像的压缩实验,证实了改进算法的有效性. 相似文献
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本文简单介绍傅氏变换、短时傅立叶变换和小波变换,分析了小波变换方法在实现时频分析方面的优势,并创建理论数据,编制程序对理论数据进行了多种方法的时频分析,经过对比小波算法在理论数据处理方面获得验证,在此基础上,对实际地震数据进行了计算,取得了较好的效果。 相似文献