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本文介绍了新兴的数学学科---小波,回顾了小波发展的历史及现状,分析了小波分析发展中的一些特点：小波和众多学科的紧密相联性;小波应用的广泛性和效果的显著性;其它学科在小波发展中发挥本质性的关键作用。并由此出发论述了科学的统一性及其对数学研究的指导作用。最后讨论了其它学科发展对数学可能带来的影响。特别地,指出了生物科学和数学的相似性,指出了生物数学应是大有可为的数学学科。 相似文献
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将提升小波变换与模糊聚类相结合,提出一种基于变换域的自适应盲水印算法。算法利用提升小波变换得到图像的低频子图,结合人类视觉特征进行模糊C均值聚类,进一步划分出最适合水印嵌入的纹理区域,并嵌入经过混沌映射加密的水印。对比攻击实验表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能有效抵抗多种类型的攻击。 相似文献
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本文结合MapReduce编程模型和小波聚类算法特点,实现基于MapReduce的并行小波聚类算法。用5台电脑和2.75GB数据验证并行小波聚类算法的性能。结果表明并行小波聚类算法具有较好的加速比。 相似文献
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小波变换是被广泛应用到许多科研领域的有效频率分析工具。小波变换有两种实现方式：直接逐点内积法和快速小波算法（Mallat算法和小波包算法）。逐点计算方法需要的运行时间较长,在处理数据量较大时效率很低;而快速小波算法只是针对正交小波的离散小波变换,具有局限性。利用卷积定理和Fourier变换的相似性定理,可以将时域的小波变换内积变换到频域的内积形式,从而可以利用 Fourier变换的快速Fourier算法来实现小波变换。本文利用随机产生的10000个数据,分别用直接逐点内积算法和 Fourier算法计算序列的小波变换。运行结果表明, Fourier算法能够明显缩短小波变换的计算时间,大大提高了运算的效率。 相似文献
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短时交通量预测是实时管理、调度城市交通的基础.采用小波神经网络方法预测短时交通量,给出了小波变换的基本原理,选取母小波为隐含层基函数构建小波神经网络的基本框架.选取南京市某路段为实例,通过对比传统BP神经网络说明小波神经网络的准确性.实验表明,两种神经网络预测方法都具有一定的准确性,小波神经网络优于BP神经网络. 相似文献
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本文分析比较了小波阈值降噪方法中的几种阈值函数的特点,针对传统的硬阈值函数和软阈值函数存在的不足,提出了一种改进的软阈值降噪方法.该方法滤波之后得到的小波系数具有连续性好,准确率高,易于重构等优点,且重构后的降噪效果比一般的阈值法降噪效果更好.仿真结果表明,其降噪效果相对于一般的阈值降噪法有明显的改进. 相似文献
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正交小波滤波器系数是小波分析过程中十分重要的参数。然而,很多书藉及文献中对这个重要参数的总和却推导出了两种不同的结论。这两种结论必然有一个是不合理的。在对正交小波的滤波器系数总和的获得过程进行严格的、完整的数学推导基础上,得到了一个明显合理的结论。这一推导过程可以补充很多文献中关于正交小波分析的内容。并研究了有关文献中产生不合理结论的过程,分析了产生不合理结论的原因。 相似文献
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目的:利用小波包分析与人工神经网络相结合的方法探索60 s全力蹬踏自行车致股直肌疲劳过程中表面肌电信号(sEMG)的变化特征及其与输出功率之间的关系,探索利用sEMG定量评价运动性肌肉疲劳的方法;方法:先按等时间间隔将sEMG划分为不同的段,通过比较不同分解层数下各频段能量与输出功率之间的关系,以此确定最优的小波包分解层数,计算各频段的能量并进行归一化处理,在此基础上以归一化后的各频段能量作为输入,以运动过程中归一化后的输出功率作为输出,构造Elman人工神经网络进行建模,经过网络优化过程建立了最佳的人工神经网络模型;结果:随着运动时间的延长和疲劳程度的加深,股直肌sEMG信号经小波包分解后的低频段能量增加,高频段能量衰减,但能量的增加与衰减集中在比较大的频段范围内,人工神经网络预测结果显示出良好的精度;结论:60 s全力蹬踏自行车过程中表面电极处肌肉组织低通滤波作用不断变化导致运动过程中能量的增加与衰减集中在比较大的频段范围内.在利用sEMG定量诊断肌肉疲劳方面,通过小波包分析结合人工神经网络的方法具有较高的可行性和准确性. 相似文献
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针对隐藏人体目标出现在偏离雷达视角的其它不同的位置或在检测过程中存在身体的偏移等情况使得回波非常微弱甚至没有,导致检测失效的问题。为此,在多发多收（MIMO）雷达体制的基础上提出一种多通道雷达检测方法,将天线放置在合理的位置,以确保人体回波信号能够被检测到。通过对每一通道回波信号预处理,并将所有通道的预处理结果进行小波图像融合和恒虚警（CFAR）处理实现隐藏人体目标的准确检测与定位,这样不仅提高回波信号的信噪比,还增加了雷达探测视角和距离。实验结果表明,该方法能够有效提高人体呼吸微动频率和位置的检测精度,优于传统的单站雷达检测方法。 相似文献
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目的：：医学超声图像中斑点噪声的存在,降低了图像质量,本文着重讨论医学超声图像的去噪问题。方法：针对超声图像的斑点噪声,本文基于全变分正则化模型,首先对超声图像进行对数变换,将乘性斑点噪声转化为加性噪声,再对对数变换后的图像进行全变分正则化处理,最后通过指数变换重构超声图像。结果：子宫超声图像去噪实验中,将全变分法与常用的中值滤波和小波变换去噪方法进行对比,结果显示全变分法的去噪性能指标明显优于其余方法。结论：采用基于全变分正则化的方法,不仅很大程度上抑制了医学超声图像的斑点噪声,而且保留了清晰的边缘细节信息,具有重要的学术价值和现实意义。 相似文献