基于小波多尺度分析的DBA算法

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Matlab中的小波分析与多尺度处理方法

Matlab中的小波分析与多尺度处理方法一、引言Matlab是一款非常强大的数学软件，它提供了丰富的工具和函数库，方便用户进行各种数学分析和数据处理。

在Matlab中，小波分析和多尺度处理方法被广泛应用于信号处理、图像处理、模式识别等领域。

本文将介绍Matlab中的小波分析与多尺度处理方法的基本原理和应用。

二、小波分析的原理小波分析是一种基于函数变换的信号分析方法。

其基本原理是将信号分解成一系列不同尺度和频率的小波基函数，然后利用小波基函数对信号进行分析和重构。

Matlab提供了丰富的小波函数和工具箱，方便用户进行小波分析。

在Matlab中，小波函数使用wavedec进行信号分解，使用waverec进行信号重构。

用户只需指定小波基函数和分解的尺度，就可以对信号进行小波分析。

小波分析可以用于信号压缩、噪声滤波、特征提取等多个方面的应用。

三、多尺度处理方法的应用多尺度处理是一种基于信号的不同尺度特征进行分析和处理的方法。

在Matlab 中，多尺度处理方法有多种应用，下面将介绍几个常见的应用。

1. 周期信号分析周期信号是指具有明显周期性的信号。

在Matlab中，可以利用多尺度处理方法对周期信号进行分析和处理。

用户可以选择不同的尺度和频率范围对周期信号进行分解，提取出不同尺度下的周期特征。

这种方法可以用于周期信号的频谱分析、频率特征提取等。

2. 图像处理图像处理是多尺度处理方法的典型应用之一。

在Matlab中，可以利用小波变换对图像进行多尺度分解和重构。

通过选择不同的小波基函数和尺度，可以提取图像的纹理、边缘等特征。

这种方法在图像去噪、图像压缩等领域有广泛的应用。

3. 信号压缩信号压缩是多尺度处理方法的重要应用之一。

在Matlab中，可以利用小波变换对信号进行分解，然后根据信号的特征选择保留重要信息的分量进行压缩。

这种方法可以有效地减小信号的数据量，提高信号传输效率。

四、小波分析与多尺度处理方法的案例研究为了更好地理解Matlab中小波分析与多尺度处理方法的应用，下面将以一个案例研究为例进行说明。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究
正交小波变换是一种数学函数，通常用于信号处理和图像压缩中。

它具有许多优点，如压缩性、局部性和适应性等。

多分辨率分析则是正交小波变换的一种应用，它可以将信号或图像分解成不同的频率成分，从而实现多尺度分析。

正交小波变换的研究从上世纪80年代开始，迄今为止已经取得了长足的进展。

从最早的基于Gabor函数的小波变换，到后来的Daubechies小波和其他各种小波基函数的研究，正交小波变换的应用范围不断扩大。

在实际应用中，正交小波变换可以帮助我们更好地理解信号和图像的频率特性。

在音频信号处理中，正交小波变换可以将音频信号分解成不同的频带，从而实现音频信号的压缩和去噪。

在图像处理中，正交小波变换可以将图像分解成不同的空间频率，从而实现图像的压缩和增强。

多分辨率分析是正交小波变换的一个重要应用领域。

它基于信号或图像的不同频率成分具有不同的分辨率，即不同的细节程度。

利用多分辨率分析，我们可以对信号或图像进行多尺度分析，从而更好地理解它们的结构和特征。

多分辨率分析通常包括两个步骤：分解和重构。

分解是指将信号或图像分解成不同的频率成分，而重构是指根据这些频率成分重建原始信号或图像。

分解和重构的过程通过一系列滤波器实现，这些滤波器通常被称为分析滤波器和合成滤波器。

多分辨率分析的一个重要应用是图像压缩。

通过将图像分解成不同的频率子带，我们可以根据不同子带的重要性进行有损或无损的压缩。

多分辨率分析还可以用于图像增强、图像分割和图像检索等领域。

小波多尺度分析的原理与实现方法解析

小波多尺度分析的原理与实现方法解析小波多尺度分析是一种用于信号和图像处理的有效工具，它能够将信号或图像分解成不同尺度的频率成分，从而揭示出信号或图像的局部特征和结构。

本文将从原理和实现方法两个方面对小波多尺度分析进行解析。

一、原理解析小波多尺度分析的原理基于信号和图像的局部特征，它通过选择合适的小波函数进行分解和重构。

小波函数是一种具有局部性质的函数，它在时域和频域上都有紧凑的表示。

小波分析的核心思想是将信号或图像分解成不同尺度的频率成分，然后通过重构将这些成分合并起来，得到原始信号或图像。

具体来说，小波分析通过将信号或图像与一组小波函数进行卷积运算，得到一组小波系数。

这些小波系数表示了信号或图像在不同尺度上的频率成分。

在小波分解过程中，高频细节部分被分解到高尺度小波系数中，而低频整体部分则被分解到低尺度小波系数中。

通过调整小波函数的尺度和位置，可以得到不同尺度的频率成分，从而实现对信号或图像的多尺度分析。

二、实现方法解析小波多尺度分析的实现方法主要包括离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）两种。

离散小波变换是一种基于滤波器组的方法，它通过一系列的低通和高通滤波器对信号或图像进行分解和重构。

在分解过程中，信号或图像经过低通滤波器和高通滤波器，分别得到低频和高频部分。

然后，低频部分再次经过滤波器组进行分解，直到达到所需的尺度。

在重构过程中，通过将各个尺度的低频和高频部分经过逆滤波器组合并，得到原始信号或图像。

连续小波变换是一种基于积分变换的方法，它通过将信号或图像与一组连续的小波函数进行内积运算，得到一组连续的小波系数。

连续小波变换可以实现对信号或图像的连续尺度分析，但计算量较大。

为了减少计算量，可以采用小波包变换等方法进行近似处理。

除了离散小波变换和连续小波变换外，还有一些其他的小波变换方法，如快速小波变换、小波包变换、多尺度小波分解等。

这些方法在实际应用中根据需求的不同选择使用。

总结起来，小波多尺度分析是一种有效的信号和图像处理工具，它能够揭示出信号或图像的局部特征和结构。

基于小波的多尺度匹配算法的应用研究

J
∑f
i=
3
j
1
(x, y)
图像分解的框图如图 1 所示。
k
z ( t) =
∑u <
k k J
0, K
( t) +
J
∑ ∑w
= - ∞
Ω J , K ( t)
Vol . 31, S up p lem ent J une, 2006
火力与指挥控制
F ire Co nt ro l and Comm and Con t编号: 10022 06402(2006) 增刊200062 03
基于小波的多尺度匹配算法的应用研究
信号 z ( t) 的小波变换是对信号的一种原子分解, 它通过小波函数Ω( t) 的平移和伸缩以及尺度函数< ( t) 的平移来表示
王晓卫, 等: 基于小波的多尺度匹配算法的应用研究 7
信号。设: Ω J , K ( t) = 2
(D ep a rtm en t of C on tro l E n g ineer ing , A ca d emy of A rm ored F o rce E n g ineer ing , B eijin g 100072, Ch in a )
Abstrac t: T he t em p la te m atch techno logy is one of key technologie s of the ta rget autom at ic t racking f ire cont rol syst em. In his pape r, an effect ive m a tch ing a lgo rithm is propo sed based on w ave le t m ult i2sacle analysis. The exp erim en t result s p rove that the algorithm is fas ter , m o re accua te , and h iger noise 2robust com pa red w ith convent ional m e thods. Key words: w avelet, m ult i2sca le analysis, tem p la te m a tch, ta rget t racking

基于小波分析的

2河道主溜及其表象特征
2.1河道主溜的定义
主溜是居水流动力轴线主导地位的一个流带，是河流中流速最大，流动态势凶猛，并常伴有波浪的水流现象。视觉上，主溜是河道中沿河流方向成条带状分布的湍急水流区域，主溜区位于河道横断面上垂线流速最大、水流动量最大所在的位置，含沙量最高、河床最深，主溜区水面波浪远比非主溜区水流表现的湍急凶猛。在防汛工作中，河道主溜被概化为河道主溜线。主溜线是河流沿程各横断面中最大垂线平均流速所在点的连线[11]，直观地描述了河道主溜变化的综合趋势。
在多光谱Landsat TM遥感图像上，河道主溜有一定的信号表现，文献[5-6]将类间散布矩阵的投影变换与偏度分析相结合，即通过原始数据类间散布矩阵的投影变换，获得类间（主溜与非主溜）差异最大化，得到对分类最有效的信息分量，然后通过主溜区在差异最大化分量上体现出的偏度系数统计特征检测主溜，其结果仅在窄深河段有较好的拟合度；文献[7]通过在高维空间中寻找具有光谱向量几何特征相对“纯净”端元的方式，利用光谱解混技术进行主溜线检测，其结果仅在个别河段上有较好的检测效果。上述几种方法完全从图像识别角度对主溜线检测进行了探索性研究，没有结合水流特性分析，文献[8]则在洋面流流场模拟研究方法的启示下，利用河道水流上下游之间的关系，以逐步演进的方式模拟主溜流经位置，其检测结果较前两种方法取得了一定进展。文献[8-9]在文献[10]的基础上，利用空间连续性理论描述水流的演进特性特征，提出了一种融合光谱特征和空间信息特征的主溜线检测算法。纵观以上所述，河道主溜线检测应用技术仍在探索之中，还需要从更多方面揭示主溜特征和主溜线检测方法。
小波分析是近些年来新发展起来的一种信号处理工具，是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法，小波变换的时频局部化和多分辨率分析特性，使得它在信号奇异性检测和信号去噪[12]，以及图像处理等[13]方面有着十分深入的研究。

基于小波多尺度分析的配电房图像特征识别方法

基于小波多尺度分析的配电房图像特征识别方法摘要: 传统的配电房图像特征识别方法对特征的变化规律不敏感，因此特征识别率低，无法实现对配电房图像特征的精准识别。

针对这一问题，本文提出基于小波多尺度分析的配电房图像特征识别方法。

通过计算基于小波多尺度分析图像特征能量，确定配电房图像特征能量百分比，识别配电房图像特征。

仿真实验证明，基于小波多尺度分析的配电房图像特征识别方法可以提高配电房图像特征识别的特征识别率，实现配电房图像特征精准识别。

关键词：小波多尺度分析; 配电房; 图像特征; 识别方法；中图分类号: TP391.41 文献标识码:A0引言：配电房图像识别能够实时将电力设备的运行状态转化为数字结果，供运维人员开展远程巡维或监控，弥补电力设备巡视周期盲区，化故障被动抢修为缺陷主动检修，是保证电力系统安全、稳定运行，提高供电可靠性及用电客户服务品质的智能手段。

通过配电房图像识别还能判断进入配电房人员是否有按要求穿戴安全帽，工作服，绝缘鞋及规范操作，做到多维度的安全监管。

电力设备状态在线监测及施工操作人员安全管理的重要性对配电房图像特征识别的高精度提出了要求，本文提出通过小波多尺度分析精准识别配电房图像特征的方法[1]。

小波多尺度分析指的就是将图像特征分解为两部分：第一部分是低频信息特征；第二部分是高频信息特征。

低频信息特征指的是图像中变化缓慢的部分，是图像的基本结构框架，在图像全部信息中占据大部分。

高频信息特征则是图像中变化迅速的部分，能够精确反映图像的细节特征信息，在图像全部信息中占据小部分[2]。

1基于小波多尺度分析的配电房图像特征识别方法为了更加精准的掌握配电房图像中高频信息和低频信息的特征变化规律，本文基于小波多尺度分析对配电房图像特征进行识别。

在基于小波多尺度分析的配电房图像特征识别方法中，首先，计算基于小波多尺度分析图像特征能量，通过确定配电房图像特征能量百分比，识别配电房图像特征。

1.1计算基于小波多尺度分析图像特征能量基于小波多尺度分析运用金字塔结构分析配电房图像中所含的特征能量，用二维小波变化的方式进行计算[3]。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究
正交小波的多分辨分析是一种计算机视觉和图像处理技术，它可以将信号分解为多个
不同尺度和频率的子信号，并对这些子信号进行分析和处理。

正交小波是一类正交基函数，可以用于实现多分辨分析。

多分辨分析是一种处理信号或图像的方法，它将信号或图像分解为多层次的子信号或
子图像，每一层次都有不同的频率和尺度。

这样的处理方法有很多好处，比如可以在不同
的尺度上检测图像中的细节信息，从而实现更加精细的图像处理。

此外，多分辨分析还可
以用于压缩和解压缩图像，也可以用于图像增强和特征提取等应用。

正交小波是一种在数学上定义为正交基函数的波形，它可以用于信号和图像的分析和
处理。

正交小波可以通过迭代卷积和下采样的过程来实现多层次的多分辨分析。

具体来说，正交小波的多分辨分析可以分为四个步骤：高通滤波，低通滤波，下采样和重构。

其中高
通滤波和低通滤波用于将信号分解为高频和低频子信号，下采样用于将分解后的子信号进
行降采样，重构则用于将分解后的子信号合并为原始信号。

这样，就可以实现多层次的多
分辨分析。

正交小波的多分辨分析已经被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。

例如，在图像
压缩和解压缩方面，正交小波的多分辨分析可以实现更高效的压缩和更快速的解压缩。

在
图像增强和特征提取方面，正交小波的多分辨分析可以用于提取图像中的纹理特征和边缘
特征，从而实现更加精准的图像增强和特征提取。

基于小波变换多尺度边缘检测分析解读

基于小波变换多尺度边缘检测分析解读小波变换是一种时频分析方法，具有多尺度分析的特点。

在图像处理领域中，小波变换被广泛应用于边缘检测。

在这篇文章中，我们将通过分析小波变换多尺度边缘检测的原理和方法，来解读其应用和优势。

首先，我们需要了解小波变换的基本原理。

小波变换可以将信号在时间域和频率域上进行分析，通过选择不同的小波函数（母小波），可以实现不同尺度的信号分析。

小波变换将信号分解成不同频率的子信号，这些子信号可以对应图像的不同特征。

在边缘检测中，我们希望能够提取出图像中明显的边缘特征。

传统的边缘检测算法，如Sobel算子、Canny边缘检测等，只能提取出单一尺度的边缘特征。

而小波变换可以通过选择不同的小波函数，实现多尺度的特征提取。

多尺度边缘检测算法的基本思想是，在不同尺度下，对图像进行小波变换，并提取出具有边缘特征的子信号。

然后将这些子信号进行重构，得到多尺度边缘图像。

具体而言，多尺度边缘检测算法包括以下几个步骤：第一步，选择合适的小波函数。

小波函数的选择会影响边缘检测的效果。

常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波等。

第二步，对图像进行小波变换。

通过选择不同尺度的小波函数，对图像进行小波变换，得到不同频率的子信号。

第三步，提取具有边缘特征的子信号。

根据不同尺度下的边缘特征，选择适当的阈值，将边缘信号从其他噪声信号中分离出来。

第四步，将提取出的边缘信号进行重构。

通过将不同尺度的边缘信号进行重构，得到多尺度的边缘图像。

多尺度边缘检测的优势在于它可以提取出不同尺度的边缘特征。

在实际应用中，图像中的边缘通常具有不同的宽度和强度。

传统的边缘检测算法往往只能提取出其中一特定尺度的边缘特征，而多尺度边缘检测能够提取出多个尺度的边缘特征，从而更全面地描述图像中的边缘结构。

此外，多尺度边缘检测还可以在一定程度上消除图像中的噪声。

由于不同频率的子信号对应着不同尺度的特征，对较高频率的子信号进行阈值处理，可以去除图像中的高频噪声。

基于小波系数矩阵二阶矩和多尺度小波分析的图像融合算法

ｉｇｐｃｓｉｇｅｈｏｏｙ，ｍａｙｅｅｒｈｒｈｖｍａｅｒｅｓｎｔｃｎｌｇｏｎｒｓａｃｅｓａｅ
ｃｒｅｐｎｉｇｉｇＳｗａｅｅｏｆｃｅｔｓｕｓｄｔｏｒｓｏｄｎｍａｅ’ ｖｌｔｃｅｆｉｎｓｉｅｏｉｉｅｔｆｄｆｎｔｎｎｉｆｒａｉｎｍｏｔｆｍａｅｄｎｉｙｅｉｉａｄｎｏｉｏｍｔａｕｎｏｉｇ．ｏＲｅｕｉｅｍａｅｄｅｎｔｎｉｏｔｎｙｗａｅｅｎｙｑｒｄｉｇｆｉｏｓｇｔｅｂｖｌｔａａ－ｉｉｌｚｎｎｅｏｓｒｃｉｇｏｍａｅｗｉａｐｃｆｃｒ－ｉｇａｄｒｃｎｔｕｔｎｆｉｇｔｓｅｉｐｈｉｏｃｓｉｇｃｔｒａ．Ｔｈｓｌｏｉｍｓｐｖｄｔｅｖａｌｅｓｎｒｅｉｉｉａｇｒｔｈｉｒｅｏｂｉｂｅｏｂｘｅｍｅｔａｃｅｒｉｇｉｇｉｄｔｉｅｉｙｙｅｐｒｎｓｎｄｌａｍａｅｓａｎｅｏｄｎｔｉｆｄｔｉａｄｄｆｃｆｅｔｖｌ［ｅａｌｎｅｅｔｅｆｃｉｅｖ
Ｗａｅｅａｌｓｓｓｄｔｐｏｅｓｎｍｅｏｖｌｔｎａｙｉｉａａａｒｃｓｉｇｈｔｄ
ｗｈｃａｅｎ￣ｑｅｃｎｌｓｓＡｃｏｉｇｔｒ－ｉｈｂｓｄｏｅｕｎｙａａｙｉ．ｃｒｎｏｆｅｄ
２０ＳｉｅｈＥｇｇ０８ｃ．Ｔｃ．ｎｎ．

基于小波理论的多尺度计算方法

学的多尺度计算方法。国内外众多学者提出并已进行实践应用收到良具体问题的多尺度算法已成为当前国际上众多专家、者研究的热点由好效果的多重网格算法ｌ、１自适应算法㈦、匀化方法ｍ、尺度渐进展问题之一。】均双基于小波函数的各种特性针对具体问题的实际需要就能构造出开方法［１网格方法ｌ多尺度有限元方法、于小波理论的多尺４、，无５６、基
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０本刊重稿０
ＳＩＣＣＥＮＥ＆ＴＣＮＯＯＥＨＬＧＹＩＦＭＡＴＯＮＮＯＲＩ
２００７年
第３６期
基于小波理论的多尺度计算方法
杨建宏
（鸡文理学院数学系陕西宝鸡宝
到了粗网格单元，以只需在粗网格单元上进行计算，样计算时间所这大大减少，且又不会丢失太多信息从而保证了计算结果的精度。而
一
系列嵌套空间中进行分析，这正符合了多尺度耦合思想的要求．它
ａｋｎ有ｅ小最度算法＿９方法都能够在一定程度卜满足多尺度问题的基本要求，不同的多尺度方法。如小波Ｇｌｒｉ限元方法、波配置法、小＿等支集样条小波有限元［、波有限差分法、波自适应方法日小波９】－小小、并收到了良好的效果

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究正交小波的多分辨分析是一种信号处理技术，它可以将信号分解成多个不同频率的子信号，并对每个子信号进行独立的分析和处理。

正交小波变换是现代信号处理的重要工具，在图像处理、音频压缩、数据压缩等领域有广泛的应用。

在多尺度分析中，常用的方法是通过卷积运算来实现。

卷积运算可以将信号与一个特定的函数进行相乘，从而实现对信号的模糊处理。

通过改变卷积函数的尺度，可以得到不同尺度的模糊信号。

多尺度分析的关键是选择合适的卷积函数，常用的选择包括高斯函数、哈尔函数等。

小波变换是在多尺度分析的基础上进行的，它将信号分解为不同频率的子信号。

小波变换的核心是选择合适的小波函数。

常用的小波函数有哈尔小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

小波函数具有良好的局部性质，可以在时域和频域上同时表达信号的时频特性。

在实际应用中，正交小波的多分辨分析可以用于信号去噪、图像压缩、边缘检测等领域。

在信号去噪方面，正交小波变换可以将信号分解为不同尺度的子信号，并对每个子信号进行去噪处理。

在图像压缩方面，正交小波变换可以将图像分解为不同频率的子图像，并对每个子图像进行压缩处理。

在边缘检测方面，正交小波变换可以提取图像中的边缘信息，并进行分析和处理。

正交小波的多分辨分析是一种有效的信号处理技术，具有良好的时频局部性和多分辨特性。

它在许多领域的应用已经得到了广泛的认可和应用。

正交小波的多分辨分析也存在一些问题，如计算复杂性较高、选取合适的小波函数等。

未来的研究可以进一步改进正交小波的多分辨分析算法，使其更适用于实际应用。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究
正交小波是一种在信号处理和数据压缩领域中广泛应用的数学工具。

多分辨分析是利
用正交小波的特性，将信号分解成不同频率的子信号的过程。

本文将介绍正交小波的概念、多分辨分析的原理以及相关的研究进展。

正交小波是一组具有正交性质的函数，可以用于将信号进行分解和重构。

正交小波的
定义要求每个波形函数在[-∞, +∞]范围内的积分等于0，并且每个波形函数与其他波形
函数的积分等于0。

这样的性质使得正交小波能够对信号进行有效的分解和重构。

多分辨分析是一种利用正交小波进行信号分解的方法。

该方法通过将信号从高频到低
频分解成不同频率的子信号，从而提供了多尺度的信号分析能力。

在每个尺度上，信号的
细节部分和近似部分可以被提取出来。

这种分解过程可以重复多次，从而实现更高分辨率
的频域分析。

在多分辨分析中，常用的正交小波包括哈尔小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

这些正交小波具有不同的性质，适用于不同类型的信号。

近年来，多分辨分析在信号处理、图像处理和数据压缩等领域得到了广泛的应用。

它
可以用于信号降噪、图像压缩、特征提取等任务。

研究者们致力于开发新的正交小波函数，研究多分辨分析的理论和算法，并探索其在各个领域的应用。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究
正交小波是一种数学分析工具，广泛应用于信号处理、图像压缩、模式识别等领域。

它的研究主要包括小波函数的构造、多分辨分析以及应用方向。

小波函数的构造是正交小波研究的基础和核心。

小波函数是在时域和频域上具有一定
特点的函数，能够将信号在不同时间和频率上进行分解和重构。

目前常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

研究者通过选择不同的小波函数，可以得
到适合不同应用领域的正交小波。

多分辨分析是指将信号分解为不同频率的组成部分，并对不同频率的分量进行不同程
度的细节描述。

正交小波的多分辨分析利用小波函数的特点，在不同尺度的分辨率上进行
信号的分解与重构。

通过多尺度分解，可以获得信号在不同频率上的能量分布，从而更好
地理解信号的特征。

多分辨分析的核心是建立一种层次结构，用于描述信号的不同频率分量。

研究者通过小波变换、小波包分解等方法，可以得到不同层次的频率分量和信号的近
似部分，进而实现信号的分析和处理。

正交小波的多分辨分析在信号处理领域有广泛的应用。

它可以应用于信号的去噪、压缩、特征提取等方面。

在信号去噪中，正交小波多分辨分析可以提取信号的主要频率分量，并去除噪声对信号的干扰。

在图像压缩中，正交小波多分辨分析可以将图像的不同频率分
量进行编码和压缩，从而实现图像的高效存储和传输。

在模式识别中，正交小波多分辨分
析可以提取图像的纹理特征，用于图像分类和目标检测。

基于小波变换的多尺度多阈值的语音增强算法

算法 2. 1 算法步骤 ( 1 计算被噪声污染的信号的正交小波变 )
换。选择合适的小波和小波分解层数，采用下式对被噪声污染的信号进行小波分解至层 :
目就是从带有噪声的语音的信号中提取尽可
能纯净的原始语音，提高信噪比，改善语音质
量。
传统的滤波去噪方法是将被噪声污染的
信号通过一个滤波器，滤掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，这种方法有时会给信号本身带来较大的畸形，而且，线性滤波方法存在着保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾，小波变换理论由于具有时一频局部化分析特点及小波函数选择的灵活性，为解决这一矛盾提供了有力的工具。因此，本文就以小波变换为工具，寻求一种合适的语音增强算法。
( 1 绩效计划。即管理人员与员 ) 工合作，计划经济体制下的管理模式和观念依然 }分与员工就应该履行的工作职责、各项任务的明显，无论是在管理理念还是方法上都滞后于重耍性等级和授权水平、绩效的衡量、上级提市场化的要求，存在诸多的薄弱环节，其中缺供的帮助、可能遇到的障碍及解决的方法等乏对战略关注的绩效考核已经成为企业管理一系列问题进行探讨井达成共识。 “ 水桶”中的短板。以战略为导向加强企业绩定部门计划。部门计划支撑企业整体计划的 (2 绩效实施与管理。即在整个绩效周期效管理是提高企业管理水平、增强市场竞争 ) 实现。内，管理人员通过持续不断的沟通对员工的工力的有效对策。战略性绩效管理系统是一个 (1 )部门计划中的各项活动可以细分到岗作进行支持， 6 并修正工作任务与目标之间的偏循环的动态系统，它所包含的各个环节紧密联位职责中; 岗位职责的履行保证部门计划的差; 纪录工作过程中的关键事件或绩效数系、环环相扣，任何一环脱节都将导致战略绩完成。据，为评价绩效提供信白、。效管理的失败。所以，建立适合实际的战略绩归纳起来，整个模型有 “ 两条主线” 一 : (3 绩效评价。即考评者对照工作目 ) 标和效管理体系，井不断地加以完善和改进，以此是根据企业战略分解 “ 企业一部门一个人” 年初的绩效标准，采用科学的考评办法与衡量全面提升供电企业的管理水平，为供电企业打的目标体系。另一条主线是战略分解的 “ 企技术评定员工工作任务完成情况、工作职责造高品质的管理模式与运作机制，使企业在全业一部门一个人”的指标体系。而在分解的履行程度和个人发展情况的过程。面提升核心竞争力的基础上获得超强的竞争过程中，又体现了分层管理的思想，用平衡计 (4)绩效反馈。绩效反馈就是使员工了解优势和发展能力，这具有深远的意义。分卡分解企业级指标体系给部门，而用 “ 流自身绩效水平的各种绩效管理手段。就评估程分解法”再将部门指标分解给个人。目标结果与员工讨论，对员工绩效不佳进行分析，体系与指标体系相互协调、相互印证，构建找出原因，井对下一步如何做好工作拟定意见

基于小波与多尺度retinex融合算法

基于小波与多尺度retinex融合算法小波变换是一种基于信号多尺度分解的方法，常常被用于图像处理领域。

而多尺度Retinex算法则是一种用于提高图像亮度、对比度和色彩平衡的方法。

本文将结合这两种算法，提出一种小波与多尺度Retinex融合算法，用于图像处理领域。

一、小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解成一系列不同分辨率和频率的分量，从而更好地分析和处理信号。

在图像处理中，小波变换能够将图像分解为一系列图像子带，每个子带代表了不同的频率和空间分辨率。

这使得小波变换更加适合处理具有复杂结构的图像。

二、多尺度Retinex算法多尺度Retinex算法是一种常用的图像增强算法，可以提高图像的亮度、对比度和色彩平衡，从而使图像更加清晰。

该算法基于日间视觉系统的Retinex理论，将图像分解为不同尺度的分量，然后对每个分量进行非线性增强。

由于该算法可以考虑图像的全局性和局部性，因此在人脑相对于图像的亮度和对比度的自适应感知机制方面表现出色。

三、小波与多尺度Retinex融合算法通过结合小波变换和多尺度Retinex算法，可以提高图像处理的效果。

该融合算法可以通过以下步骤来实现：1. 将图像进行小波分解，得到多个子带图像。

2. 对每个子带图像分别使用多尺度Retinex算法进行非线性增强。

3. 将增强后的子带图像进行小波重构，得到融合后的图像。

4. 最后，进行必要的后处理，如去噪等。

该融合算法能够更好地保持图像的细节信息，同时提高图像的亮度、对比度和色彩平衡。

在图像处理和模式识别领域中具有广泛的应用前景。

常见小波的尺度进制求解算法与程序

对于一小波，给定精度ｅ由功率谱值，
ｘｌｇｏ
，
（／ｎｎ）
ｈ＝＝Ｊ［］Ｊ［］Ｐ（））ｙ（可算出Ｊ和Ｊ的。２值。在精度ｅ给定的情况下，功率谱Ｐ）支撑区间是（的 ∈［１２，Ｊ，］其宽度为－Ｊ一，Ｊ厂２．。＝１
度进制问题时需要按Ｐ进尺度采样进行。出于这个需要，中提出一种算法，文把小波ＩＤ进尺度采样分析与框架理论结合起来，从框架性能角度［７，５Ｊ用小波变换的稳定性函数来研究尺度采样问题。由该稳定性函数的性质－
计算得到的尺度进制范围，不但可以减小变换系数之间的冗余程度，还能保证小波框架达到一个好的稳定性。
关键词：架理论；度采样；定性函数；致度；敛因子框尺稳紧收
中图分类号：Ｎ９１７Ｔ１．２
文献标识码：Ａ
连续小波变换中小波族是由基小波经过伸缩和时间平移获得的，所以连续小波变换系数之间具有一定程度的相关性＿２。变换系数之间的冗余度增加了分析和解释小波变换的困难。因此连续小波变换的基本理论，１＇Ｊ对于实际应用具有原则性的指导意义，但在工程上是难以实现的。为了使小波变换理论得到广泛的实际应用，必须
小波的功率谱与Ｊ、２】示意图如图１，所示。在变量为ｚ的情况下，单峰子波功率谱的峰值点必定在＝０从而保证Ｊ＜０Ｊ＞０，１，２。稳定性函数Ｓ）（是
母波功率谱Ｐ（）ｚ的简单周期化（周期＝１。如果取ｚ∈［，）Ｓ（是功率谱Ｐ（的分段（）０１，ｚ））以周期＝１）

基于小波多尺度积与形态学的瑕疵检测算法

ＡｂｔａｔＴｅｎｍｂｒｏｂｉｅｔｌｓｅｓｌｒｅａｄａｓｎｌｍｅｈｄｉｏｌｆｅｔｅｆｒｓｅｉｃｔｐｓｆｅｅｔ．ｓｒｃ：ｈｕｅｆｆｒｃｄ￣ｃａｓｓｉａｇｎｉｇｅａｃｔｏｓｎｙｅｃｉｏｐｃｆｅｆｃｓｖｉｙｏｄＩｒｅｏｄｔｃｅｅｔｏｅｅｅｔｅｙａｎｖｌｆｂｉｅｔｄｔｃｉｎａｇｒｔｍｓｐｅｅｔｄｂｓｄｏｏｎｏｄｒｔｅｅｔｄｆｃｓｍｒｆｃｉｌ，ｏｅａｒｄ￣ｃｅｅｔｌｏｈｉｒｓｎｅａｅｎｃｍｂｎｎｖｃｏｉｉｉｇｗａｅｅｍｕｔｓａｅｒｄｃａｄｖｌｔｌ — ｃｌｐｏｕｔｎｍａｍａｉａｍｏｐｏｏｙｉ￣ｅｔｌｃｒｈｌｇ．Ａｆｒｈｄａｉｗａｅｅｔａｓｏｍｏｔｅｍａｅ，ｔｔｅｙｄｃｅｖｌｔｒｎｆｒｎｈｉｇｓｍａｈｍａｉａｒｈｌｇｐｒｔｎｒｔｌｅｏｔｅｌｗｒｑｅｃｕ — ｇｏｏｔｉｅｔｈｐｅｔｒｓＴｅ，ｔｅｔｌｐｏｏｙｏｅａｉｓａｅｕｉｚｄｔｈｏｆｅｕｎｙｓｂｉｃｍｏｏｉｍａｅｔｂａｎｄ￣ｃａｅｆａｕｅ．ｈｎｓ
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基于小波变换的多尺度DEM研究

基于小波变换的多尺度DEM 研究摘要：以福建省11个样区5米分辨率DEM 数据为原始数据，通过多进制小波变换派生生成15m ，25m ，35m 等低分辨率的DEM 数据。

在此基础上，研究小波派生的多尺度DEM 的精度变异，并对从小波变换派生的DEM 数据中提取的坡度、坡向等地形因子进行对比研究，探讨地形因子在不同分辨率下的变化规律。

研究结果对于掌握多尺度DEM 的变化规律及相应尺度下地形特征变化以及地貌综合具有一定的意义。

关键词：DEM 小波变换地形因子多尺度1 引言数字高程模型（Digital Elevation Model ，DEM ）是表示地形空间分布的一个三维向量系列{},,x y z ，其中(),x y 表示平面坐标，z 表示相应点的高程，它是以离散分布的平面点上的高程数据来模拟连续分布的地形表面错误！未找到引用源。

数字高程模型是地理信息系统（GIS ）地理数据库中最为重要的空间信息资料和进行地形分析的核心数据系统。

尺度问题是地学研究中普遍存在的现象。

作为地形表面的数字化表达，DEM 在通过离散方式表达连续的变化的地形表面过程中，存在着尺度依赖性。

这给基于DEM 的地形分析、水文分析和地貌综合等领域的研究和应用带来了很多不确定性。

特别在难以获得高精度大范围DEM 数据的区域，尺度转换成为有效解决DEM 的多尺度变换问题的最佳途径。

目前，DEM 尺度转换的常用方法主要有图示法，回归分析法，对比分析法，小波分析以及分形等方法错误！未找到引用源。

其中，具有时频多分辨功能的小波分析方法为DEM 多尺度研究开创了新的途径。

小波分析理论是一种新的数学调和分析方法，被看作傅里叶分析的丰富和发展。

由于具有良好的时频局部化特性，而且会随信号不同频率成分在空间域取样疏密进行调节，小波分析在包括图像识别、数据压缩、地质勘探等诸多领域获得广泛应用。

在DEM 领域，小波分析的应用面逐渐拓广。

吴凡错误！未找到引用源。

基于小波变换的多尺度多方向图像去噪

基于小波变换的多尺度多方向图像去噪
史丽虹
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2009(000)002
【摘要】小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,通过阈值进行去噪,最佳阈值T的确定是一个关键问题.由于噪声能量在不同方向(水平、垂直和对角)的高频系数分布情况有所差异,可对小渡全阚值消噪方法进行改进为:图像进行小波分解后,对每一尺度的不同方向的高频系数取不同阈值进行去噪.称之为多尺度多方向消噪法.与全局阈值法相比,新方法使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性.从消噪后图像的信噪比和均方根误差上看,新方法也优于全局闽值去噪法.因此,该方法在客观和主观上都能同时获得更佳的去噪效果.
【总页数】4页(P73-76)
【作者】史丽虹
【作者单位】贵州大学电气工程学院,贵阳,550003
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法 [J], 许慰玲;方若宇;闫敬文
2.基于多尺度小波变换的高斯混合模型SAR图像去噪 [J], 曹兰英;张昆辉;夏良正
3.基于小波变换的多方向小波变换 [J], 徐华楠;彭国华;刘哲
4.多方向一维小波变换的显微图像去噪 [J], 彭宣戈;欧阳春娟;欧阳迎春;朱兵
5.基于多尺度小波变换的x射线图像去噪 [J], 贺继德;刘波峰;符聪;张劲松;周大禹;肖湘
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