基于累进传输的三维地形实时优化自适应网格算法研究

 提出了三维地形的累进传输与动态多分辨率表示的完整算法。将小波分解技术用于实现高程域的多分辨率表示、小波重建技术用于高程域的累进重构、分形手段用于低分辨率高程域细节信息的补充、实时优化自适应网格改进算法用于数字高程模型的动态多分辨率表示。算法的实现表明取得了较好的效果。     

利用小波分析实现对HRTEM图像信息的提取

应用小波变换技术尝试去除高分辨电子显微图像中的噪音成分，并提取高分辨电子显微图像细节部分的有用信息以及提高图像的分辨率。可以预见小波分析技术在HRTEM图像处理中应该有较大的应用空间。并针对HRTEM图像处理给出了适用的母小波选择。     

一种改进的变记忆长度辨识算法

本文基于多分辨分析方法 ,提出了一种改进的变记忆长度的小波变换多分辨分析方法 ,该方法将辨识的数据分解到不同频段 ,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识 ,通过对某航空涡轮起动机系统辨识的实例 ,表明该方法可以有效地提高系统辨识的精度。     

JPEG2000的核心算法研究

随着网络和多媒体技术的发展,对静态图像压缩不仅要求有较高的压缩性能,而且还要求有新的功能来适应一些特殊的要求。JPEG2000是一种新的图像编码标准,它具有优良的压缩性能和很高的灵活性,而且系统功能比以前所有的图像压缩标准都先进。通过对JPEG2000中核心算法的分析,阐述了JPEG2000压缩过程以及与现有压缩标准相比显示出来的优越性能。     

小波降噪在某型直升机半物理仿真数据处理中的应用

针对直升机半物理仿真测量数据主要是低频噪声的特点,提出利用小波变换、塔式结构重构算法,对信号进行降噪滤波处理的方法.仿真结果表明该方法在离线降噪滤波处理上实用高效.     

用小波和神经网络相结合的方法识别人体表面肌电信号

以MALTAB语言作为系统设计工具，将小波分析与神经网络相结合分析人体表面肌电信号。对SEMG信号的识别分为3个步骤：数据预处理，特征的提取，设计分类器分类。首先利用小波分析进行消噪，提取特征；然后采用BP神经网路进行分类、识别；最后通过对分类结果的分析与比较，证明小波与神经网络相结合是一种有效的表面肌电信号的模式识别方法。     

基于小波包分析的激磁信号相位漂移检测方法

提出了一种基于小波包分析的激磁信号相位漂移检测方法,能够以较高的精度检测出相位信号的瞬时漂移。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于自适应提升小波收缩阈值图像去噪算法

提出了一种自适应提升小波收缩阈值去噪方法，改进了提升算法中预测算子的计算方法，在更新算子中引入了自适应，最后在阈值处理方面使用了实践证明效果比较好的收缩阂值，仿真证明，经去噪后，图像在性能指标上有一定的提高，图像的细节能够很好地保持。     

基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星弱信号埋没在强噪声中,在短时间内周期叠加的脉冲轮廓的信噪比低,影响脉冲到达时间的估计精度和效率,提出基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪的算法。在对RXTE观测数据预降噪处理和周期叠加的基础上,采用Daubechies小波算法做降噪处理,使得较短的时间内仍能获得高信噪比的脉冲轮廓。利用RXTE观测数据进行验证仿真,结果表明,该算法能有效滤除X射线脉冲星信号所包含的设备及空间环境的噪声,在保证脉冲到达时间精度的情况下,缩短了观测时间,提高X射线脉冲星导航的效率。      

Variation of ionospheric total electron content at crest of equatorial anomaly in China from 1997 to 2004

The periodic variation of TEC data at Xiamen station (geographic coordinate: 24.4°N, 118.1°E; geomagnetic coordinate: 13.2°N, 187.4°E) at crest of equatorial anomaly in China from 1997 to 2004 is analyzed. The characteristic of TEC association with solar activity and geomagnetic activity are also analyzed. The method of continuous wavelet, cross wavelet and wavelet coherence transform methods have been used. Analysis results show that long-term variations of TEC at Xiamen station are mainly controlled by the variations of solar activities. Several remarkable components including 128–256 days, 256–512 days and 512–1024 days exist in TEC variations. The TEC data at Xiamen station is in anti-phase with geomagnetic Dst index in semiannual time-scale, but this response only exists during high solar activity. Diurnal variation of TEC is studied for different seasons. Some features like the semiannual anomaly and winter anomaly in TEC have been reported.