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基于GHM多小波的电力系统故障录波数据压缩算法 被引量:8
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作者 张蕊 王学伟 王琳 《电测与仪表》 北大核心 2008年第10期46-50,共5页
针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,提出了一种数据压缩的新方法。首先利用GHM多小波变换将故障数据分解为高频系数和低频系数,对于高频系数用嵌入式多小波零树编码和游程编码相结合的算法进行压缩,而对于包含原始信号大部分能量... 针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,提出了一种数据压缩的新方法。首先利用GHM多小波变换将故障数据分解为高频系数和低频系数,对于高频系数用嵌入式多小波零树编码和游程编码相结合的算法进行压缩,而对于包含原始信号大部分能量的低频系数则采用Huffman无损压缩方法。实验结果表明,该算法压缩比可以在1.3513%~24.0231%间实现自由变换,赋范均方误差为0.3534%时,压缩比为11.1693%,压缩效果好,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 ghm多小波 零树编码 游程编码 数据压缩 电力系统
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基于多小波的煤矿井下动力电缆故障定位研究 被引量:5
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作者 董爱华 苏英 《工矿自动化》 北大核心 2014年第5期37-42,共6页
针对基于传统小波变换的煤矿井下动力电缆故障定位方法由于小波函数不具有对称性而存在定位精度差的问题,提出了一种基于GHM多小波的煤矿井下动力电缆故障定位方法。分析了多小波理论的原理,详细介绍了GHM多小波在煤矿井下动力电缆故障... 针对基于传统小波变换的煤矿井下动力电缆故障定位方法由于小波函数不具有对称性而存在定位精度差的问题,提出了一种基于GHM多小波的煤矿井下动力电缆故障定位方法。分析了多小波理论的原理,详细介绍了GHM多小波在煤矿井下动力电缆故障定位中的应用。仿真结果表明,动力电缆故障电流信号经GHM多小波变换后各尺度的奇异点不会发生偏移,提高了故障定位精度。 展开更多
关键词 矿井 动力电缆 故障定位 ghm多小波 奇异点 模极大值
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基于GHM多小波变换的非织造布多焦面图像融合 被引量:3
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作者 陈阳 辛斌杰 邓娜 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期125-132,共8页
针对光学显微镜在单一焦平面下拍摄的织物图像部分区域纤维会模糊的问题,提出基于GHM多小波变换的非织造布多焦面图像融合算法。利用自行搭建的非织造布显微成像系统采集不同焦平面下的织物图像序列,对初始图像序列进行临界采样预滤波处... 针对光学显微镜在单一焦平面下拍摄的织物图像部分区域纤维会模糊的问题,提出基于GHM多小波变换的非织造布多焦面图像融合算法。利用自行搭建的非织造布显微成像系统采集不同焦平面下的织物图像序列,对初始图像序列进行临界采样预滤波处理,使用2种融合方法逐一处理图像的高低频,初始织物融合图像经多小波融合及逆变换后获得,之后按上述方法将初始融合图像与后续单焦面图像融合,叠加循环至融合后所有纤维区域均能清晰显示为止结束收敛。实验结果表明,该融合方法能将不同焦平面下拍摄的图像序列进行数字化图像融合,达到单幅图像内全视野区域的纤维网清晰聚焦融合的效果,为之后的计算机图像处理及测量提供便利。 展开更多
关键词 临界采样预滤波 ghm多小波 多焦面融合 非织造布图像 显微成像
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基于GHM多小波与Canny边缘检测的医疗图像隐私保护算法研究 被引量:2
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作者 李璐瑶 赵祥模 +2 位作者 戴明 任帅 段宗涛 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第12期168-172,共5页
应用GHM多小波变换对CT图像按能量进行重要度分解,得出LL2、LH2、HL2和HH2.之后对最强信息子图LL2和最弱信息子图HH2进行强Canny边缘检测,利用检测图像内容边缘较多较细且几乎对医疗诊断无用的特点,通过对无效边缘进行删除和异或运算处... 应用GHM多小波变换对CT图像按能量进行重要度分解,得出LL2、LH2、HL2和HH2.之后对最强信息子图LL2和最弱信息子图HH2进行强Canny边缘检测,利用检测图像内容边缘较多较细且几乎对医疗诊断无用的特点,通过对无效边缘进行删除和异或运算处理,达到隐藏病患信息的目的.算法对病患图像进行边缘修改与信息嵌入,不仅保护常规可视效果下的隐私,而且可以安全携带病患的个人已经诊断信息. 展开更多
关键词 医疗图像 隐私保护 ghm多小波变换 CANNY边缘检测
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光学相关复杂背景低对比度目标的识别研究 被引量:2
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作者 陶宇 苗华 +1 位作者 杜双 王文生 《半导体光电》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期890-894,898,共6页
复杂背景的低对比度目标识别一直是目标探测跟踪的关键技术之一。针对光电混合联合变换相关器,以多小波变换为基础,应用GHM多小波对目标联合图像处理,并采用多尺度非线性方法,通过非线性函数有效地改变各尺度上的细节分量,从而改变图像... 复杂背景的低对比度目标识别一直是目标探测跟踪的关键技术之一。针对光电混合联合变换相关器,以多小波变换为基础,应用GHM多小波对目标联合图像处理,并采用多尺度非线性方法,通过非线性函数有效地改变各尺度上的细节分量,从而改变图像对比度,达到增强目标图像的目的。对复杂背景的低对比度目标图像进行了大量计算机模拟实验和光学相关实验,结果表明,这种基于多小波图像增强算法,对复杂背景的低对比度目标能够获得明亮的相关点,提高低对比度目标的识别率。作为实例,文中给出航行中低对比度船的图像识别。 展开更多
关键词 光学相关识别 ghm多小波 图像增强 复杂背景 低对比度
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基于MWNN的铸坯表面多光谱辐射测温方法研究 被引量:2
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作者 李亦楠 于洋 陈亮 《沈阳理工大学学报》 CAS 2006年第2期59-61,76,共4页
根据三色测温法原理,利用彩色CCD摄像机所摄取小钢坯图像中的彩色分量,在数字图像处理技术的基础上运用GHM多小波网络(MWNN)对实验数据进行处理,与BP网络处理方法进行比较.实验证明基于GHM多小波神经网络(MWNN)的多光谱辐射测温法在对... 根据三色测温法原理,利用彩色CCD摄像机所摄取小钢坯图像中的彩色分量,在数字图像处理技术的基础上运用GHM多小波网络(MWNN)对实验数据进行处理,与BP网络处理方法进行比较.实验证明基于GHM多小波神经网络(MWNN)的多光谱辐射测温法在对铸坯温度的测量(温度测量范围为900~1200K)较BP网络训练次数减少一半,训练时间缩到了BP网络的四分之一,并提高了网络收敛速度. 展开更多
关键词 多光谱 ghm多小波神经网络(MWNN) 辐射测温
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