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[发明专利]基于改进混合傅里叶-小波的电缆终端红外图像降噪方法-CN201410238813.4在审
发明人：牛海清;徐涛;吴炬卓 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进混合傅里叶-小波的电缆瓷套式终端红外图像降噪方法，包括以下步骤：(1)输入待降噪的电缆瓷套式终端红外图像；(2)对每一个傅里叶系数估计出其功率谱密度；(3)对所得红外图像进行滤波处理，并进行傅里叶逆变换，得到傅里叶域中降噪后的红外图像；(4)在傅里叶域中所得的红外图像进行二位小波变换得到含噪小波系数；(5)采用拉普拉斯模型对所得含噪小波系数进行建模，然后估计真实图像的小波系数；(6)对所得的小波系数进行二维小波重构，得到小波域中降噪后的红外图像。
基于改进混合傅里叶电缆终端红外图像方法

[发明专利]一种基于蝙蝠算法的交通流预测方法、装置及系统-CN201710494538.6在审
发明人：蔡延光;黄何列;蔡颢;刘惠灵 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于蝙蝠算法的交通流预测方法、装置及系统，包括获取交通流数据；采用预先建立的小波神经网络交通流预测模型对交通流数据进行处理得到交通流预测结果；其中，小波神经网络交通流预测模型是基于蝙蝠算法训练而成的，其训练过程为依据历史数据以及蝙蝠算法计算出初始化小波神经网络参数；采用小波神经网络以及历史数据对初始化小波神经网络参数进行训练得到小波神经网络交通流预测模型。可见，本发明实施例在利用基于蝙蝠算法得到的初始化小波神经网络参数训练出的小波神经网络交通流预测模型在对交通流进行预测时，在一定程度上提高了预测速度和预测精度。
一种基于蝙蝠算法通流预测方法装置系统

[发明专利]一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法-CN201811537070.5在审
发明人：吴炬卓 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法。一种混沌粒子群优化小波神经网络的方法，其中，包括以下步骤：S1.将小波变换和神经网络有机结合，搭建小波神经网络；S2.初始化粒子群，为小波神经网络的参数赋予初始值，并将小波神经网络的输出误差定义为粒子群的适应度函数本发明的方法将小波变换和神经网络有机结合起来，构建小波神经网络结构，并利用混沌粒子群优化算法优化网络，能够提高网络训练精度。
小波神经网络混沌粒子群优化粒子神经网络小波变换有机结合粒子群迭代神经网络结构适应度函数参数赋予迭代处理输出误差速度向量算法优化网络训练位置向量优化算法初始化构建小波退出更新全局网络

[发明专利]图像降噪方法及其介质和电子设备-CN201911294071.6在审
发明人：吴进福;杨坤;赵乐;张古强;董永飞 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请的图像降噪方法包括：获取待降噪的图像数据；对所述图像数据进行小波变换，得到低频小波系数和高频小波系数；采用基于图像块的降噪算法，对所述低频小波系数中的至少一个进行降噪处理；在降噪后的低频小波系数中加入图像细节信息，其中，所述图像细节信息是基于降噪后所述低频小波系数的边缘信息得到的；对加入了所述图像细节信息的降噪后的低频小波系数进行小波逆变换，得到降噪后的低频子图像数据；基于所述降噪后的低频子图像数据生成降噪后的图像数据
图像方法及其介质电子设备

[发明专利]一种基于水下目标磁异常信号的最优小波基函数选取方法-CN202111090757.0在审
发明人：于振涛;张宝强;迟铖;王丹;李婷婷;陈标;陶荣华;许素芹;陈捷;程普;余路 -专利权人：中国人民解放军海军潜艇学院
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G01V3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于水下目标磁异常信号的最优小波基函数选取方法，包括以下步骤，采集水下目标磁异常信号，获取水下目标磁异常信号的第一增强信号；根据水下目标磁异常信号和第一增强信号的相对关系指标，构建水下目标磁异常信号的水下目标磁场航空探测模型，水下目标磁场航空探测模型用于获取水下目标磁异常信号的最优小波基函数；本发明基于传统信号处理评估指标提出了一种小波基选取综合评估指标，利用综合评估指标对水下目标典型磁异常信号的不同小波基处理结果进行评估分析，得到最优小波基，利用该方法得到的小波基对航空磁异常信号进行小波增强有很好的效果，优于大部分小波基函数。
一种基于水下目标异常信号最优小波基函数选取方法

[发明专利]叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法-CN202111248968.2在审
发明人：孟祥宁;贾慧;刘萍;罗明月;王俊杰 -专利权人：西安石油大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G01V1/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法，通过比较叠前地震数据与小波基函数的局部相似性来选取最优小波基，包括提取井旁道地震子波，借助测井资料获取波阻抗曲线；由波阻抗曲线获取反射系数序列，反射系数序列与井旁道地震子波褶积合成井旁道地震记录，再计算合成的井旁道地震记录与小波基函数的相关系数来选择最优小波基。本发明方法通过比较合成地震记录和小波基函数的局部相似性来选择最优小波基，排除了阈值函数和分解尺度的影响，只有一个单一变量。
地震数据阈值最优小波基选取方法

[发明专利]基于小波与等值线的瞬时索力识别方法、电子设备及介质-CN202111575552.1在审
发明人：蒋淑霞;刘文;王天鹏;柳霞;何泽江;张长伟;陈溢广 -专利权人：中南林业科技大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G01L5/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于小波与等值线的瞬时索力识别方法、电子设备及介质。该方法包括：步骤1：通过微波干涉雷达获取拉索振动位移信号，进行小窗口聚焦分析：根据小窗口信号进行连续复小波变换，获得小波系数；对小波系数进行降噪处理，获得降噪后的小波系数；通过等值线法在等幅值面上提取小波脊带；通过最邻近法对小波脊带进行拟合插值，进而进行均值化处理，获得小窗口时频曲线；步骤2：将每个小窗口的时频曲线叠加，获得最终时频曲线，识别拉索瞬时频率，计算瞬时索力。本发明通过非接触式微波干涉雷达采集响应数据，通过小窗口聚焦分析，多窗口叠加展示的方式，实现长时段分析，通过等值线法提取小波脊带，提高索力识别精度。
基于等值线瞬时识别方法电子设备介质

[发明专利]一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法-CN202110745207.1在审
发明人：刘红毅;陆有康;张晨阳;吴泽彬;韦志辉;刘柏宇 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法。该方法利用小波变换在信号检测方面的优势、贝叶斯模型以及端元和端元变异性的小波系数特点，分别对高光谱图像的高低频小波系数建立先验模型，得到更接近真实值的端元和丰度。该方法的核心为充分利用小波系数的性质并进行先验建模。本发明在传统的贝叶斯解混模型基础上，根据端元和端元变异性的小波系数特点，分别对其高低频小波系数建立先验模型。最后，针对得到的贝叶斯解混模型，用MCMC方法进行求解，并对得到的结果进行小波逆变换。实验结果表明了所提出方法在端元和端元变异方面，具有更好的逼近性。
一种小波域多时光谱图像贝叶斯解混方法

[发明专利]一种基于Spc-shrink平稳小波变换GIS设备噪声抑制方法-CN202210472600.2在审
发明人：徐肃;张彦军;刘轶;侯杰;王飞;张瑞强;杨玉龙;卢霄霞;苏睿峰 -专利权人：内蒙古电力（集团）有限责任公司包头供电分公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Spc‑shrink平稳小波变换GIS设备噪声抑制方法，主要解决现有小波噪声抑制方法中噪声阈值水平无法有效地针对不同信号波形进行自适应求解的问题。该方法包括如下步骤：(S1)对检测到的局部放电信号进行离散平稳小波变换；(S2)采用统计过程控制的阈值规则估计方法及软阈值函数对离散平稳小波变换后的小波近似系数进行阈值化处理；(S3)对阈值化处理后的近似系数使用离散平稳小波的逆变换得到滤除噪声后的信号，从而实现小波阈值收缩降噪。本发明相比传统小波方法，Spc阈值规则基于统计过程理论，能够根据信号的统计特征自适应得到噪声的阈值水平，有着较强的噪声抑制能力，降噪后的信号失真程度低。
一种基于 spc shrink 平稳变换 gis 设备噪声抑制方法

[发明专利]基于能量元双阈值的微流控芯片信号去噪方法-CN201810486209.1有效
发明人：童耀南;蔡佳辉;李金桂 -专利权人：湖南理工学院
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于能量元双阈值的微流控芯片信号去噪方法，包括以下步骤：一、根据微流控芯片信号特点，选择小波基与分解层次，进行离散平稳小波变换，得到小波系数；二、将小波系数转化为小波系数能量元；三、采用双阈值函数对小波系数能量元进行去噪处理；四、采用空域相关去噪方法，对双阈值去噪处理后的结果进行优化；五、对优化处理后的结果进行系数还原，并通过离散平稳小波逆变换重构信号。本发明能抑制伪Gibbs现象；能减少微流控芯片信号的丢失，提高信号的去噪效果；相比于能量元浮动阈值小波降噪方法，本发明不存在毛刺和抖动现象，可使微流控芯片的检测结果更加精确，提高去噪后信号的准确度。
基于能量阈值微流控芯片信号方法

[发明专利]基于小波域稀疏表示的SPEED快速磁共振成像方法-CN201310207197.1有效
发明人：金朝阳;向清三 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-05-29 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G01R33/561 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波域稀疏表示的SPEED快速磁共振成像方法。本发明主要包括两大步骤：有规律的欠采样数据采集、基于小波域数据稀疏表示的SPEED图像重建。基于小波域数据稀疏表示的SPEED图像重建包括填零傅立叶重建、离散小波变换、确立小波域双层稀疏鬼影模型、基于最小平方误差法的重叠鬼影分离、离散小波逆变换、多个鬼影子图的配准求和、图像重建七个步骤。采用本发明方法可以将离散小波变换用于SPEED的数据稀疏表示，通过离散小波变换来提高图像的稀疏性，进而提高SPEED重建图像的质量。
基于小波域稀疏表示 speed 快速磁共振成像方法

[发明专利]基于改进小波阈值去噪的GIS局部放电故障检测方法-CN201811320158.1有效
发明人：王异凡;王一帆;龚金龙;刘江明;孙正竹;马涛;夏晓波;杜赟;楼钢;徐翀;朱亮;毛永铭;黄继来;周迅;盛骏;吴胥阳;吴尊东;汪桢毅;饶海伟 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进小波阈值去噪的GIS局部放电故障检测方法。本发明的方法包括以下步骤：将特高频传感器检测到的数据进行小波变换，选用dB4母小波对传感器检测数据进行4层分解，得到各尺度下的小波系数；小波分解系数阈值量化，阈值选定后，去除小于阈值的小波系数，将大于阈值的小波系数进行阈值函数处理，进而得到阈值函数处理后的各层系数；通过小波逆变换将处理后的各层系数进行信号重构，从而实现小波去噪。
基于改进阈值 gis 局部放电故障检测方法

[发明专利]JPEG图像与小波压缩图像的转换方法和系统-CN201310488180.8有效
发明人：甄海华 -专利权人：广东威创视讯科技股份有限公司
申请日： 2013-10-17 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： H04N19/63 文献下载
摘要：本发明一种JPEG图像转换为小波压缩图像的方法，包括将输入的JPEG图像进行熵解码和反量化后得到DCT系数矩阵；将所述DCT系数矩阵分割成多个8×8的矩阵，得到多个DCT系数块；提取每个DCT系数块中的直流系数和交流系数；将所有直流系数作为低频子带，将所有交流系数作为高频子带，根据所述低频子带和高频子带构成小波系数矩阵；根据所述小波系数矩阵进行小波编码，得到小波压缩图像。本发明还提供对应的JPEG图像与小波压缩图像的转换系统，以及对应的小波压缩图像转换为JPEG图像的方法和系统，本发明可显著提高图像转码的效率，降低转换的时间，适合大批量的JPEG图像与小波压缩图像的快速转换
jpeg 图像压缩转换方法系统

[发明专利]基于四元数小波和区域分割的多焦点图像融合方法-CN201310071147.5有效
发明人：金晶;刘义鹏;沈毅;王强 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2013-03-06 - 公布日： 2013-05-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：基于四元数小波和区域分割的多焦点图像融合方法，本发明涉及一种图像处理领域的图像融合方法，具体涉及一种基于四元数小波和区域分割的多焦点图像融合方法。本发明是要解决现有图像融合方法结果视觉效果较差的问题，而提供了基于四元数小波变换和区域分割的多焦点图像融合方法。步骤一：对待融合多焦点图像进行四元数小波变换；步骤二：将实部-虚部表示的四元数小波系数转换为幅值-相位表示形式；步骤三：统计四元数小波相位系数的分布，计算四元数小波相位系数方差；步骤四：对四元数小波相位系数方差进行区域分割
基于四元数小波区域分割焦点图像融合方法

[发明专利]基于连续小波变换的时序遥感影像半自动分类方法-CN201210460579.0有效
发明人：邱炳文;钟鸣 -专利权人：福州大学
申请日： 2012-11-16 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于连续小波变换的时序遥感影像半自动分类方法，该方法首先建立若干已知地物的年内时序变化原始图谱，对其进行连续小波变换，获得小波系数谱，在此基础上建立基于时间维的小波方差谱及基于尺度维的小波方差谱，同时建立整个研究区所有研究单元的基于时间维的小波方差谱及基于尺度维的小波方差谱，然后依据已知地物的小波方差谱的类间差异性最大化原则，分别确定最适宜影像分类的时间域与尺度域区间，最后通过建立综合判别体系
基于连续变换时序遥感影像半自动分类方法