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基于小波压缩深度学习重构的多图像光学加密: 2024年; 为解决多图像加密算法密文体积大、加密效果差、重构效果不理想等问题,提出一种基于小波压缩和深度学习重构的多图像光学加密方法。利用小波压缩提取多图像的低频部分,将重排后的新图放入改进的FDT-DRPE光学加密系统中得到密文;利用矢量分解和螺旋相位变换克服FDT-DRPE不敏感问题;构造的L_S混沌系统提高密钥敏感性。提出新型深度学习网络模型BHCN,解决传统图像重构精度不高问题。实验结果表明,密文体积可压缩至原图的1/4,重构图像的峰值信噪比为34.57 dB,结构相似性为0.9521,与同类文献相比,速度更快,重构效果更好,安全性更高。; 郭媛贾德宝敬世伟翟平; 关键词：小波压缩矢量分解混沌系统

基于树小波压缩与最大似然的超宽带信道融合估计方法: 2024年; 为实现无人集群智能化巡检,针对脉冲超宽带技术在山区、森林等复杂地区的应用劣势,提出应对复杂环境下多径效应影响的信道估计方法。通过理论分析与实验研究,提出一种基于树小波压缩与最大似然法融合的信道估计方法(TS-SC)。该方法在贝叶斯压缩感知(CS)模型基础上,通过小波基的稀疏矩阵与马尔可夫链蒙特卡洛抽样,建立层次贝叶斯模型,以实现低速采样下原始信号的恢复。采用最大似然估计方法(SC)对多径数量和增益进行准确估计。实验结果表明:噪声SNR为10dB时,借助低频采样数据,检测精度能达到0.5592,满足复杂环境中信道估计的需求。研究成果突破了传统信道估计方法的局限,为复杂环境下的无人机集群通信提供了有效解决方案。; 王洪武杨腾张继伟张文锋沈锋; 关键词：压缩感知最大似然法超宽带多径效应

电能质量扰动识别的小波压缩感知方法被引量：8: 2019年; 为改善基于小波电能质量信号扰动识别中存在数据量大、识别率不高的不足,提出一种电能质量扰动识别的小波压缩感知新方法。该方法首先确定扰动信号在小波域中的稀疏性,利用小波压缩感知降维,获得少量测量数据,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏矩阵;然后提取稀疏系数的最大值、标准差、峭度等组成特征向量,输入神经网络系统训练并实现分类识别。该方法具有采样数据少、处理方便、特征提取简单等特点。仿真结果表明,针对典型的7类单一扰动和复合扰动信号,所提方法在理想环境下识别率分别达到99.50%和99.43%,噪声环境下识别率分别达到97%和98%以上,拥有较强的鲁棒性和较好的准确性。; 吴志宇朱云芳侯怡爽陈维荣; 关键词：电能质量压缩感知扰动识别

结合小波压缩和APTLD的三维荧光光谱技术在掺伪芝麻油鉴别中的应用被引量：6: 2019年; 将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合,提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱,通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差,得到样本的真实三维荧光光谱数据;利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩,以减少冗余信息,其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%;利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析,得到的回收率为97.0%～99.8%,预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明,所提方法能够准确鉴别纯芝麻油及掺伪芝麻油样本,并对其组分含量进行预测。; 孔德明李雨蒙崔耀耀张春祥王书涛吴希军; 关键词：光谱学三维荧光光谱小波压缩

粮虫在线检测图像的Daubechies小波压缩算法被引量：2: 2018年; 当采用嵌入式设备实现一个在线粮虫图像检测系统时,由于嵌入式系统硬件资源的不足及存储空间的限制,传统图像压缩算法通常无法满足实时图像处理的要求。针对这些问题,在ARM9 S3C2440嵌入式平台上提出了一种改进后的新型小波变换算法。通过改变传统算法过程中浮点数据的整型化,在有效保留传统小波算法优点的同时降低了算法复杂度。本文改进小波三级压缩算法与传统JPEG算法的在S3C2440嵌入式平台上的比较试验表明,在压缩时间、峰值信噪比等主要性能防线,本文算法均优于传统算法,非常适用于采用嵌入式平台的实时粮虫图像处理系统。; 廉飞宇廉飞宇许德刚; 关键词：嵌入式图像压缩 DAUBECHIES小波峰值信噪比

基于三维荧光光谱结合小波压缩与APTLD对水中多环芳烃测定被引量：8: 2018年; 基于三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚三线性分解(APTLD)对水中多环芳烃(PAHs)进行定性和定量分析,实验以萘(NAP)、芴(FLU)、苊(ANA)为测量样品。首先用FS920荧光光谱仪测量获得样品的三维荧光光谱数据,对数据进行激发和发射校正且去散射,得到真实光谱。为了解决三维荧光光谱数据的冗余信息,通过小波变换对实验光谱数据进行压缩,其压缩分数和数据恢复分数分别大于92%和95%。用APTLD对压缩后的光谱数据进行分析,体现了二阶优势,实验结果表明,在PAHs的荧光光谱严重重叠和有干扰物共存下,该方法仍能准确地测定,其回收率为94%~98%、预测均方根误差小于0.29μg·L-1。; 王玉田刘婷婷刘凌妃杨哲崔耀耀; 关键词：多环芳烃三维荧光光谱小波压缩

三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚四线性分解算法测定多环芳烃被引量：2: 2018年; 基于三维荧光光谱结合交替惩罚四线性分解(APQLD)对痕量多环芳烃(PAHs)进行检测,实验以苊(ANA)和萘(NAP)为研究对象。首先利用小波变换对得到的三维荧光光谱数据进行压缩,以消除数据的冗余信息。分别在乙醇溶剂、甲醇溶剂以及超纯水条件下测定不同浓度的PAHs的激发-发射荧光光谱,并将其组合构建四维数据,利用APQLD对构建的四维光谱数据进行分析,并对比了PAHs在三种溶剂条件下各自的回收率。实验结果表明,用不同溶剂构建的四维数据能更准确地测定PAHs的浓度,其回收率更高;对比二阶校正以及其他四维校正算法,APQLD更能体现四维算法所具有的优越性;当因子数N=3时,ANA的回收率为96.5%~103.3%,预测均方根误差为0.04μg·L^(-1);NAP的回收率为93.3%~110.0%,预测均方根误差为0.08μg·L^(-1)。; 王书涛刘婷婷高凤凯崔耀耀杨哲王玉田; 关键词：三维荧光光谱小波压缩多环芳烃

JPEG图像与小波压缩图像的转换方法和系统: 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...; 甄海华

基于分簇和小波压缩的传感网数据融合: 传感器网络技术作为21世纪最重要的技术之一，很大程度上改变了我们的生活。通过传感器获取的传感数据，再通过物联网的使用将会使数据变得更加有用，而物联网的应用则比传感器网络更加多样化，因此物联网可以看成是将传感器网络的功能实...; 程乐丹; 关键词：无线传感器网络数据融合小波压缩

基于小波压缩的木材密度近红外光谱的预处理研究被引量：4: 2016年; 近红外光谱数据维数多、数据量大,直接保存需要庞大储存空间,且海量数据会对网络化在线检测的分析速度和准确性产生影响。为探讨应用小波压缩进行近红外光谱预处理的可行性及其对枫桦木材密度预测精度的影响,通过强光探头采集木材圆盘的近红外光谱,在Matlab软件中应用小波变换法对枫桦木材密度近红外光谱数据进行压缩。结果表明:当小波基sym2分解层为6时,基于均衡稀疏标准形式的全局硬阈值压缩效果最好,将2 151个变量压缩成38个小波系数,其能量保留成分、零系数成分、压缩比分别为99.66%、98.34%、56.61%。用未处理光谱数据和压缩后的38个小波系数分别建立偏最小二乘定标分析模型,同时做内部交叉验证,并用未处理和压缩后的预测集做外部检验,得知压缩后校正模型对压缩后样品预测能力较好,预测决定系数为0.913 9。因此,小波压缩可有效简化近红外光谱数据,提高近红外光谱对枫桦木材密度的预测精度。; 李耀翔李颖姜立春; 关键词：近红外光谱小波压缩木材密度

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