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中药质量控制又添新武器——小波变换近红外光谱分析系统

针对中药近红外光谱信息特征性不足及由此产生的应用上的局限性,中国人民解放军第二军医大学药学院首次研制成功一种可有效地应用于中药质量控制、中药材鉴定的新方法和技术操作平台“小波变换近红外光谱分析系统”。该系统对22种不同产地、不同采收时间的中药材进行了鉴别,并取得了满意结果。日前,该研究获得了中华中医药学会科技进步奖。$$ 近红外光谱法是近年来开始在国际上复兴的光变分析方法,其应用范围虽然较广,但在方法学研究上尚存在缺陷,主要表现为近红外光谱特征信息少、性质相近、组分干扰多、灵敏度低,因而在混合物精确分析方面存在困难。$$ 研究人员针对近红外光谱法方法学上存在的关键问题,从实验研究的角度考察和验证了近红外光谱的基础理论并对其实验技术进行研究。从方法到仪器等各方面系统考察和验证了近红外光谱信息获得的全过程及影响信息质量的因素,并验证近红外光谱线性、加和性...  (本文共1页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2016年22期
电子技术与软件工程

基于小波变换的图像动态融合技术

小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像,因此本文中的融合方法均采用小波分解和你小波重构的方法。本文采用了泊松抠图的思想的learning Based Matting,首先将彩色原图转换为灰度图像,并得到trimap图,然后得到mask掩像,这种方法适合于颜色变化较光滑的图像。得到mask图像,就有了选择的范围,便可分别于前景图像和背景图像进行小波变换、融合后重构成最终的融合图像,实现的步骤如图1所示。1获得前景图像本文中获得前景的方法和步骤是,对原图和mask图分别进行2级的haar小波分解,对逼近值选择min,对于细节值则选择min,发现细节值选择min比max和其他的值来比较,融合后逆小波变换得到的图像边缘比较精细,相对光滑,锯齿状不明显,效果较好。2获得背景图像本文中获得前景的方法和步骤是,在获得带有mask范围的背景图之前,要先将mask图进行求补,获...  (本文共1页) 阅读全文>>

《振动.测试与诊断》2017年04期
振动.测试与诊断

基于改进同步挤压小波变换识别信号瞬时频率

引言实际土木工程结构在承受极限荷载或长期工作荷载时,本质上是时变和非线性结构系统,其响应信号呈现非平稳性。时频分析方法能够有效处理非平稳信号,因而在时变结构参数识别领域受到广泛关注,主要方法有短时傅里叶变换、二次型时频分布[1]、小波变换[2]、以经验模态分解为主的Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)[3-4]、集合经验模态分解[5]和解析模态分解(analytical modal decomposition,简称AMD)[6]等,其中以HHT和小波变换方法研究最为深入。HHT本质上是一种经验的局域分析方法,它无法分离密集的模态响应,特别是模态频率叠混的信号[7]。Yan等[8]将HHT变换与连续小波变换进行对比,结果表明小波变换在识别密集模态时优于HHT。小波变换能够自适应调整时窗跟频窗大小并实现多分辨率分析,十分适合非平稳信号的分析处理。孙鹏等[9]使用Morlet小波...  (本文共9页) 阅读全文>>

《科学家》2017年11期
科学家

基于小波变换模极大值原理的变电站变压器保护研究

目前,由于二次谐波制动原理简单明了、实现方取值a0=2,τ0=1,小波基函数简记为:便,长期以来,在国内电力系统的变电站变压器差动保(4)护中得到了广泛应用,并一直延续到了微机保护中,推离散后的小波变换定义:动了我国电力事业的发展。但是,随着电力系统规模的扩大,应用于变压器差动保护的励磁涌流的识别方法或(5)多或少都出现了一些问题,所以本文提出了一种基于小变量按照和进采集,其中频率足够低。波变换模极大值原理的励磁涌流鉴别方法,不需要对电则算法公式为流的二次谐波含量进行测量;也不需要进行精确的间断(6)角测量,优于常规的间断角原理。可以尽可能的以较少采样点满足鉴别励磁涌流和内部故障电流的需要,对实梯形法的积分公式为现算法的硬件要求有明显降低,可以避免由于间断角测(7)量误差而引起的保护误判。二次谐波的制动原理在国内电力系统的变电站差1.3小波变换模极大值处理动保护中应用广泛、简便实用,对国内电力行业的发展小波变换之所以能够替代傅里...  (本文共2页) 阅读全文>>

《科技风》2015年11期
科技风

基于离散小波变换的方波消噪

小波变换(wavelettransform,WT)是一种新的信号处理与分析中的变换方法,它继承和发展了短时傅立叶(STFT)变换局部化的思想,同时也克服了窗口大小不随频率变化的缺点,提供出了一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。连续小波变换是对信号在“时间—频率”或者说“时间—尺度”内的联合分析。但在实际应用中,为了方便计算机进行处理,信号都要离散化为离散时间序列,而且要针对连续小波变换(CWT)中的尺度和平移参数进行离散化,使之转化为离散小波变换(DWT)。本文将以一个实例来介绍如何用离散小波变换消除信号中的噪声。1离散小波变换的定义我们先对连续小波变换做一介绍。对于任意空间L2(R)内的函数f(t),其连续小波变换的定义如下:Wf(a,b)=1姨a+∞-∞乙f(t)ψ*(t-ba)dt=其中,a是尺度参数,b是沿时间轴的平移参数。一维时间函数f(t)将通过小波变换映射为二维函数Wf(a,b)...  (本文共1页) 阅读全文>>

《攀枝花学院学报》2014年05期
攀枝花学院学报

基于方向小波变换的图像边缘检测

1引言图像的边缘是指周围像素灰度值呈现阶跃或屋顶变化的像素的集合,是图像的基本特征之一。边缘中含有大量有价值的图像信息,因此,图像的边缘检测是图像分割、图像分析和计算机视觉等的重要基础。传统的边缘检测方法是利用梯度模极大值或二阶微分过零点的特性提取边缘,比如Canny算子、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子和La-place算子[1-3]等。这些算子的特点是计算简单,但存在抗噪声能力差等缺点,因此,边缘检测的效果一般不理想。近年来,小波分析在图像处理中的应用的优势日益突出,被广泛用于图像增强、去噪、压缩和边缘检测等。小波变换能很好地检测突变信号,小波多尺度分析理论能很好地反映图像灰度的变化情况,Mallat等人提出的基于小波的奇异性的多尺度边缘检测方法比传统的方法具有更多的优越性[4,5],但存在对方向特性不敏感的缺点。因此有必要对传统的小波变换边缘检测方法加以改进,以满足更广泛的实际应用。在边缘检测中,应充...  (本文共3页) 阅读全文>>