B样条小波

摘要： 目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间.为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法.方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离.结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5％.使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高.结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高.

摘要： 彩色铅笔画自动生成算法是当前非真实感绘制技术研究热点之一.针对目前轮廓线条细节丢失的问题,该文提出融合B样条小波变换与二次卷积方法,得到的线条轮廓图保留更多细节信息且线条具有交叉感;线积分卷积(Line integral convolution,LIC)方法使用随机白噪声产生的纹理不清晰,且执行速度慢,该文在亮度图上添加高斯噪声替换随机二值白噪声,利用随机数控制噪声点,并应用运动模糊产生清晰纹理.实验证明,该算法得到的铅笔画效果与现存铅笔画生成算法相比,保留了更多的细节,更加接近实际艺术家作品风格.

摘要： 本文研究了3阶B-样条小波的希尔伯特变换的消失矩.首先计算了3阶B-样条小波的分段函数形式的表达式,并且给出了其图像.3阶B-样条小波具有紧支撑性、反对称性以及良好的光滑性.在此基础上,结合希尔伯特变换的定义计算了3阶B-样条小波的希尔伯特变换,给出了其图像.3阶B-样条小波经过希尔伯特变换后不再具有紧支撑性,反对称性也变为对称性,但保持了良好的光滑性.最后利用消失矩的定义计算了3阶B-样条小波的希尔伯特变换的消失矩.结果表明,3阶B-样条小波的希尔伯特变换虽然不再是一个有限支撑的函数,但它比3阶B-样条小波本身具有更高的消失矩,这一发现对构成希尔伯特变换对的小波的设计具有启发意义.

摘要： 采用具有紧支集的线性半正交B样条小波配置方法求解第二类非线性分数阶Fredholm积分方程组.从理论上证明方程组的解存在并且唯一,进而说明该方法的可行性和实用性.

摘要： 利用B样条小波函数数值求解非线性分数阶第2类Fredholm积分方程,将具有紧支集的线性半正交B样条尺度函数和小波函数一起应用于数值求解非线性分数阶第2类Fredholm积分方程中.这种方法将非线性分数阶Fredholm积分方程转化为非线性代数方程组,再通过数值求解方程组得到原方程的数值解,证明了误差边界值,数值算例验证了本方法的有效性和准确性.

摘要： 研究了分数阶非线性Fredholm积分微分方程,B样条小波分数阶积分算子矩阵将积分微分方程离散为代数方程组,数值算例验证了此方法的可行性和有效性.

摘要： 由于B样条函数及其对应的小波不具有平移正交性,推导半正交B样条小波的分数阶积分算子矩阵,为分数阶微积分方程的数值求解提供了理论基础.

摘要： 在扫描仪采集数据过程中,会受多种因素影响,所获得的点云数据不可避免地混有不合理的离散点和小振幅噪声,这些噪声数据如不消除,必会影响所建模型的精度.针对离散数据的特点,对小波分析的原理及方法进行了研究,提出将具有良好对称性和正交性的B样条小波作为基函数,对扫描的点云数据进行滤波处理.实验结果表明,以B样条小波函数为基函数的改进滤波法不仅可以有效滤除点云数据中的噪声数据,还能较好保留物体原始的特征信息,使滤波后的点云模型能更加精确地表示实际的特征信息.因此,该方法在点云滤波、去噪等处理方面具有一定应用价值.

摘要： 在扫描的过程中,由于受多种因素的影响,所获得的数据可能会含有很多离散点和小振幅噪声,这些噪声数据如果不消除,必会影响所建模型的精度.所以,在使用数据前,需要对数据进行去噪.针对离散数据的特点,运用小波分析的方法,将具有良好对称性和正交性的B样条小波作为基函数,对一实例进行滤波处理,得到了良好的效果.

摘要： 边缘是视觉信息中最为重要的信息之一.小波边缘检测算法的多尺度特性使其具有较强的抗干扰特性,但同时会丢失一些弱的边缘.为更好的提取弱边缘信息,本文引入自适应平滑滤波的方法,在锐化图像弱边缘的基础上,采用B样条小波进行边缘检测.这种改进的视觉边缘检测算法,检测精度较高.

摘要： 边缘是视觉信息中最为重要的信息之一.小波边缘检测算法的多尺度特性使其具有较强的抗干扰特性,但同时会丢失一些弱的边缘.为更好的提取弱边缘信息,本文引入自适应平滑滤波的方法,在锐化图像弱边缘的基础上,采用B样条小波进行边缘检测.这种改进的视觉边缘检测算法,检测精度较高.

摘要： 边缘是视觉信息中最为重要的信息之一.小波边缘检测算法的多尺度特性使其具有较强的抗干扰特性,但同时会丢失一些弱的边缘.为更好的提取弱边缘信息,本文引入自适应平滑滤波的方法,在锐化图像弱边缘的基础上,采用B样条小波进行边缘检测.这种改进的视觉边缘检测算法,检测精度较高.

摘要： 边缘是视觉信息中最为重要的信息之一.小波边缘检测算法的多尺度特性使其具有较强的抗干扰特性,但同时会丢失一些弱的边缘.为更好的提取弱边缘信息,本文引入自适应平滑滤波的方法,在锐化图像弱边缘的基础上,采用B样条小波进行边缘检测.这种改进的视觉边缘检测算法,检测精度较高.

摘要： 本文将小波理论引入到三维小尺度封闭空间无网格声场数值计算方法之中。首先利用伽辽金型加权残量法推导了计算节点声压的系统方程，然后构造了B样条小波的多分辨分析，并将其作为移动最小二乘法中的基函数，在此基础上构造了形函数，从而发展了适用于任意形状三维小尺度封闭空间的B样条小波基无网格伽辽金封闭声场计算模型。最后利用该模型对一个矩形封闭空间的声传递函数进行了数值计算，并与理论计算结果进行了对比分析，证明了此模型的正确性。

摘要： 本文将小波理论引入到三维小尺度封闭空间无网格声场数值计算方法之中。首先利用伽辽金型加权残量法推导了计算节点声压的系统方程，然后构造了B样条小波的多分辨分析，并将其作为移动最小二乘法中的基函数，在此基础上构造了形函数，从而发展了适用于任意形状三维小尺度封闭空间的B样条小波基无网格伽辽金封闭声场计算模型。最后利用该模型对一个矩形封闭空间的声传递函数进行了数值计算，并与理论计算结果进行了对比分析，证明了此模型的正确性。

摘要： 本文将小波理论引入到三维小尺度封闭空间无网格声场数值计算方法之中。首先利用伽辽金型加权残量法推导了计算节点声压的系统方程，然后构造了B样条小波的多分辨分析，并将其作为移动最小二乘法中的基函数，在此基础上构造了形函数，从而发展了适用于任意形状三维小尺度封闭空间的B样条小波基无网格伽辽金封闭声场计算模型。最后利用该模型对一个矩形封闭空间的声传递函数进行了数值计算，并与理论计算结果进行了对比分析，证明了此模型的正确性。

摘要： 本文将小波理论引入到三维小尺度封闭空间无网格声场数值计算方法之中。首先利用伽辽金型加权残量法推导了计算节点声压的系统方程，然后构造了B样条小波的多分辨分析，并将其作为移动最小二乘法中的基函数，在此基础上构造了形函数，从而发展了适用于任意形状三维小尺度封闭空间的B样条小波基无网格伽辽金封闭声场计算模型。最后利用该模型对一个矩形封闭空间的声传递函数进行了数值计算，并与理论计算结果进行了对比分析，证明了此模型的正确性。

摘要： 本文将小波理论引入到三维小尺度封闭空间无网格声场数值计算方法之中。首先利用伽辽金型加权残量法推导了计算节点声压的系统方程，然后构造了B样条小波的多分辨分析，并将其作为移动最小二乘法中的基函数，在此基础上构造了形函数，从而发展了适用于任意形状三维小尺度封闭空间的B样条小波基无网格伽辽金封闭声场计算模型。最后利用该模型对一个矩形封闭空间的声传递函数进行了数值计算，并与理论计算结果进行了对比分析，证明了此模型的正确性。

摘要： 本文将小波理论引入到三维小尺度封闭空间无网格声场数值计算方法之中。首先利用伽辽金型加权残量法推导了计算节点声压的系统方程，然后构造了B样条小波的多分辨分析，并将其作为移动最小二乘法中的基函数，在此基础上构造了形函数，从而发展了适用于任意形状三维小尺度封闭空间的B样条小波基无网格伽辽金封闭声场计算模型。最后利用该模型对一个矩形封闭空间的声传递函数进行了数值计算，并与理论计算结果进行了对比分析，证明了此模型的正确性。

摘要： 本发明公开了一种采用双方波和B‑样条小波解调弱反射光纤布拉格光栅。它包括如下步骤，步骤一：由数字信号发生器产生双方波信号驱动声光调制器，使连续单频激光器转换为双方波激光；步骤二：弱反射光纤布拉格光栅反射双方波激光，步骤三：光电探测器接收光强信号；步骤四：提取连续多个周期双方波信号下干涉区间的干涉特征值，形成干涉强度信号；步骤五：对干涉强度信号进行B‑样条小波降噪处理；步骤六：对降噪处理后的干涉强度信号进行希尔伯特变换；步骤七：对干涉强度信号和相移后的信号的比值进行反正切运算，最终得到干涉相位信号以反映外界振动信号。本发明具有能获得稳定的振动信号，结构简单，运算量小的优点。

摘要： 本发明为利用六阶基数样条小波神经网络，进行带通滤波的方法，用以解决在复杂系统中信号带通滤波精度差的问题。由于小波神经网络具有自适应能力，带通特性，能够基于噪声统计特性的变化，在线调整滤波的带宽，因此本专利把六阶基数样条小波ψ(x)作为神经网络的激励函数；提出基于信号带宽确定神经网络输入权值2

摘要： 本发明为一种基于六阶B‑样条小波神经网络的史密斯预估补偿方法。解决史密斯预估器模型精度低，对干扰抑制不理想的问题。通过对被测对象建立微分方程并进行离散化处理，得到系统状态量的采样间隔与六阶B‑样条小波神经网络的学习样本，在确定神经网络结构、输入层权值和隐层函数、节点数后进行迭代训练得到输出层权值向量和神经网络表达式，从而得到史密斯预估补偿器的数学模型。本发明可对非线性被控对象建模，且能有效提高过程模型的精度，同时，小波神经网络频带有限的特点，使其对干扰的抑制效果理想。

摘要： 本发明涉及一种基于box样条小波框架的探地雷达地下目标定位方法及系统。本发明首先获取探地雷达的回波图像数据，并去除该图像中的直达波图像，得到预处理后的探地雷达信号；然后对预处理后的探地雷达信号采用box样条小波进行分解，并对对分解结果进行边缘定位；拟合图像的边缘曲线，选取曲线导数为零的点作为雷达图像的顶点；最后建立地下目标曲线方程，在所述雷达图像顶点的两个分支上不对称的选择边缘上的两个点，利用三点拟合法拟合地下目标曲线，从而实现地下目标的定位。本发明的定位方法提升了目标定位的精度，对于金属管线和非金属管线都可能存在的浅层探测而言，不易产生虚警；且算法简单，运行时间短，提高了目标定位的效率。

摘要： 本发明公开一种基于样条调频小波‑同步压缩算法的瞬时频率估计方法，通过增加计算过程中频率曲线相关性分析避免样条曲线过拟合，确保频率分析结果的准确性；根据高斯窗和SCT变换前后频率分布特点明确了积分区间的长度和高斯窗的最优窗口宽度；根据不同信噪比噪声对重构信号频率估计精度的影响修正计算出的频率曲线，减小频率估计误差。

摘要： 本发明提供了一种电动升降桌无模型双正交样条小波遇阻检测方法，步骤一：通过电流采样电路采集流经电机的电流；步骤二：对电流信号进行有效的滤波；步骤三：基于双正交样条小波的电动升降桌遇阻检测算法检测；步骤四：计算电动升降桌遇阻电流阈值；步骤五：对实时卡尔曼滤波后的数据与设定阈值进行比较，判断电动升降桌是否遇阻。本发明能够有效解决升降桌在升降过程中夹伤人员、损坏物品的问题。

摘要： 本发明公开了一种采用双方波和B‑样条小波解调弱反射光纤布拉格光栅。它包括如下步骤，步骤一：由数字信号发生器产生双方波信号驱动声光调制器，使连续单频激光器转换为双方波激光；步骤二：弱反射光纤布拉格光栅反射双方波激光，步骤三：光电探测器接收光强信号；步骤四：提取连续多个周期双方波信号下干涉区间的干涉特征值，形成干涉强度信号；步骤五：对干涉强度信号进行B‑样条小波降噪处理；步骤六：对降噪处理后的干涉强度信号进行希尔伯特变换；步骤七：对干涉强度信号和相移后的信号的比值进行反正切运算，最终得到干涉相位信号以反映外界振动信号。本发明具有能获得稳定的振动信号，结构简单，运算量小的优点。

摘要： 本发明为一种基于六阶B‑样条小波神经网络的史密斯预估补偿方法。解决史密斯预估器模型精度低，对干扰抑制不理想的问题。通过对被测对象建立微分方程并进行离散化处理，得到系统状态量的采样间隔与六阶B‑样条小波神经网络的学习样本，在确定神经网络结构、输入层权值和隐层函数、节点数后进行迭代训练得到输出层权值向量和神经网络表达式，从而得到史密斯预估补偿器的数学模型。本发明可对非线性被控对象建模，且能有效提高过程模型的精度，同时，小波神经网络频带有限的特点，使其对干扰的抑制效果理想。

摘要： 本发明为利用六阶基数样条小波神经网络，进行带通滤波的方法，用以解决在复杂系统中信号带通滤波精度差的问题。由于小波神经网络具有自适应能力，带通特性，能够基于噪声统计特性的变化，在线调整滤波的带宽，因此本专利把六阶基数样条小波ψ(x)作为神经网络的激励函数；提出基于信号带宽确定神经网络输入权值2

摘要： 本发明为基于六阶样条插值小波的信号奇异点检测方法，解决传统方法计算量大，检测精度不高的问题。由六阶样条小波尺度函数得到六阶样条插值小波尺度函数由函数得到低通滤波器Ps(ω)，由低通滤波器Ps(ω)得到高通滤波器Qs(ω)，由低通、高通滤波器Ps(ω)、Qs(ω)得到对偶插值滤波器Gs(ω)与Hs(ω)，得到对偶插值滤波器Gs(ω)、Hs(ω)的傅里叶级数的系数，输入待测信号并采样，由采样值序列与对偶插值滤波器傅里叶级数的系数得到插值小波分解系数，将插值小波分解系数{an}和{bn}进行归一化处理，对得到的插值小波分解系数进行插零与阈值处理，得到的插值小波分解系数模极大值点位置即为被测信号奇异点的位置。