导读:本文包含了小波算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,算法,极大值,信号,图像,积分,称重。
小波算法论文文献综述
陈朋,李杰,徐泽楠,王海霞,张怡龙[1]（2019）在《基于二代小波算法的数字全息显微成像自动对焦方法》一文中研究指出针对传统数字全息显微重建方法难以获取最佳重建距离,且依赖于传统PC平台难以便携化等问题,设计了一种嵌入式数字全息显微自动对焦系统;该系统不仅能方便地完成数字全息显微成像的自动对焦,获取最佳重建效果,而且具有便携化的特点;该系统采用同轴全息光路配合图像传感器获取全息图,利用优化后的角谱算法实现全息重建,再结合二代小波算法对重建结果进行图像质量评价,根据评价结果找到最佳重建距离,同时获取最佳重建结果,完成自动对焦;利用该系统采集一批分辨率板全息图进行自动对焦测试;实验表明,系统的重建速度为0.6s,分辨率为3.48μm,自动对焦准确率达到90%以上,实验结果验证了系统的有效性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年02期）
綦慧,唐文娟[2]（2019）在《改进小波算法在光纤温度传感器中的应用》一文中研究指出针对在分布式拉曼光纤温度传感器系统中,由于拉曼散射信号弱、噪声强而造成的温度测量误差问题,提出了一种改进小波算法模型。该算法在传统模型极大值小波算法基础上,引入信号相关性特性来提升捕捉信号与噪声的能力,同时结合小波分解尺度自适应方法,消除分解尺度不匹配造成信号丢失或噪声未滤除的情况,并在Matlab仿真软件中对比了此算法滤波的优越性,利用3 km分布式光纤测温系统进行验证。实验结果表明,处理后的温度较算法前的温度总体平均误差缩小0.5233℃。(本文来源于《测控技术》期刊2019年02期）
刘智政,吴金良,杨宙,许小勇[3]（2018）在《数值积分公式的Chebyshev小波算法设计及应用》一文中研究指出为了求解数值积分,利用第2类Chebyshev小波函数构造了一些求解定积分的数值积分公式。该算法的主要思想是将被积函数利用小波基函数的线性组合来进行表达,通过离散化被积分函数得到相应的Chebyshev小波矩阵,再通过小波基函数在[0,1]区间上的积分得到了求积系数。通过第2类Chebyshev多项式的解析表达式,推导了Chebyshev小波基函数的一般积分公式,从而为该小波的应用提供了方便。通过大量数值实例验证了该方法的可行性及有效性。该算法编程简单,应用方便,也适用于奇异积分、震荡函数积分问题。(本文来源于《江西科学》期刊2018年06期）
周小辉,顾桂定,徐承龙[4]（2018）在《基于多小波算法的上证综合指数的多尺度分析》一文中研究指出文中利用多小波分解重构算法,小波相关系数等公式,分析了上证综合指数的多尺度演化特征,主要包括:上证综合每日指数的重构与计算;指数收益率的多分辨分析等。通过实证结果表明,在上证指数的分解重构方面,选择合适的多小波滤波器相比传统db4小波误差更小;随着尺度的增加,收益率的多小波高频波动的大小不断递减(随着投资期限的增加,相应收益率的波动不断减小);不同投资期限的收益率变化的相关性很弱,即,在不同投资期限下投资指数收益相关性不大。(本文来源于《2018中国自动化大会(CAC2018)论文集》期刊2018-11-30）
李小将,王巍,梁英[5]（2018）在《基于小波算法的机场电力信号分析软件设计》一文中研究指出针对小波分析在电力系统暂态信号分析中应用越来越广泛以及实用软件应用较少的现状,本软件结合民航的实际情况进行设计,实现现有的小波分析、小波后处理等算法,对实时采集的电量信号进行小波分析算法实现。本文重点介绍了小波分析仪中的数据采集模块、连续小波分析、离散小波分析、小波包及小波去噪声主要功能模块的设计与实现。通过采用MATLAB提供的标准信号数据进行实验,本软件实现的标准算法结果与MATLAB运算结果一致,同时,小波后处理算法的结果也与理论研究仿真结果一致。结论表明,本软件实现的算法可以应用到绿色机场电力分析实践及工程中,有很高的使用前景。(本文来源于《民航学报》期刊2018年05期）
程琳,都小利,王月兵,钱文[6]（2018）在《基于小波算法的风电储能装置优化控制》一文中研究指出风力发电是对传统发电方式的有效补充。风的方向、大小常具有不可预测、不可控制等特点。这些特点会导致由风力发电主导的电厂所输出的有功功率存在波动,从而影响整个大电网,造成大电网频率不稳定,使得大电网的电能质量下降,甚至会带来大电网的解裂。文章以双馈感应风力发电机模型为基础,构造了风力发电系统模型,并采用小波变换理论对该模型所输出的有功功率进行多层次分解。在低频分量信号中应用MUSIC谱估计算法,建立非平稳随机时变功率谱,通过比较输出功率与设定阈值之间关系,设计基于分布式储能方式下的风力发电机储能装置控制系统。仿真结果表明:设计的控制系统可以实现对风电输出功率在线监控下的功率平滑控制。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
梁可道[7]（2018）在《粒子群优化的小波算法在避雷器老化诊断中的应用》一文中研究指出为研究金属氧化物避雷器漏电流"消噪"问题,提出一种粒子群优化的小波消噪方法。首先利用db_5小波对漏电流信号进行5层分解,其次设定待求解阈值,对信号进行重构,最后通过粒子群优化求解阈值实现消噪,并通过模拟MOA小电流区模型进行仿真验证。研究表明:使用db_5小波对信号进行分解,并利用PSO对阈值进行优化求解,最终阈值c_5,c_4,c_3,c_2,c_1分别为0.32,0.20,0.13,0.02和0.01。消噪后信噪比相对于单独使用平稳小波提升了7 d B,说明利用结合粒子群优化的小波消噪算法进行消噪,消噪效果明显优于单独使用小波消噪算法。(本文来源于《中国电力》期刊2018年06期）
宗金武[8]（2018）在《基于小波算法的电阻应变式称重传感器噪声特征信号提取》一文中研究指出称重传感器容易受到外界因素的干扰,致使其输出的电信号包含了大量噪声,影响了衡器的测量精度,为了充分的保障电子衡器的测量精度,需要进行电阻应变式称重传感器噪声特征信号提取方法的研究,但是采用当前算法进行称重传感器噪声特征信号提取时,无法提取噪声信号特征,存在噪声信号提取误差大的问题。为此,提出一种基于小波的电阻应变式称重传感器噪声特征信号提取算法。该算法先依据小波的理论思想,计算传感器信号的小波细节系数的峰值比,给出传感器信号的最佳小波分解层数,进而确定每层细节系数中有用信息,提取噪声信息的分布特征。实验证明,所提算法完整地保留了噪声信号的特征信息。(本文来源于《电子世界》期刊2018年05期）
韩笑,朱元,应俊[9]（2018）在《基于小波算法联合混沌理论的图像加密研究》一文中研究指出图像加密作为信息加密领域的重要一支,其对于信息安全的重要性显得愈发重要,能够有效地对目标图像信息进行加解密逐步成为了人们的研究热点;为了提高图像加密的安全性,以混沌系统所具有的初值敏感性以及类似随机为基础,提出了采用"混沌变换"方法对图像进行置乱操作的算法,随后以此为基础结合小波理论设计一种图像加密算法;在图像的预处理阶段首先对图像采用小波变换得到四幅小波子图;随后基于混沌置换将四幅子图置乱处理;最后通过小波逆变换恢复出目标加密图像;通过数值仿真实验表明通过该方法解密获得的图像具有与原图像非常高的一致性,并且获得了较高的安全性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年01期）
付亚伟,魏镜弢,赵明[10]（2018）在《多帧超分辨率图像重建迭代小波算法研究》一文中研究指出为了解决由于物体的运动和拍摄环境等因素,造成拍摄后多帧图像分辨率低和细节丢失的问题。本文对现有超分辨图像处理算法查阅研究,提出超分辨率图像重建迭代小波算法。最终对比迭代小波算法运算后最终的图像和参考帧图像,并比较图像信噪比的变化得出迭代小波算法的优越性。(本文来源于《价值工程》期刊2018年01期）
小波算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对在分布式拉曼光纤温度传感器系统中,由于拉曼散射信号弱、噪声强而造成的温度测量误差问题,提出了一种改进小波算法模型。该算法在传统模型极大值小波算法基础上,引入信号相关性特性来提升捕捉信号与噪声的能力,同时结合小波分解尺度自适应方法,消除分解尺度不匹配造成信号丢失或噪声未滤除的情况,并在Matlab仿真软件中对比了此算法滤波的优越性,利用3 km分布式光纤测温系统进行验证。实验结果表明,处理后的温度较算法前的温度总体平均误差缩小0.5233℃。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波算法论文参考文献
[1].陈朋,李杰,徐泽楠,王海霞,张怡龙.基于二代小波算法的数字全息显微成像自动对焦方法[J].计算机测量与控制.2019
[2].綦慧,唐文娟.改进小波算法在光纤温度传感器中的应用[J].测控技术.2019
[3].刘智政,吴金良,杨宙,许小勇.数值积分公式的Chebyshev小波算法设计及应用[J].江西科学.2018
[4].周小辉,顾桂定,徐承龙.基于多小波算法的上证综合指数的多尺度分析[C].2018中国自动化大会(CAC2018)论文集.2018
[5].李小将,王巍,梁英.基于小波算法的机场电力信号分析软件设计[J].民航学报.2018
[6].程琳,都小利,王月兵,钱文.基于小波算法的风电储能装置优化控制[J].西华大学学报(自然科学版).2018
[7].梁可道.粒子群优化的小波算法在避雷器老化诊断中的应用[J].中国电力.2018
[8].宗金武.基于小波算法的电阻应变式称重传感器噪声特征信号提取[J].电子世界.2018
[9].韩笑,朱元,应俊.基于小波算法联合混沌理论的图像加密研究[J].计算机测量与控制.2018
[10].付亚伟,魏镜弢,赵明.多帧超分辨率图像重建迭代小波算法研究[J].价值工程.2018
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