基于一维连续小波变换的基桩完整性检测分析方法,通过对应力波信号进行多尺度一维连续小波分解,根据局部模极大值线(LocalM aximum L ine)判断信号的奇异点位置。然后根据奇异点位置确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置。这种分析...基于一维连续小波变换的基桩完整性检测分析方法,通过对应力波信号进行多尺度一维连续小波分解,根据局部模极大值线(LocalM aximum L ine)判断信号的奇异点位置。然后根据奇异点位置确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置。这种分析方法可以实现对反射波测试数据更为灵活精细的分析,消除了由实测信号直接判读反射波到达时刻存在的潜在误差。给出了实测桩端部响应信号的分析实例,说明将连续小波变换应用于基桩完整性检测是有效的。展开更多
提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波...提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波系数尺度间的相关性建模为局部奇异性的条件概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型和条件概率模型可以得到一种具有自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。展开更多
文摘基于一维连续小波变换的基桩完整性检测分析方法,通过对应力波信号进行多尺度一维连续小波分解,根据局部模极大值线(LocalM aximum L ine)判断信号的奇异点位置。然后根据奇异点位置确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置。这种分析方法可以实现对反射波测试数据更为灵活精细的分析,消除了由实测信号直接判读反射波到达时刻存在的潜在误差。给出了实测桩端部响应信号的分析实例,说明将连续小波变换应用于基桩完整性检测是有效的。
文摘提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波系数尺度间的相关性建模为局部奇异性的条件概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型和条件概率模型可以得到一种具有自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。
