小波变换用于采样信号的噪声滤除

介绍了小波变换原理,讨论了小波理论在实时采样信号处理及抗噪声干扰中的应用,仿真结果表明,利用小波变换原理进行采样信号滤波是十分有效的.这对提高系统的控制精度是有利的.     

小波分解和重构算法

自1988年I．Daubechies^［1］构造出紧支撑正交小波以来,数学界和工程技术领域掀起了小波研究的热潮。本文结合多分辨分析的定义,分析探讨了信号的塔式多分辨分解与综合算法及其应用问题。     

多小波变换在信号去噪中的应用

运用多小波的基本理论知识,分析了多小波信号去噪方法的原理,提出了一种新的信号去噪的阈值方法,以CL3多小波为实例来具体说明了预处理方法对多小波的重要性,并且利用CL3多小波基给出信号去噪的实例.     

裂纹转子故障诊断的小波时频分析方法

基于局部柔度理论论铰链裂纹纹模型,建立了袭纹转子的动力学模型,得到了裂纹转子与无裂纹转子的数值仿真解,利用连续小波时频分析方法,讨论了裂纹转子与无裂纹转子的小波时频特性,提出了利用小波时频分析方法识别裂纹的新方法,数值仿真研究了采样频率及小波时频分析方法的准确性和有效性的影响,并给出了建议性的采样频率,最后实验验证了该方法的有效性和实用性。     

基于小波变换的多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立了一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法。在离散小波变换的基础上,给出动态系统的描述,建立了基于小波变换最估和动态的多分辨分布式滤波融合算法。     

广义的正交小波包

COIFMANT和MEYER在[1]中引入了正交小波包的概念,它是为了进一步分解小波的分量。本文在此基础上引入了广义小波包的概念并给出相应的分解与重构算法。它推广了文[1]的结果,且这种小波包比传统的正交小波包在应用上具有较大的灵活性。     

一类向量小波的构造及其在信号处理中的应用

提出了一种由小波包构造一类向量小波的方法,设计了该类向量小波的预滤波器．应用该类向量小波去噪,实验结果表明,处理效果好于单小波和GHM向量小波．     

一种新的内燃机振动信号时频分析方法

本文针对现有时频分析方法在内燃机振动信号特征提取中存在的问题,提出利用经验小波变换(EWT)结合同步压缩变换(SST)对相关信号进行处理。仿真及实例验证结果表明,该方法不仅能够对内燃机振动信号时频特性进行有效表征,而且较传统时频分析方法具有更高的时频分辨率,对含噪信号表现出较强的鲁棒性。     

用小波分析方法提高γ谱弱峰检测能力的研究

作者用小波变换方法,测量了在强本底下的从201keV到628keV的^133Bay能谱,计算了用自适应阈值分段处理和全谱处理及传统5点一次平滑处理前后320．8keV特征γ射线峰面积的统计误差、信噪比、判断限、优质因子．通过比较,证明用小波分析中的自适应阈值法对γ谱进行分段处理,可提高弱峰的检测能力．     

雷达信号的匹配小波识别

为提高船用雷达在海上复杂气象条件下的抗干扰性能,有效识别航道目标,克服通常小波雷达信号处理中小波选择的困难和多尺度分析的非实时性,提出根据学习雷达信号匹配构造与信号具有相似频谱特征的带限尺度函数和小波算法.通过一级分解和重构,实时提取信号中的有用模式.根据不同信号动态构造优化尺度和小波.在实际一维雷达信号处理中,构造出频带锁定学习雷达信号有效频段的带限尺度和小波.     

基于小波变换的火车车轮扁疤信号能量分析

火车车轮扁疤是火车行车事故的重大隐患之一,了解扁疤信号的能量分布情况对正确检测车轮扁疤有重要的意义．针对车轮扁疤信号具有持续时间短、突变快等特点,提出了一种运用小波变换的多分辨率分析和小波能量谱对扁疤信号进行分析的方法,通过比较扁疤信号在不同尺度下的能量密度,找出能量与各频段之间的对应关系,得出了扁疤信号的能量主要集中在2500Hz以下的频带范围内,在实际的车轮扁疤检测算法中只需分析频带范围为2500Hz以下的扁疤信号即可,通过实验验证了该能量分析方法的有效性．     

Mallat塔式算法在一维信号处理中的应用研究

探讨了Ｍａｌｌａｔ塔式算法处理一维信息的问题,给出了按二次采样间隔构造尺度函数与小波函娄以及计算相应连续逼近及细节的公式。     

实用信号多尺度边缘重建算法

信号的多尺度边缘重建在信号分析、图象处理等方面具有很大的理论和实用价值．本文对Ｍａｌｌａｔ所提出的信号多尺度边缘重建算法进行了实用化改进，克服了原方法选代时在信号的多尺度表达的模极大值点外出现模极大值点和收敛速度较慢等问题，重建实例证明改进算法可加快重建时的选代收敛速度、提高重建信号的质量．     

具有因果律的多分辨信号处理系统

论证了具有因果律的多分辨信号处理系统所满足的必要、充分条件，揭示了其系统的内在规律．     

用分形插值函数构造多重非正交小波包

本文利用多个分形插值函数来构造多重小波包．从［0,1］区间上的等距分形插值函数出发,首先给出了多个尺度函数,证明了它们可以构成L2（R）的多分辨分析,最后得到了L2（R）的小波分解和小波包分解．     

小波基下的多分辨率SURE阈值信号估计

根据小波阈值估计理论，通过最小化风险的估计，可计算自适应于数据的阈值，提高估计的信噪比。分析了噪声和信号在小波分解下的特性，提出了小波基下自适应于每一尺度的多分辨率SURE阈值算法，并采用该算法对被噪声污染的信号进行了估计，阈值T选取统一阈值，噪声的标准差由中位公式求出。仿真结果表明，与传统的小波阈值法相比，该算法明显地提高了估计的SNR。     

小波变换在吸毒者脉象信号分析中的应用

根据脉象信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者脉象信号的异常信息,并得出区分正常人与吸毒者的初步的判断依据．基于小波变换的脉象信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息．对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行分析,提取出每例信号的尺度谱和该信号的总能量,发现吸毒者脉象信号在特定尺度与时间区域内的尺度谱之和（即尺度-小波能量）和该信号总能量的比值明显高于正常人．以该尺度与时间区域内的尺度-小波能量和该信号总能量之比的百分值作为判断正常人和吸毒者的特征参量,提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数．据此,15例正常人从30例受测者中全部被正确地检测出来,但有两例吸毒病人被误判为正常人．结果表明,该方法是检测海洛因吸毒者脉象信号异常的有效且可行的方法．     

插值算子的分解

利用多分辨分析及其相关理论，给出M-带插值小波包的构造，由这种插值小波包得到M-带插值算子的分解算法，基于这种分解可分析采样数据的数据结构，从而能够根据实际问题设计出相应的插值算法．最后利用这种分解构造出一种M-带插值算子，这种插值算子不仅适用于M不小于3的M-带插值问题，即使对于2-带情形，这种插值算子也与传统方法构造的插值算子插值点相同。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波,借助于ｒ 重多分辨分析思想,给出了向量小波的离散化表示及其分解、重构的快速算法,以浮动阈值进行信号去噪,获得了一种新的语音信号增强算法,实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除,重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓,效果颇佳．