小波变换在语音增强中的应用

通过分析语音信号的特性,采用了先对信号进行清浊音的判断,其次运用小波变换来处理带噪语音信号在不同尺度上的带噪小波系数,从而实现在重构中增强语音信号的目的,并通过计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

小波分析在超声测试信号分析中的应用

本文主要研究了小波变换在岩石超声波测试信号分析中的应用，通过对岩石信号的小波分析，确定出岩石的裂隙以及完整程度。     

基于小波变换的图像去噪技术

利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

基于连续小波变换去除奇异信号方法

提出了高维小波变换的一般形式,在一系列的多维小渡变换中,选择一个适当的小波变换,对小波正变换和逆变换进行离散,构造简单易行且有效的数值计算方法．仿真实例表明:对同时带有白噪声和野值的二维信号进行离散的小波正变换和小波逆变换处理,可以彻底地去除信号中白噪声和野值,重建原有信号．     

一种基于小波变换的流体压力信号消噪方法

针对液压设备运行中的某些过程参数无法或难以直接用传感器或过程检测仪表进行测量的问题,本文介绍了一种将小波分解与自适应滤波相结合的流体压力信号消噪方法,并详细阐述了小波自适应滤波法的原理和操作方法,最后通过消噪仿真实验,验证了小波自适应滤波法在流体压力信号消噪中的有效性和优越性。该方法弥补了传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的不足,进一步丰富了非平稳信号的信息处理技术手段,为提高测量结果的可靠性打下了基础。     

基于FFT的快速小波变换算法研究

多分辨率小波分析和Mallat算法在数字信息处理和信号分析中得到了广泛的应用,但是按照Mallat算法计算信号的分解和重建,其计算量是很大的,文章通过对基于FFT的快速卷积,Mallat算法原理及离散小波变换（DWT）算法结构的分析,针对其算法结构特征,提出了一种基于FFT的离散小波变换快速算法,并从理论上论证,具有一定的实用价值。     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。     

基于波动法的斜拉桥索力测试研究

针对实际测量中正弦脉冲激励下产生的应力波含噪声大,走时时差难以分辨的问题,根据小波变换下有效信号和随机噪声在多尺度空间中模极大值不同的传播特性,采用近似对称的sym3小波对含噪信号图进行分解,每一层的小波分解系数用不同的软阈值处理.经过修正后的小波系数重构得到的信号图能够消去大部分噪声,清晰地反映入射波和反射波之间的时差.     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

一种新的连续小波变换

提出了一种新的连续小波变换.这种连续小波变换具有高分辨性和自适应性,并且可以减小由于参数在分母上所引起误差,数值积分离散时对参数的选择更具有灵活性,最后的数值实验表明了新的连续小波变换的有效性.     

基于SVD-DWT的音频盲水印

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的音频盲水印方法,将原始音频数据进行小波变换,提取低频分量分块奇异值分解后,利用置乱加密处理的水印图像,量化选取的奇异值,实现水印的嵌入过程.利用图像置乱和奇异值分解方法,提高了水印的不可感知性.另外在水印的检测与提取过程中不再需要原始载体数据,更加利于实际中的应用.通过MATLAB仿真实验表明,水印隐藏效果好,而且对多种攻击具有较好的鲁棒性.     

离散变换算法在关键词检测系统中的研究

阐述了一个在较强噪声环境下针对汉语非特定说话人的连续无限制语音流中检测出其中关键词语音的公交车路线查询系统.为增强其关键词语音信号提出了建立一种新的基于离散变换的语音增强算法.并对同一噪声环境下增强关键词语音信号的模型与未增强关键词语音信号的模型进行了比较,结果显示,采用增强语音信号强度的算法在提高关键词的检测率同时,有效地降低了误报率,系统的整体性能较好,具有一定的实用性.     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．