小波变换在电压闪变分析中的应用及其DSP实现

傅立叶变换不具有时频分析能力，对含有短时高频分量和长时间低频分量的电能质量信号进行分析时具有局限性．基于小波变换具有良好的时频局部化特性析，提出一种更为有效的电压闪变分析方法．利用小波变换的多分辨率分析方法，对电压闪变信号进行检波与分解，提取出电压波动信号的频率和幅值，从而得出反映电压闪变的参数．仿真实验证明：对比傅立叶变换，小波变换是一种更为有效的电压闪变分析方法．最后提出了小波变换在数字信号处理中的实现方法．     

小波变换的时频分析及其在实际中的应用

由于小波变换自身的特性,它非常适合对非平稳和时变信号进行分析及处理。本文介绍了小波变换的时频分析,具体将小波变换应用于几个非平稳及时变信号的处理,并将小波变换和其他信号时频分析方法做了比较,得出了小波变换的优势和适用特点,最后给出了小波变换应用于信号去噪的例子。     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

小波变换在心电图R波检测中的应用

介绍了一种新颖的信号处理方法－小波变换．利用三阶样条小波分析了信号的奇异点与其小波变换的关系，并通过ＥＣＧ信号的小波变换，分析了小波变换的抗干扰能力．最后提出了一种以小波变换为基础的ＱＲＳ波检测方法     

线调频小波变换及其应用

线调频小波变换是一种新的线性时频分析方法.在介绍线调频小波变换的基础上,比较了短时傅里叶变换、连续小波变换、线调频小波变换在瞬时频率计算方面的优缺点.最后给出了在石油勘探开发中利用线调频小波变换对沉积旋回信号进行分析的一些初步应用.     

小波分析及其去噪性能研究

小波变换是一种具有一定时间和频率分辨率的分析方法．为了寻找更有效的去噪方法，对连续小波变换(CWT)、离散序列小波变换(DTWT)和正交小波变换(QWT)作了理论分析。结果表明：CWT对噪声具有良好的抑制作用；DTWT在通过域值处理的同时，也考虑了因噪声造成的某些信号细节的丢失；而QWT则能有效地提取淹没在噪声中的微弱信号。与传统的傅里叶变换(FT)相比较，具有显著的优点，值得关注。     

小波变换在跳频通信中的应用研究

小波变换是信号的时间一频率分析方法,它具有多辨分析的特点,它能有效地检测和识别跳频信号,在跳频通信中有极其重要的作用.按照跳频信号的数学模型分析,小波变换(WT)与快速傅立叶变换(FFT)、短时傅立叶变换(STFT)相比较,具有明显的优越性.通过对中频信号的有限个采样点的分析处理,提取出跳频信号的特征参数,并运用Matlab语言设计出仿真程序,可以证明小波分析跳频信号具有可行性.     

三种时频分析方法在心音信号分析中的应用

文章介绍了一种新的时频分析方法—— Hilbert谱分析 ,并将其应用到心音信号的时频分析中 ,分析对比了短时 Fourier变换 ,小波分析和 Hilbert谱分析这三种方法在处理心音信号时的性能差异 .传统的基于 Fourier的方法不能有效的分析非平稳信号 .文章分析证明了这种新方法在分析像心音信号这种非平稳信号的有效性 ,它能对信号的时频分布做出比短时 Fourier变换和小波分析更为精确的描述 .用这种方法 ,我们能提取心音信号中频率变化的信息 .     

基于小波分析和神经网络的胎儿心电提取

通过小波分析方法和自适应线性神经网络相结合,对围产期母体腹壁混合心电信号进行处理,采用两种方案进行仿真并分析对比。分别采用小波变换和小波包分解技术对心电信号消噪处理,探索一种提取出胎儿清晰心电信号的方法,为下一步胎儿心电信号特征提取和健康状况的诊断奠定基础。实验结果表明,先提取胎儿心电信号,再进行消噪处理效果较好。     

Haar小波及其机械故障诊断应用

小波变换是一种时频分析方法，在机械信号处理应用中，基小波常根据其时域波形与被检测的信号成分相似或匹配选择，很少考虑小波其他特性，这种方法并不完善．通过Haar小波说明这个问题，推导了Haar小波连续变换在时问和尺度上的周期性，应用于机械信号处理，有效地提取出故障特征频率．该研究结果开拓了基小波选择的思路．     

小波变换在噪声信号处理中的应用研究

基于噪声信号处理的故障诊断技术中的一个重要内容就是如何从大量、繁杂的噪声信号中提取有用信息．在讨论了基于噪声信号处理的故障诊断技术特点的基础上,重点介绍了如何利用小波变换中的多分辨分析和小波包分析来对噪声信号进行处理的原理、方法以及基于Matlab小波分析工具箱的噪声信号特征提取技术。     

基于MATLAB的数字图像小波变换算法比较

小波变换是数字信号处理中非常有力的一种工具,本文通过阐述基于MATLAB的小波变换的软阈值 降噪方法,旨在展示小波变换在图像噪音消除方面的实际运用以及前景．通过使用傅立叶变换算法和小波变 换算法对同一幅图像进行降噪处理的比较,可以看出:小波变换的主要特点就是能够提供局部细化与分析的 功能,小波变换降噪算法具有很强的实用性．     

小波包变换在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对目前滤噪技术不能很好地使声发射监测得以准确预报的情况,进行了基于小波包变换的去噪研究.该研究利用信号的小波包分析、计算和最优小波包基选取的方法,通过计算机数值计算,模拟了强噪声下声发射信号检测,并通过Sym8小波包与小波变换去噪的比较,证明前者优于后者.用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了预警准确性.     

电主轴振动加速度信号特征提取

针对电主轴振动加速度信号存在噪声问题,本文研究了利用小波理论进行电主轴振动加速度状态信号的监测处理方法．介绍了电主轴的基本概念和简单结构;分析认为小波理论非常适合电主轴振动加速度状态信号的处理,它是非常重要的理论基础;阐述了小波基本理论以及Mallat算法;最后针对电主轴加速度信号,利用小波理论分析了信号与噪声呈现的不同特性,进行小波逆变换重构信号,解决了加速度信号去噪和恢复,这样可以准确提取电主轴的振动运行状态信息,为科学研究和数控系统的决策和控制提供了很好的依据．     

小波变换应用于雷达信号处理的潜力和展望

着重讨论了小波变换在雷达信号中的潜在应用，特别是在宽带或超宽带雷达中的应用，进一步讨论了小波变换用于雷达模糊函数分析，信号检测与参数估计和雷达目标识别等问题，最后，展望了小波变换应用于信号处理的前景。     

Local Extrema of Periodic Function＇s Wavelet Transform

The theory of detecling ridges in the modulus of the continuous wavelet transform is presented as well as reconstructing signal by using information on ridges,To periodic signal we suppose Morlet wavelet as basic wavelet, and research the local extreme point and extrema of the wavelet transform on periodic function for the collection of signal＇ s instantaneous amplitude and period.     

两通道滤波器组和离散序列的小波变换

多抽样率滤波器组理论和离散时间序列的小波变换有着密切关系.笔者从信号处理的角度研究了离散时间序列的小波变换利用树状滤波器组实现的方法,分析了两通道共轭正交镜象滤波器组理论及滤波器设计,离散时间序列的正交小波变换的快速实现以及正交小波的构造,指出了其内在联系,最后举例说明了正交小波变换通过共轭正交镜象滤波器组来实现信号分解和重构的全过程.     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

基于嵌入式零树小波编码的视频编码解码系统

为了实现多分辨率数据流编码, 提高系统的交互性, 提出一个基于小波变换理论的数字编码解码处理系统. 把小波变换理论应用于视频图像的编解码中, 设计了基于小波变换、 嵌入式零树编码的编解器, 组建了一套视频采集播放系统. 该系统能实现数据采集及播放, 并能根据需要适应不同频率、 不同带宽的播放.     

小波变换在心电图R波检测中的应用

本文描述了一套基于小波理论进行心电信号处理的方案及其实现,即根据小波变换分解后,各个尺度上信号的特征采取相应的措施进行滤波或者R波检测.文章同时介绍了该方案的Matlab仿真结果.该方案不但具有简易性和运算的快速性,并在R波检测部分加入时域校正,达到良好的R波检测的正确率.