电力线通信中子载波基的优化选取

针对电力线信道中的频率弥散特性,研究了采用不同的子载波基对系统抗干扰性能的影响,提出以小波包函数替代正交频分复用(OFDM)中的正弦基作为子载波基进行传输的技术,利用其正交性来对抗电力线信道中的多径干扰与频率选择性衰落特性.通过仿真,分析了采用不同小波包基的小波包调制与OFDM的抗干扰性能,结果表明:在信噪比达到一定值时,正交小波包调制技术的抗干扰性能优于半正交小波包调制及OFDM技术.     

井下低压电力线多载波通信系统的小波基选择

在简要分析我国煤矿配电网的基本结构的基础上,提出基于小波变换的通信系统,该系统采用小波基取代传统的正交频分复用中的余弦函数基的多载波调制技术.通过对6种典型小波基分析比较,结合井下低压电力线的应用条件,给出OFDM通信系统中小波基的选择原则,指出正交性在OFDM系统中具有重要作用.     

一种基于最优尺度小波变换的符号率估计算法

在限带数字通信系统的一般模型框架下,提出了一种基于最优尺度小波变换的符号率估计算法.首先深入分析了经典Haar小波符号率估计方法的基本原理及其性能缺陷,然后从奇异性和消失矩的角度,从理论上证明了小波基函数选择受信道特性影响较小.新算法利用归一化能量最大化准则获得最优尺度参数,并选取具有高阶消失矩的小波基函数进行小波变换,从而可以获得数字调制信号符号率信息.仿真结果表明,新算法在数据量较少和低信噪比条件下,估计性能优于经典Haar小波方法,具有较好的普适性和较高的实用价值.     

双正交紧支集小波的理论研究

在信号处理中，往往希望滤波器具有线性相位，即具有对称结构。引入尺度函数和小波函数的对偶函数，得到双正交紧支集小波，由此构成的滤波器具有线性相位，在信号处理中有广泛的应用。对双正交紧支集小波特性的研究有着重要的意义。     

电力设备基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究

提出了一种基于小波神经网络非线性观测器的故障检测方法。它是将规范正交的小波函数作为基函数网络中的基函数,得到小波神经网络。通过小波的去噪和神经网络的自学习功能,获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判决,可提高故障检测的速度和准确率。对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明了该方法的有效性。     

小波多分辩率分析在图像滤波中的应用

小波闲值滤波基本思想是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理。主要针对图像滤波,利用正交小波(db4)和双正交(9/7小波)对三种滤波函数尺度的相关性和滤波图形效果进行比较。由实验可以发现,正交小波(db4)时,半软阈值函数滤波效果较好;双正交小,波(9/7小波)软阚值函数滤波效果较好;正交小波(db4)相对于双正交小波(9/7小波)有效的滤波特性。最后,还通过中值滤波算法对硬阈值滤波函数进行改进。     

多重对偶小波框架与波包框架的存在条件

针对对偶小波框架具有双正交基的某些性质,采用傅立叶分析方法与时频分析方法,研究了多重Gabor框架与多重对偶小波框架之间的联系.给出由一对多重对偶Gabor框架转换为多重对偶小波框架的新方法.运用双线性泛函和局部可积函数,得出了多重波包紧框架存在的条件.     

小波多分辩率分析在图像滤波中的应用

小波阈值滤波基本思想是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理。主要针对图像滤波,利用正交小波（db4）和双正交（9／7小波）对三种滤波函数尺度的相关性和滤波图形效果进行比较。由实验可以发现,正交小波（db4）时,半软阈值函数滤波效果较好;双正交小,波（9f7小波）软阈值函数滤波效果较好;正交小波（db4）相对于双正交小波（9/7小波）有效的滤波特性。最后,还通过中值滤波算法对硬阈值滤波函数进行改进。     

一种构造正交尺度函数的方法

由于多小波解决了单小波不可能同时具有正交性、紧支性和对称性的困难,其更具有研究的价值.在正交多小波理论的基础上,研究了利用两尺度函数构造正交的尺度函数的方法,从理论上给出了直接用尺度函数正交化方法构造正交多尺度函数的方法.     

紧支撑半正交小波的构造

众所周知,一个紧支撑细分函数若生成一个正交的多分辨分析(MRA),则该MRA可容许一个具有紧支撑的小波,并且小波有明确的表达式.但若生成一个非正交的多分辨分析,我们却没有一个构造紧支撑半正交小波的一般方法.Chui与Wang曾在尺度函数紧支对称的前提下,给出了一个构造紧支撑半正交小波的方法,给出了紧支撑半正交样条小波的构造例子.但这种方法依赖于一个多项式零点的确定,在大多数情况下这是不很容易的.本文在适当的条件下,给出了一个构造半正交小波的方法.这种构造继承了来源于尺度函数和符号的对称性和消失矩性质.我们也给出了两个例子来说明这种方法.     

基于多分辨分析神经网络的函数逼近

基于小波分析的基本理论,提出了迭代求解Daubechies小波函数和尺度函数,并用多项式最小二乘曲线拟合离散数据点,得到小波函数和尺度函数的近似封闭解析式的方法。最后基于L^2的多分辨逼近思想,构造了基于尺度函数的多分辨分析网络,用迭代的梯度下降算法训练网络,并用此网络对有局部奇异性的函数进行学习,获得了很好的逼近效果。数值仿真结果表明：本文提出的方法是可行的,它避免了无封闭解析式的小波和尺度函数在实际应用中需要大量进行插值运算的繁琐和求导运 算的不便。     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

小波多尺度变换对滚珠丝杠振动信号处理效果的研究

针对磨削加工中滚珠丝杠振动信号存在低信噪比及野值的特性,提出了基于正交小波多尺度分解的振动信号滤波方法。利用正交小波多尺度变化的基本原理,将振动信号分解到各个尺度上。在各个尺度上分别进行振动信号特性分析,之后通过正交小波重构得到高信噪比、去野值的振动信号。通过仿真试验及真实实验数据分析,验证了振动信号经过小波多尺度分解和滤波和重构后,不仅信噪比得到提高,并且振动信号的野值特性也可以得到很好地剔除。     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

数据压缩的随时变提升小波滤波器设计研究

一般用途的小波滤波器是不随时间变化的滤波器。文章中我们提出一种新的方法设计双正交小波滤波器,这种滤波器与输入信号是正交的。我们称它为随时间变化的提升小波滤波器(TVLW F)。它的特点是通过改变Sw eldens所开发的提升格式的自由参数使滤波器适应于输入信号的变化。这种滤波器很简单并且几乎是可以完美地重构的。用TVLW F,我们做了心电图数据(ECG)的压缩,这是一种半周期性信号。实践证明时变系统很容易构成。我们提出的方法对数据压缩很有用。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

基于小波变换和移动窗口积分函数的心电信号的QRS波起、终点的检测

把小波变换技术和移动窗口积分技术应用于心电信号(ECG)的QRS波的起、终点检测．首先利用QRS波的频率特性对ECG进行小波分析，再利用QRS波的幅度特性对ECG运用平方函数和移动窗口积分函数的计算公式，得到积分图形，最后在该图形上求得QRS波的起点和终点．在检测中运用了增强算法的抗干扰能力的策略以提高QRS波起、终点的检测精度．该方法充分利用了QRS波的频率特性和幅度特性，比传统的只利用频率特性的检测方法精度要高．通过随机抽取的320个心电图病例的检测验证，也表明了其效果较好．     

新的复合伸缩小波的构造

根据AB-多尺度分析的理论,首先构造了一个正交的复合伸缩多小波,然后又构造出了一个复合伸缩的Parseval框架单小波.克服了传统小波在图像处理方面的局限性.     

非参数估计的小波网络经济预测模型

小波网络是一类由小波构成的神经网络 .在给出基于正交尺度函数的小波网络的基础上 ,建立非参数回归估计的小波网络预测模型 ,并进一步将它应用于经济建模中 .