多尺度小波变换在自适应滤波中的应用

分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析，并根据多尺度小波变换的多分辨率特性，提出基于多尺度小波变换的自适应滤波，构造了其仿真模拟图，并对其进行了仿真，通过LMS自适应滤波和多尺度小波变换自适应滤波的信真图对比，表明该方法可行的。     

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。     

基于小波变换的信号滤波和去噪研究

本文介绍了小波变换理论,系统地研究了小波变换在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的应用。根据不同类型的噪音,给出了基于不同小波变换的滤波算法并且基于小波变换的滤波原理进行了分析。     

小波分析应用于对心电图信号实时处理的研究

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法，重点介绍了如何运用小波分析对心电图(Electrocardiogram，ECG)信号消噪，并解决了它所涉及到的问题：小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题——数据滤波前的分段和滤波后的衔接。通过实验的证明，提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰，并且在采样过程中小波滤波的实时性也较好。     

一类二进样条小波

推导出一类二进样条小波滤波系数的计算公式 ,应用这些系数可实现速二进小波变换,并可重组二进小波变换的原 信号。分析了这些变换的性质,给出了计算实例。     

基于小波变换的多传感器多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立一个最优的和动态的多分辨分布式滤波算法,最优是建立在估计误差方差最小的意义下的,而动态是当新的测量数据到来时,根据已有的估计预测值的测量值获得新的估计值。介绍了离散小波变换,给出了动态系统的描述,建立了基于小波变换最优和动态的多分辨分布式滤波算法,最后用一个例子说明算法的有效性。     

小波分析在电控发动机故障诊断中的应用

为了探讨小波分析技术在电控发动机故障诊断中的应用，以电控汽油机转速传感器为例，采集了转速传感器的正常和异常信号，利用小波变换对信号波形进行了滤波和除噪，利用一维连续变换工具计算出正常和异常信号小波变换系数，并提取了故障信息特征参数。结果表明：转速信号的小波变换系数能够判断发动机的断缸故障；转速信号的小波分析结果能对比发动机各缸的工作性能。实践证明，利用小波分析对电控发动机进行故障诊断是切实可行的。     

基于二进小波变换的图像阈值滤波法的性能分析

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值滤波法的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像阈值滤波法。在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得最佳的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间。为分析此方法的去噪性能,对同一图像在叠加不同水平的Gaussian噪声的情况进行了去噪实验,仿真实验结果发现基于二进小波变换的图像阈值滤波法不但有效抑制了图像边缘附近的Gibbs现象,而且使去噪后图像的峰值信噪比在不同噪声水平下都有很大程度地改善,在不同噪声水平间有很小幅度的波动,这表明基于二进小波变换的图像阈值滤波法的去噪性能具有很强的稳定性。     

基于小波变换的4种图像噪声滤波方法比较

利用小波变换方法进行图像噪声滤波是使用小波分析理论进行图像处理应用的一个重要内容.本文以MATLAB为平台,给出了最常用的4种基于小波变换的图像噪声滤波方法并进行了仿真效果比较,同时,针对模极大值滤波方法实现时的烦琐和速度慢问题,提出了中值滤波和模极大值滤波相结合的算法改进,简化了运算,提高了运算速度并保证了滤波质量.试验得出小波域尺度相关性和改进后的小波系数模极大值法效果最理想.同时对小波变换方法的进一步改进与完善具有实用意义.     

小波变换在热分析信号处理中的应用

用小波分析方法对热分析信号进行多分辨率分析，达到很好的滤波效果。经小波方法滤波后的热分析信号能有效地进行人工干预判峰或自动判峰，使研制的热分析仪性能有了很大提高。小波变换程序用ＶＢ语言实现，与热分析仪的操作环境融为一体。     

应用小波分析提高MT资料信噪比

大地电磁测深法（ＭＴ）野外观测得到的原始资料是包含多种频谱的时间序列,这种时间序列中常常包含固定源噪声。由于这种噪声的频率相对稳定,应用小波分析容易得到一个或多个以这种噪声为主的时间序列块。对实验数据应用小波变换,将时间序列分解成不同频率的多个时间序列块,压制噪声比较集中的时间序列块后重建时间序列。通过与未作这种处理的时间序列的谱分析结果对比,信噪比有明显的提高     

基于小波变换的振动测试分析系统

在振动测试系统中,经常需要Fourier变换对相关信号进行分析．但对于突变信号,传统的Fourier变换因在时域不能实现局部化,就显得无能为力．小波具有时窗和频窗宽度可调节以及多尺度分析等优点,在特殊信号采集及分析中加入小波分析,会取得更加良好的效果．为此,在振动测试系统中采用小波变换方面进行了大量的工作．     

离散小波变换在电力系统故障检测中的应用

传统的傅立叶分析难以处理电力系统故障时产生的暂态信号.小波变换具有良好的时频局部化特性,为分析非平稳、突变信号提供了有效的途径.通过多尺度分析,将连续小波变换离散化,得到适合数字信号处理的快速算法——离散小波变换.最后给出了应用离散小波变换进行输电线路故障测距的实例,通过仿真分析证明该方法可以极大地提高测距精度.     

基于小波包分析的铝合金点焊飞溅研究

提出了在铝合金点焊过程中，采用小波包分析判断飞溅发生的一种新方法。通过对点焊过程中电压信号进行小波包分析，可以获得不同频带中的电流信号时域波形，根据波形的不同形态和特征，判断点焊过程中飞溅的发生。试验证明，利用小波包分析方法可准确判断飞溅发生的情况，因此它可作为一种可靠的方法广泛用于铝合金的点焊质量控制。     

基于小波变换的脑电噪声消除方法

分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分为不同频段的子带信号.根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果.最后对这两种方法的消噪结果进行比较.分析表明:利用小波变换能更有效、灵活地检测并去除脑电信号中的噪声干扰.     

岩石超声波检测信号的小波分析

利用小波变换分析岩石超声检测信号，了解岩石内部结构特性和物理力学特性。建立了岩石超声测试实验系统，并进行多分辨率分析。结果表明，小波分析可以对指定频带和时间段内的信号成分进行分析，在时域和频域具有良好的局部化性质。可以准确地抓住瞬变信号的特性，对频率成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长，从而聚焦到信号的任意细节。完整岩石试样超声检测信号及其小波变换波谱比较规则，无复杂变化，但反射波衰减较快，不同岩性的岩石，其超声波检测信号无明显差别，其小波变换却不相同。这差异是由于岩石的细观组构不同造成的。小波变换波谱反映了岩石节理、裂隙等岩石的完整程度。     

有限长度离散子波变换的快速算法

本文提出了一种有限长度离散子波变换的结构化算法，分析和综合滤波矩阵Ｈ、Ｇ可以分解成循环矩阵和下三角矩阵的Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积．循环矩阵用ＦＦＴ实现，而下三角矩阵直接实现。算法的计算复杂性优于全ＦＦＴ实现。由于二维离散子波变换的滤波矩阵可以分解成一维离散子波变换矩阵的Ｋｒｏｌｌｅｃｋｅｒ积，所以，本算法可以方便地推广到二维离散子波变换。     

基于小波变换的超声多普勒血流信号的分析

超声多普勒血流信号的时—频分布可以作为诊断血管疾病的重要依据,由于多普勒血流信号是窄带且非平稳的,传统的短时傅立叶变换方法进行分析时容易产生较大的误差,小波变换具有多分辨率的特点,其时间—频率窗可以自动调节,能较精确地实现对非平稳信号的分析,通过对模拟的超声多普勒血流信号的分析表明,小波变换可以为超声多普勒信号的分析提供一个有效的方法·     

小波理论概述

小波变换是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质,因而同时具备理论深刻与应用广泛的双重意义。首先,介绍了小波函数的基本概念,讨论了小波变换的特点;其次,完整地总结了小波变换在各个方向的应用;最后对小波变换的应用进行了总结和展望。     

FFT复小波及在设备故障信号分析中的应用

提出一种在频域用数字滤波器定义复小波和展缩小波基,用FFT实现复小波变换的算法。该算法可通过控制滤波器的频率截止特性来生成不同特性的小波函数;通过控制滤波器截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率。