基于小波包变换的三维荧光光谱数据压缩方法

基于db小波包变换,采用频率分级阈值方法对三维荧光光谱数据进行了压缩。建立了数据的小波包分解树,根据对数能量熵最小原则确定最优树,通过频率分级阈值方法对最优树中的小波包系数进行压缩,并且用实验获取的数据加以验证。实验结果表明,和小波变换相比小波包变换能够更有效地保留数据的细节信息。通过和其他阈值法比较可知,频率分级阈值法具有更好的压缩率和数据恢复能力,其压缩分数达到90%,恢复分数大于98%,谱线相对误差小于1%。平行因子分析重构光谱与原始光谱的结果表明,小波包压缩能有效保留有用信息。     

基于小波包变换及改进阈值法则的水声信号压缩

文中提出一种将小波包变换与改进的能量保留阈值法相结合的水声信号压缩方法,并讨论了该方法实现过程中小波包的选取、小波包分解算法、改进的能量保留阈值确定等问题,最后进行了仿真分析．仿真结果表明,本算法对水声信号压缩编码效果较为理想．     

基于自适应的小波阈值和GTEO进行说话人识别

小波压缩是基于小波系数的阈值的一个简单去噪方法.它对于所有的含噪语音,都使用一致的阈值,不仅压缩了噪声,也压缩了部分语音成分,因此滤掉的语音感知质量会受到极大的影响.在小波去噪过程中采用了自适应阈值小波包方法.同时把小波去噪和推广的TEO结合起来,去提高系数的鲁棒性.为了进一步提高识别率,在识别阶段,采用改进的MCE算法.实验结果显示,提出的方法取得了较好的效果.     

一种新的在图像压缩中的适度分层阈值法

从图像本身的统计特性出发,利用小波包对图像进行多层分解,提出适度分层阈值法,并将适度分层阈值法与分层阈值法对相同的图像进行对比实验.结果是,适度分层阈值法有效克服了DCT在图像压缩中存在的"方块效应",并且比分层阈值法对图像进行压缩更能达到较好的压缩效果.     

信号的小波阈值法消噪及其在LabVIEW中的实现

介绍了基于小波变换的阈值消噪法,借助Lab VIEW平台,通过仿真试验,对软阈值和硬阈值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了比较,证明了小波阈值法消噪的有效性。     

一维信号小波压缩的能量动态自适应阈值算法

提出了一种基于小波系数能量的动态自适应阈值算法,用离散小波变换对信号进行多尺度分解,依据小波系数在各层的能量分布以及每层小波系数的能量集中度,获取每层小波系数的压缩阈值。通过这种方法,可保留大部分小波系数能量,并兼顾压缩率性能。经仿真验证,本文阈值算法在多种小波和不同的分解尺度上的压缩性能稳定,与Birge-Massart策略阈值和全局阈值比较,在压缩率和保留能量综合性能评价上优于Birge-Massart策略阈值和全局阈值算法。     

基于小波和阈值的图像压缩方法及实现

主要探究基于haar小波分析的图像的分解与重构，并用MATLAB6．5数学软件工具设计了不同阈值下的小波变换和重构图像过程，从中得出，选择合适的小波变换及其阈值的设置是一个至关重要的问题．小波选取的阈值越大，重构图像的失真程度越高，在相同阈值下，haar小波重构图像要比db9小波的重构图像文件小得多，因此haar小波是一种较为有效的图像压缩方法。     

一种基于边缘检测的小波阈值图像增强方法

在小波阈值去噪的基础上,提出了基于边缘检测的小波阈值去噪算法,并检验了这一算法的效果。     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

远程控制中的小波压缩

为解决远程控制系统中海量数据需要压缩的问题,采用小波压缩的方法对过程控制数据趋势进行分析,以Matlab为仿真工具,选取适当的小波基函数和分解层数及阈值,采用Symlets 8的小波分解可得到较好的压缩比率及较高的信号恢复质量.     

小波变换去噪方法在无线电引信信号处理中应用的研究

介绍了小波变换的原理和基于门限值的小波去噪方法,讨论了傅里叶分析与小波分析方法.针对模拟产生信号和试验测得的导弹含噪声回波信号分别用FFT分析方法和小波分析方法进行信号噪声消除.仿真结果表明,基于小波变换的去噪方法与传统的傅里叶分析方法相比,具有较高的精度和较快的速度.     

LMD和改进小波阈值去噪的轴承声发射信号故障诊断

针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和改进的小波阈值去噪相结合的方法;并应用于滚动轴承的故障诊断。首先,把改进小波阈值与三种小波阈值去噪方法进行比较分析。通过仿真信号表明,改进小波阈值方法能更为有效地去除噪声。其次,采用LMD方法将原始轴承故障的声发射信号分解,分解为若干个乘积函数(production function,PF)的线性组合,通过相关系数原则选取能够反映故障特征的PF分量,利用改进小波阈值去噪法对选出的PF分量进行进一步去噪。最后,对去噪后的声发射信号进行包络谱分析,诊断轴承故障的位置。通过滚动轴承单一故障和耦合故障的声发射实验验证了该方法的有效性。     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

用改进小波阈值分析法处理场地微动数据

针对场地土层监测数据受工程施工及气候变化等诸多外界因素的影响而出现土层结构判断失准的情况,基于小波分析理论,提出一种改进小波阈值去噪方法,用于处理青藏高原实测微动数据。首先采用基线校正法对原始监测数据进行调零,然后通过改进小波阈值分析法和传统滤波法分别对校正后的数据去噪处理,最后通过功率谱分析验证改进阈值小波分析法的滤波效果。对比结果表明：改进小波阈值分析法去噪效果优于传统滤波法,且与实测数据吻合较好,具有工程应用前景。     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.     

利用小波门限法进行信号去噪

介绍了一维小波变换和用于小波去噪的硬门限和软门限处理方法,给出了4种门限估算准则.根据信号与噪声在小波变换的多尺度上呈现出不同的传播特性,利用不同的门限估算准则,使用软门限对被噪声污染的一维信号的小波变换进行去噪处理,并作出了4种门限估算准则的去噪效果曲线图.计算机仿真结果表明,门限法具有很好的实用价值.     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

基于小波理论谐波减速器振动信号的降噪研究

为满足频率高时窗口窄、频率低时窗口宽的要求,应用小波分析理论对XB-80-134H型谐波减速器的振动信号进行了分析,利用Daubechies小波对振动信号进行小波分解,并结合阈值去噪方法对信号作了消噪处理,即针对振动信号分解的各层小波系数设定相应的阈值,对于小于该阈值的小波系数认为是噪声并置为零,将剩余的小波系数重构,得到消噪后的振动信号.与传统的傅里叶降噪方法比较结果表明,小波降噪远优于傅里傅里叶降噪方法,小波降噪后的信噪比提高了6dB,而傅里叶降噪只提高了1 dB.