指节折痕线特征提取与识别算法

研究了一种基于灰度数学形态学和二维小波变换的指节折痕特征提取和识别算法.该算法首先利用灰度形态学对指节折痕子图进行预处理增强,通过选择合适的结构元素来施行对指节折痕子图图像进行灰度形态学处理,大大地改善了折痕线的对比度,然后利用二维小波分解的方法将增强后的图像进行二维分解,得到不同分辨率和不同方向的小波变换子图,最后根据折痕线的分布特征选择所需子图并计算它们的不变矩构成特征矢量来表征指节折痕特征.实验结果验证了方法的有效性.     

二维第一心音图特征提取的研究

将第一心音声音信号图形化转换成二维第一心音图,从心音生理意义层面提取二维第一心音图图像特征。原始第一心音经过小波降噪和幅值归一化后得到二维第一心音图,再经过灰度化、背景归一化、二值化、细化四个预处理工作后,提取拐点序列码特征。     

活塞杆摩擦焊接头的超声检测及缺陷二维重构

针对活塞杆摩擦焊接头的未熔合缺陷,采用超声无损检测方法对部件接头进行检测并提取了含噪声的超声回波信号,利用小波降噪法对含噪声缺陷信号进行了降噪处理,通过多位置、多点检测的方法对未熔合缺陷进行了二维轮廓重构.结果表明:1) 通过优化小波阈值降噪算法的参数提高了回波信号的信噪比,可以提升检测的有效性与准确性;能实现对缺陷信号的降噪并保证信号的完整性;2) 对检测数据进行理论计算确定了缺陷的多位置边缘点,通过缺陷边缘点的拟合,实现了未熔合缺陷的二维轮廓重构,重构结果与破坏性检验结果基本吻合.     

安防系统光纤信号特征提取与分类算法研究

 在宽域全光纤安防系统中,在不影响灵敏度的情况下区分入侵和正常事件是一个关键性的系统性能指标.由于入侵和正常事件以及各个入侵事件的光纤信号在某些情况下极为相似,因此需要对这些信号的特征进行仔细的筛选和识别.本文由此出发,提出了一套光纤信号特征提取方案,即使用小波降噪手段对光纤信号进行去噪;根据信号与噪声的能量在时域分布的不同,提出了一种实用的光纤信号的预分割方法;提取信号在小波空间的能量分布特征,形成特征向量;使用向量机分类器对光纤信号分类.     

基于相空间重构的光纤周界信号识别算法研究

文章将相空间重构和复小波包变换引入入侵信号类型的识别,对原始信号进行相空间重构,以便更深地反映光纤入侵振动数据混沌特性的内在动力性属性。以相空间重构嵌入维数作为复小波包变换数据输入长度,避免输入信号长度的随意性。采用复小波包提取重构信号的能量分布特征构成入侵信号识别的特征集,以主成分分析对原始特征集降维,通过网格参数寻优算法得到支持向量机(support vector machine,SVM)回归模型的最优参数,以最优参数进行SVM入侵类型识别。实验结果表明,该方法能正确监测入侵事件且误报率与漏报率低。     

基于小波变换提升算法的二维信号降噪新方法研究

在经典小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,一旦选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,从而造成原始信号的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,Wim Sweldens博士提出了一种使用提升模式构造小波的方法,即第二代小波。文章讨论了一种基于前人成果发展出的二维信号降噪算法,证明了在二维降噪实践中第二代小波算法的优越性。     

基于小波分析的车载平台振动信号降噪处理

针对工程实验中采集的车载平台振动信号受到采集设备和环境干扰的问题,提出了一种针对趋势项噪声和随机噪声的小波阈值降噪算法.首先针对现有阈值函数的不足,构造出新的阈值函数;然后根据振源和噪声信息,设计了仿真模型以及针对车载平台振动信号的算法流程.仿真结果表明,与其他降噪算法相比,该算法对降噪指标SNR和RMSE都有所改善.对实验测得的振动信号进行了降噪处理,结果表明,该算法在处理趋势项噪声和随机噪声方面具有一定的优越性.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

一种基于MALLAT算法的图像去雾方法

文章针对户外雾天场景下采集到的图像中包含大面积浓雾,影响图像细节信息的提取等问题,提出了一种基于小波变换的图像去雾方法。首先将含雾图像转换为灰度图像,再使用二维离散小波变换对灰度图像进行一次分解,对分解后得到的低频子图使用灰度线性变换处理,对三个高频子图分别使用灰度非线性变换处理,最后将处理后的四个子图进行二维离散小波逆变换重构,得到目标图像。仿真实验表明,文章所提方法与其他增强函数处理相比,去雾效果较好。     

基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理

应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

小波去噪及其在虚拟仪器中的应用

利用小波对信号去噪,是小波理论应用于实际的一个重要方面。在用由虚拟仪器组成的系统进行测试时,经常要对信号进行去噪、分析等后处理。文中介绍了用于一维检测信号去噪的几种常用方法,并在虚拟仪器开发软件LabVIEW中实现了去噪算法,最后对这几种算法的去噪效果进行了比较。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

盒维数及其在刀具磨损监测中的应用研究

针对刀具振动信号的非平稳特性进行分析,引入了基于小波分解和重构的去噪方法,并利用已知信号对去噪效果进行分析,得到较好的结论,保证能够准确提取盒维数。将盒维数应用于刀具振动信号的特征提取,以一种简单明了的方式来描述振动信号的正常与异常,为刀具磨损状态的识别提供一种新方法。     

矿山微震信号小波分析与研究

 针对目前人工信号识别技术和傅里叶变换在分析识别矿山微震信号时的局限性,提出Matlab小波工具箱分析方法。首先对矿山实际监测到的干扰矿震信号进行小波变换,对小波分解之后的矿震信号进行频谱分析,结果表明能够准确地观察到信号的突变点,确定矿震信号P波初到时,从而更加精确得出矿震震源的位置和能量大小;其次对受干扰矿震信号进行小波消噪,同时对小波分析的4种阈值降噪方法进行分析对比,发现无偏似然估计阈值效果最好,显示了小波分析的强大消噪功能。研究结果表明,小波分析具有良好的矿震信号识别效果和消噪能力,是矿震信号处理和分析的一种有效方法。     

SPECT局部重建中小波去噪方法研究

针对单光子发射断层成像技术中全局图像重建时间过长的问题,提出了局部重建的思想,同时为了提高局部重建图像的质量,需要在局部重建之前,对投影图像进行噪声去除.利用基于小波变换的复数改进二元萎缩相关去噪法,对噪声投影图进行处理,并利用局部重建算法进行图像的局部重建,在保留图像细节的同时,降低了图像噪声,缩短了重建时间.利用均方误差评价标准,对去噪结果进行评测,结果表明:在局部重建中,利用该方法进行去噪处理具有良好的效果.     

全光纤安防系统模式识别混合编程的实现

介绍了宽域全光纤监控预警系统及光纤扰动信号模式识别算法.利用小波包分解对信号进行分解与重构,并提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用综合考虑观测数据和确定性先验知识的BVC-RBF神经网络实现信号分类,提高了网络的泛化能力.利用Matlab引擎、动态链接库(DLL)、组件对象模型(COM)3种混合编程方法将Mat...     

一种改进的第2代小波变换算法及应用

为了获得基于分析数据特征的小波函数,将第2代小波变换插值细分方法与最优估计理论相结合,提出了一种改进的第2代小波变换算法,在设计预测系数时,以小波分解的细节信号的平方和最小为目标函数,使预测满足一定的消失矩,通过最小二乘法确定预测系数,使预测系数能够反映分析数据的特征,采用最优插值估计的第2代小波变换分解及重构算法的降噪效果优于其他类型的小波,因此较理想地提高了滚动轴承振动信号的信噪比。     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。