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。     

基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

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QR分解和提升小波变换的鲁棒音频水印方法

利用QR分解的稳定性以及提升小波计算速度快的优良特性,给出一种基于QR分解和提升小波变换的盲鲁棒数字音频水印方法.为了保护原始二值水印图像的安全,利用混沌序列对其进行扩频,生成了待嵌入的水印信号.将原始宿主音频信号升维后进行QR分解,根据R分量是上三角矩阵且第一行为非零元素的特点,选定R分量的第一行,对其进行提升小波变换,得到了待嵌入的小波系数,利用线性瞬时混合模型将其与待嵌入的水印信号进行混合,得到隐秘音频信号.水印提取时,利用独立分量分析算法从待检测的隐秘音频信号中提取嵌入水印信号,获得嵌入水印信号的估计,经过后处理即可获得水印图像.实验结果表明,该方法可以实现水印的盲提取,并且具有良好的透明性和鲁棒性.     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

5/3提升小波变换及逆变换的FPGA设计方法

研究了提升小波的硬件实现方法,根据FPGA器件具有快速逻辑处理能力的特点,采用流水线的加法及桶状移位操作指令,设计了一种适合FPGA实现的快速小波变换硬件结构.采用基于Matlab的设计工具DSP Builder,在Altera FLEX10K20器件上实现5/3小波变换及逆变换的功能,并在Quartus软件下进行综合、仿真及下载.实验结果证明采用FPGA实现提升小波变换具有处理速度快、代码可移植性强的特点.     

基于提升小波的脉冲涡流检测信号去噪的研究

脉冲涡流检测是无损检测的一个重要方法.由于检测过程噪声的干扰,信号在测量过程中不可避免的受到不同程度的污染.文章介绍了提升小波的基本原理、阐述了提升小波去噪的算法.利用提升小波对脉冲涡流检测过程中的噪声进行去噪,得到了去噪后的结果波形.实验结果表明,采用提升小波去噪可以使脉冲涡流检测结果信号的信噪比得到显著的提高.     

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 ,有利于语音四声的识别     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

一种可重构的离散和连续小波变换结构

提出了一种基于提升算法的连续和离散统一的小波变换算法，给出可重构的计算结构，包括可重构的提升节点阵列和地址发生器．为了验证该结构的正确性，在现场可编程门阵列平台上测试了离散的二维5/3和9／7变换（JPEG2000标准中采用）及连续的二维Hart变换，结果证明该设计具有普遍的兼容性．     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

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。     

一种递归滤波的提升方法

引入了一种对信号递归滤波的提升方法，该方法与通常的提升方法不同之处是使用IIR滤波器。探讨了空间域中基于离散插值样条的预测算子和更新算子的设计，提出的方法以插值为基础，只涉及信号的采样，不要求使用正交公式，更适合信号的处理。最后由数值仿真验证了该算法的性能，对于软阈值法小波系数去噪，提升小波变换T1^2同B9／7相比，前者略优于后者，提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算花费少。     

基于运动轨迹的视频三维小波变换方法

将运动矢量估计与三维小波变换相结合用于视频信号压缩 .这种方法在对序列作时域上的一维变换时 ,是对各帧中由运动矢量联系起来的一条运动轨迹上的像素进行 .由于在实际情况中 ,通过运动矢量联系而形成的像素运动轨迹是任意长度的 ,这就需要对任意长度的像素串作一维小波变换 .此文在二代小波提升算法基础上 ,通过修改边界延拓方法获得一种任意长度信号的小波变换算法 ,并将其用于基于运动轨迹的视频时域小波变换 .实验结果表明 ,对于运动幅度大的视频序列 ,这种方法可以获得比常规三维小波变换编码高的压缩性能 .     

小波换应用于小电流接地故障选线

研究了小波分析在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用,利用小波变换这一新兴的信号分析工具,提取故障时的暂态量信息,构造出了基于小波变换模极大值奇异性检测原理的新型选线判据。着重介绍了利用小波变换提取故障信号的暂态高频分量,进行故障选线的方法。并且利用Matlab提供的小波分析工具进行了大量的选线仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于小波变换的随钻数据去噪算法研究

随钻测量技术是现在钻井过程中最重要的环节之一。基于小波变换的随钻测量的信号处理是非常有前景的课题。通过分析随钻测量系统的基本原理及随钻测量信号的特性,结合随钻测量与小波变换,应用相关性理论以平均去噪效果为参照,对各种小波基的尺度参数和消失矩进行评价,得到最佳参数组合小波基。在合理选择最佳小波基的基础上,对随钻测量信号进行了仿真分析。仿真结果表明小波变换可以从强噪声背景的随钻测量信号中有效提取有用信号。     

基于提升小波和Hilbert变换的暂态电能质量检测

针对暂态电能质量检测中信号扰动的准确定位和快速类型识别的需求,提出了一种提升小波和Hilbert变换融合的暂态电能质量检测方法.该方法首先利用提升小波在检测信号扰动方面的优越性,通过一层提升小波变换得到信号的近似成分A₁与细节成分D₁,然后运用Hilbert变换计算出两种成分的瞬时幅值,根据幅值特性实现对信号扰动时刻的准确定位和对扰动类型的快速识别.仿真与实验表明,所提出的检测方法对扰动时刻定位准确率达到95.7%,对扰动类型识别准确率达到91.8%,与目前使用分类器的方法相比,所提方法具有无需训练、适应性强、实时性好等特点.      

Implementation of Texture Based Image Retrieval Using M-band Wavelet Transform

0　IntroductionItisbecomingwellknownthatsignalandimageprocessingaregettinggreatimprovementsinperfor mancebyusingwaveletbasedmethods.Wavelettheoryhasbeenfoundtobeausefulapproachinsignalandimageprocessing .Theresultsofwavelet basedimageanalysismethodsaresuperiortothoseobtainedbyusingtraditionalapproaches[1 ,2 ] .But 2 bandwaveletanaly sisisnotaveryeffectivemethodforfeatureextractionorpatternrecognition ,forthepartitionofhighfre quentbandsisquitecoarserin 2 bandwaveletdecom position ,whichisnot…     

基于提升方法的小波构造及早期故障特征提取

针对机械信号早期故障特征的提取问题，提出了一种根据故障特征波形的特点来构造相应小波的方法．该方法以提升方法为基础，通过对初始双正交滤波器组进行提升和对偶提升，来获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而构造出具有理想特性的新小波．提取提升后小波分解的高频细节信号在每个信号工作周期中的模极大值，来确定信号发生微弱突变的时刻和位置．工程振动信号分析表明，同其他类型的小波相比，用提升方法构造的小波能更好地匹配机械信号故障特征波形，因此较理想地提取出了某炼油厂重催机组转子不平衡、轴系不对中和轻微碰摩的故障特征．