噪声环境下基于小波熵的声发射识别

针对声发射技术在旋转机械故障检测中的强噪声干扰问题,提出了一种基于小波熵的声发射检测算法.该算法首先给定一个合理的阈值.对声发射信号进行小波分解.然后进行分帧处理,使信号在较短的时间间隔内保持特性基本不变,从而求出每一帧信号的小波熵.通过比较每一帧信号的小波熵值与阈值的大小,判断该信号为声发射帧还是噪声帧.为了检验算法的检测效果,在转子实验台上获得碰摩声发射信号.并在测试数据上叠加不同信噪比的高斯白噪声和非平稳噪声,进行声发射识别.实验结果表明:该算法具有较高的识别正确率;在低信噪比环境下,通过调整阈值的可调参数可以有效提高识别的正确率.     

基于小波分析的卫星测控信号盲识别算法

针对卫星测控通信信息侦察中测控信号识别的问题，提出一种基于小波分析的测控信号副载波识别算法。算法首先基于小波多分辨率分析去噪原理，对混合信号进行去噪处理，然后，采用零点分区法确定副载波个数，最后设计了闽值自适应判别算法来确定各个副载波的频率分界点。仿真结果表明：该测控信号副载波识别算法精度达到95％，抗噪声干扰能力强。     

一种基于小波的数字调制信号识别算法

小波包变换理论上可以实现信号频带的均匀划分，从而更好地提取信号的时频特征.作者首先介绍了卷积型小波包算法，然后分析了三种主要的数字调制信号的小波变换特征，提出了一种基于小波的数字调制信号识别算法，仿真结果表明该算法能够识别典型的数字调制信号，而且具有较好的抗噪声性能.     

卫星测控信号盲识别算法

针对卫星测控通信信息侦察中测控信号识别的问题,提出一种基于小波分析的测控信号副载波识别算法。算法首先基于小波多分辨率分析去噪原理,对混合信号进行去噪处理。然后,采用零点分区法确定副载波个数。最后设计了阈值自适应判别算法来确定各个副载波的频率分界点。仿真结果表明,该测控信号副载波识别算法精度达到95％,抗噪声干扰能力强。     

基于小波变换的MPSK/QAM特征提取算法

在基于特征提取的调制识别算法中,对调制信号特征的提取是其中一个重要的环节。该文利用Morlet小波对高斯白噪声中的MPSK/QAM信号进行特征提取,仿真结果表明该方法具有较好的抗噪声性能和较高的识别准确度。     

基于提升小波变换的图像去噪技术

人脸识别系统非常复杂,其中处理的对象都是人脸图像数据.从现实中获取的图像包含各种噪声信号,使图像数据和现实差距太大.为了快速有效的去除这些噪声信号,对基于提升小波变换的图像去噪方法进行了详细研究.该方法在保持基于传统小波变换去噪方法的前提下,使去噪处理的计算量大大减少,去噪速度显著提高.     

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。     

二代小波消噪在数字信号处理器中的实时实现

以数字信号处理器(DSP)为开发平台，提出了基于二代小波的一种新的信号消噪算法．它只需把信号分解一层，然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行软阈值量化处理，再进行小波重构，就可以有效地消除信号中的噪声．相对于传统的一代小波，该算法计算简单，可有效节约内存，因此非常适合于DSP的实时实现．同时，为了提高计算效率，对程序的处理流程进行了并行优化，用仿真信号对该算法进行了验证，并应用于对实测信号的消噪中．研究结果表明，该算法可以有效地提高信噪比，降低原始信号中所含有的噪声．     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解，重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳。     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术研究

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

基于小波变换的飞行数据清洗

飞行数据因为野点和噪声的存在给其进一步处理和利用造成了困难。提出了一种基于小波变换残差直方图分析的野点识别方法,能在时间域内精确定位野点,并具有识别少量成片野点的能力。根据飞行数据噪声的特点及去噪要求,在去噪的过程中引入边缘检测,提出了分二进小波尺度乘积和小波阈值收缩两个步骤进行去噪的方法,从而在去噪的同时很好地保留了序列极值点的特性。实验结果表明本文所提方法对飞行数据中存在的质量问题具有较好的清洗效果,野点识别准确,去噪效果良好,并且对类似其它数据的处理也有一定的应用参考价值。     

多尺度小波梯度图像增强方法

传统的图像增强算法在对图像增强的同时,也增强了图像的噪声信号,不利于图像的后期处理.在小波变换增强算法的基础上,提出了多尺度小波梯度图像增强方法.实验证明,该方法在提高图像对比度的同时,有效的解决了噪声也被增强问题,使增强后的图像便于图像分析和后期处理.     

“二代小波变换算法”在激光雷达回波信号去噪中的应用

提出了一种新的基于二代小波的消噪算法,可以有效地消除激光回波信号中的噪声.仿真结果表明,该算法可以有效地提高信噪比,降低激光回波信号中所含有的噪声,与传统小波去噪算法相比,该算法计算简单,适合于实时处理.     

一种水中目标辐射噪声调制谱的联合分析方法

讨论了一种从辐射噪声中提取调制信息的联合方法．首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解；然后，利用小波变换求其功率谱从而得到辐射噪声的调制包络；最后对动态调制包络进行1 1/2维谱分析，得到了辐射噪声的调制线谱．在此基础上，对实测噪声数据进行了仿真研究，结果表明，该方法可以有效提取噪声中动态调制信息．     

煤矿井下地音监测信号的小波变换处理方法

针对煤矿井下地音信号复杂的情况,提出一种基于小波变换的地音信号处理方法,并对现场信号进行实验分析.结果表明：小波变换方法可以去除地音信号的背景噪声,将复杂的声发射波形数据分解为具有单一特征的波.该研究为工作面动力灾害的实时预报提供了依据.     

基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法

提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解相结合的结构模态参数识别方法.该方法首先对环境激励下的结构加速度响应信号进行互协方差分析,得到时域互协方差响应,通过小波变换将互协方差响应转换到时频域中得到信号的时频系数并沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重组的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章对提出的方法进行了理论证明,通过三自由度系统的数值算例验证了该方法的可行性,表明与直接小波变换方法相比,其识别结果精度更高.     

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换（IWT）的雷达信号实时无损压缩算法，雷达回波信号是一个非平稳的随机过程，首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解，将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分；对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码，最后一次阈值为分割阈值；对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型（context-based model)算术编码压缩，并比较不同上下文模型对压缩效果的影响，实验结果表明，该算法具有实时性和易于并行实现的特点。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.