应用三次样条插值和连续‘Mexh’小波变换对重叠峰的分离研究

对于分析化学中的重叠信号,是化学计量学的研究重点之一.本文应用模拟信号,应用三次样条函数进行插值以增加数据密度,然后由连续‘mexh’小波变换分析重叠信号.结果显示通过‘mexh’小波变换能分离重叠的信号,峰位值不变.对实验信号进行分析,获得理想结果,可为分析化学中重叠的色谱、光谱信号分析提供方法.     

基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点,提出两种新的函数,对化学信号进行n次小波变换,得到了信号的近似2n阶导数.由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现对于含噪信号,小波变换法有效滤除了噪声,所得结果的信噪比明显高于前一种方法;同时还可分离重叠峰,提高谱图分辨率.该方法函数形式简单,易于编程,为处理化学信号提供了新的途径.     

消除信号趋势项时小波基优选方法研究

在消除信号趋势项时引入小波基函数对信号进行分解和重构.小波基函数的选择会影响消除信号趋势项后的结果.提出了消趋误差指数的概念及其计算公式,并使用该公式计算了34种常用小波基的消趋误差指数,优选出sym10等6种消趋误差指数较小的小波基.使用sym10小波基及另外两种非优选小波基对实测的汽车车身振动加速度信号进行消除趋势项处理.结果表明,使用sym10小波基提取的信号趋势项比其它非优选小波基更为准确,验证了提出的消趋误差指数计算公式的有效性.      

桥梁损伤识别的小波空间变换及基函数选取的理论探讨

采用类比推理的方法建立了结构损伤识别空间信号的小波变换理论;系统的介绍了小波函数的特性;分析了工程结构损伤信号类型及其对小波函数的敏感性以及与分解尺度的关系;综合上述理论,初步讨论了工程结构损伤识别所用小波函数选取的一般规律.     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

采用小波变换的脑电图信号分析及其应用

为解决用小波变换方法进行脑电图(EEG)多分类自动识别容易出现特征信号混同化、识别率不高的问题,将小波变换中小波基的选取方法由单个的小波母函数改为能适应不同波形的多小波基,然后用支持向量机的方法进行分类.结果表明:在典型的脑电波EEG信号自动识别中,与传统的单小波母函数相比,多小波基(小波母函数序列)能检测出更多的特征波形;用基于多小波基的小波变换识别方法要明显优于基于传统的Coif,Morlet等单小波基小波变换方法 .     

基于小波包惩罚函数的烟机振动信号软阈值降噪

为解决烟机振动信号受到噪声干扰这一问题,研究基于小波包阈值降噪的原理和方法,给出了小波包阈值降噪的步骤,阐述了Birgé-Massart惩罚函数确定阈值的原则和软阈值的量化处理,分析了阈值、信噪比和均方误差随惩罚因子的变化规律.并将基于小波包惩罚函数的软阈值降噪与Rigrsure、Heursure、Sqtwolog、Minimax4种阈值降噪方法进行了比较.结果表明基于惩罚函数的小波包软阈值方法能有效降低噪声.基于该方法的烟机振动信号降噪在保留信号突变部分的同时,具有良好的光滑性.     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

一种双正交小波代数构造方法

提出了一种B样条双正交小波的代数构造方法.对同一个尺度函数来说,可通过自由选择参数构造多种不同的对偶尺度函数的系数,从而可以构造不同的B样条双正交小波.在此基础上用同一尺度函数的多种双正交小波分别作了信号消噪和图像的分解与重构实验,取得了小波系数在信号消噪和图像处理中如何按照应用目的选优的相关结论.     

连续小波变换与几种具体信号的傅立叶变换的比较

列出门函数、单边指数函数和阶跃函数这三种具体信号的连续小波变换与傅里叶变换的表达式,并通过表达式对连续小波变换与傅里叶变换进行比较．结果表明：傅里叶变换是线性变换,具有统一性和相似性,但不具有局部化性质,不能作局部分析;小波变换也是线性变换,同样具有统一性和相似性,并且是稳定的,还具有时一频同时局部性和自适应性．由此说明了小波变换在分析和处理信号时比傅里叶变换更加灵活、更加全面和深入．     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

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。     

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。     

基于小波重构的钻头磨损切削力特征提取

采用小波分析对钻头不同磨损状态的切削力信号进行分解与重构处理,获得了切削力信号在不同频段的时域变化特征,并分析了各个频段重构信号的方差随钻头磨损的变化规律,实验结果表明,采用小波分析技术可有效地实现钻头磨损特征信息提取,且提取的信息特征对钻头磨损状态的变化十分敏感。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

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．     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。