基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

一种鲁棒音频零水印算法

为了实现数字音频的版权保护,根据音频信号的短时平稳特性和离散小波变换的多分辨率分析特性,设计了一种基于范重心和提升小波变换的数字音频零水印算法.算法首先将音频信号进行分帧,其次对分帧音频进行三级小波提升,提取低频近似分量的范重心,并根据分量范重心与均值向量之间的关系生成特征向量,最后将特征向量与水印运算得到代表原始音频...     

由心电信号提取呼吸信息的算法及其仿真实现

为了使单纯的心电监护设备实现对多种生理信号的检测,减小设备的复杂性,根据心跳频率和呼吸频率处在不同的频段．提出2种由心电信号提取呼吸信息（ECG—derivedrespiratorysignal,EDR）的算法：离散傅里叶变换EDR算法和离散小渡变换EDR算法．利用MATLAB软件在时域和频域分别对这2种算法进行验证,并进行了相关分析比较．经过筛选比较．离散小波变换EDR算法选用coifN小波作为母小波．仿真结果表明,文中所提出的2种算法均能有效地从心电信号中提取出呼吸信息,但离散小波变换EDR算法的准确性与母小波的选取有很大关系．当选取coif3小波时．离散小波变换EDR算法比离散傅立叶变换EDR算法更为有效．     

一种鲁棒音频零水印算法

为了实现数字音频的版权保护,根据音频信号的短时平稳特性和离散小波变换的多分辨率分析特性,设计了一种基于范重心和提升小波变换的数字音频零水印算法.算法首先将音频信号进行分帧,其次对分帧音频进行三级小波提升,提取低频近似分量的范重心,并根据分量范重心与均值向量之间的关系生成特征向量,最后将特征向量与水印运算得到代表原始音频的版权信息.实验结果表明,该算法对音频信号遭受的常见攻击具有较强的鲁棒性,同时密钥的使用保证了算法的安全性.     

基于Matlab方法水下爆炸声信号的特征提取及其分析

为了解水下爆炸声信号的特征, 采用Welch法实现对水下爆炸声信号的特征提取,然后利用Mallat算法,采用一维离散小波变换对爆炸信号进行逐级过程提取分析,将信号中的平滑分量和细节分量分离开来. 研究结果表明, 该方法可以更加合理地得到水下爆炸信号的全部特征,从而达到准确分析信号特性的目的.     

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.     

一种基于DWT的非自适应数字水印算法及其MATLAB实现

介绍一种基于离散小波变换（DWT）的非自适应数字水印算法,并应用MATLAB数学软件实现算法,考察算法的有效性和抗攻击能力。该算法对原始图像进行3级小波变换,将水印信息嵌入到原始图像第3级小波变换的对角线系数分量,通过调整嵌入强度因子来获得满意的水印嵌入效果。该算法对JPEG压缩、椒盐噪声和剪切等攻击有很好的鲁棒性。     

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。     

小波变换域多路回波消除自适应滤波算法

提出了一种小波变换域Newton／LMS多路回波消除自适应算法．新算法使用输入信号经离散小波变换后的细节分量调节自适应滤波器系数．当新算法应用于多路回波消除时具有很高的收敛速度和收敛精度,取得了较好的回波消除效果．仿真表明了新算法的有效性。     

基于Mallat算法的小电流单相接地故障选线研究

提出一种利用小波分析中的Mallat分解算法对小电流系统故障线路进行诊断的方法.当小电流接地系统发生单相接地故障的时候,提取的暂态零序电流经过Mallat算法分解,通过模极大值理论有效的判断出故障线路.     

用提升小波变换提取诱发脑电

提出了一种利用小波分解和重构进行诱发脑电信号的有效提取方法.改变了小波变换的Mallat算法运算量较大,难于满足某些实时性较高的系统需求,采用提升小波变换进行诱发电位的提取,其运算量只有传统方法的一半左右,有助于提高系统的实时性.实验结果表明:用提升小波变换提取诱发脑电信号,能有效的改进实验曲线的信噪比、缩短信号的处理时间,将可以提高BCI系统的通信速率.     

基于DSP的快速小波分解和重构

在小波变换和TI(TexasInstruments)的浮点数字信号处理器TMS320C3X的基础上,对Mallat快速算法的分解公式和重构公式分别作了详细地说明,提出并实现了利用Matlab作辅助的设计工具在TMS320C3X DSP上实现快速小波分解和快速小波重构的方法,并给出了主要的汇编代码.该方法利用DSP(Digital Signal Processor)指令集的特点,以较少的指令周期,实现了Mallat算法.实际运行结果表明,该方法满足实时处理场合的要求.     

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

电主轴振动加速度信号特征提取

针对电主轴振动加速度信号存在噪声问题,本文研究了利用小波理论进行电主轴振动加速度状态信号的监测处理方法．介绍了电主轴的基本概念和简单结构;分析认为小波理论非常适合电主轴振动加速度状态信号的处理,它是非常重要的理论基础;阐述了小波基本理论以及Mallat算法;最后针对电主轴加速度信号,利用小波理论分析了信号与噪声呈现的不同特性,进行小波逆变换重构信号,解决了加速度信号去噪和恢复,这样可以准确提取电主轴的振动运行状态信息,为科学研究和数控系统的决策和控制提供了很好的依据．     

基于SRFFT算法的快速小波变换谐波检测法

为快速准确的提取谐波分量及克服传统的FFT方法无时域局部性的缺点,提出一种基于复序列加窗插值分裂基快速傅里叶变换算法(SRFFT)的快速小波变换谐波检测法,以便准确快速的提取谐波.该方法采用凯瑟窗函数作为窗函数,通过改变β值和采样点数在主瓣宽度与旁瓣衰减之间进行选择;运用SRFFT算法、Mallat算法以及离散小波变换(DWT)算法对信号进行快速分解及重建.模拟分析结果表明,该方法运算精度很高,可以快速准确的提取谐波信号参数.     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

振动攻丝扭矩信号处理中应用小波分析

介绍了小波分析理论及Mallat快速算法，将它应用于振动攻丝扭矩信号分析中，并从扭矩信号静态值提取和动态力分离二个方面，详述了小波分析在振动攻丝扭矩信号处理中的应用．研究表明：该方法能够有效地从振动攻丝扭矩信号中提取出它的静态值和动态力。