基于离散小波变换的滤波方法研究

推导出了经过多次离散小波变换后，白噪声在不同尺度上方差的另外一种表达式，应用到小波域硬阈值滤波中，通过数字仿真发现，二进小波的计算量较大，滤波效果较好，离散小波的计算量较小，滤波效果稍差，并对原因进行了说明。     

基于方向小波的差值滤波图像去噪算法

针对利用方向小波的多方向框架分割图像时形成的像素序列长度的不同,提出一种新的基于方向小波的差值滤波图像去噪算法.该算法根据白噪声分布规则,将像素序列分成两组,分别采用不同的阈值萎缩方法,并将所产生的方向子图像进一步的作差值滤波处理,最后对所有子图像进行线性平均.对含不同程度高斯白噪声的图像去噪仿真实验表明,与其他小波阈值去噪方法相比,该算法能更有效的去除噪声和保持图像纹理细节,信噪比提高1～3dB.     

基于小波变换的子带自适应滤波算法及仿真

因为噪声总是影响信号检测的结果,所以低信噪比下的信号检测是目前检测领域的热点,而强噪声背景下微弱信号的提取又是信号检测的难点。自适应滤波器为检测信号提供了一种简单、实用的方法。可以在微弱信号的条件下,通过测量和学习,实现对微弱信号的最佳拟合。提出基于自适应小波变换的心电信号的检测,利用小波变换的子带编码理论,通过在多个子带权值的自适应匹配,合成后拟合微弱信号。仿真结果表明,该方法可进一步改善信号的检测能力,在检测微弱信号的特征和改善信噪比方面是一种十分有效的方法。     

基于改进的RBF模糊神经网络滤波的噪声消除

改进RBF模糊神经网络前件和后件的结构和学习算法，克服了RBF模糊神经网络模糊规则冗余的缺点。利用该系统对舍噪声的非线性信号逼近，达到消除噪声的目的。同时，应用该系统对地震信号进行滤波处理仿真，结果表明改进后的RBF模糊神经网络具有学习算法简单，计算量小，实时性好，而且能有效地抑制噪声。     

基于小波网络的非线性组合预测方法研究

提出了一种基于小波网络的非线性组合预测新方法,以克服线性组合预测方法在解决非平衡时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足,并给出了相应的学习算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络权值。理论分析和大量的应用实例表明：本方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,在处理诸如经济时间序列这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模和预测方面有较高的应用价值。     

小波变换在弹射加速度滤波中的应用

小波分析作为一种崭新的信号处理方法,在工程界受到了越来越广泛的重视,已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。小波变换是去噪的有力工具,能将由各种不同频率成分组成的混合信号分解到不同的频率段上,有效地用于滤波和信噪分离。本文基于小波分解与重构理论,分别对航空弹射加速度信号滤波,与传统的消噪法进行了比较。结果表明小波去噪法用较少的数据就能很好地完成滤波功能,并且滤波的效果优于传统的方法。     

基于UKF的低成本SINS/GPS组合导航系统滤波算法

针对MIMU的精度不高,会带来较大的初始对准误差角,如果继续采用传统的小干扰线性方程就会给滤波带来很大误差,甚至发散。针对这个问题,对低成本SINS/GPS组合导航系统建立了基于四元数误差模型的非线性滤波方程,并采用了UKF非线性滤波方法。针对四元数误差模型单纯使用UKF方法无法估计加计零偏和陀螺漂移的问题,提出将UKF和EKF相结合的算法,仿真结果表明,比起扩展卡尔曼滤波以及采用传统小干扰线性方程的卡尔曼滤波,这种方法能够提高姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator,USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题,提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler un-scented Kalman filter,DEUKF)算法.通过正、反欧拉角相互切...     

基于小波分析的FOG中1/fγ噪声的去除方法研究

在光纤陀螺中存在具有非平稳性、长程相关性、自相似性及具有 1/fγ 类型谱密度的分形噪声 ,采用传统的方法很难去除这类噪声。由于小波分析的多分辨分析特性 ,使之成为研究分形噪声的有力工具。在DJ小波非线性滤波的基础上 ,根据分形噪声在小波变换域的性质选择域值进行滤波。这种方法对去除光纤陀螺中的分形噪声简单有效 ,仿真结果进一步验证了这一点。     

基于小波变换的脉冲信号在线检测器设计与仿真

利用小波变换理论在信噪分离方面的优点,设计出一个在有限时间内的不规则观测数据中,实时地检测出脉冲信号的检测器。并对小波函数为墨西哥帽型函数时检测器在各个时段的理论输出进行了详尽的分析。仿真结果表明,该检测器不但对理想的脉冲信号检测无误,而且能对含有有色噪声、信噪比较低的脉冲信号进行准确的识别。该信号检测器已成功应用于钢丝绳张力检测系统的数据传输电路中。     

On Optimal Dyadic Linear Prediction and Filtering in the Sequency Domain

In this paper dyadic linear prediction and dyadic linear filtering on a dyadic generalizedstationary random process are dealt with via the Walsh transform.Taking the minimum of themean-square error     

基于小波变换的卡尔曼滤波卫星授时方法

为了提高RNSS授时精度,提出了采用基于小波变换的卡尔曼滤波算法对用户时钟钟差,钟漂及老化率进行估计,预测出了用户时间与系统时间的差值并实时调整采样时刻的闭环授时方法.建立了用户时钟仿真模型和观测误差仿真模型,用STK软件辅助产生卫星的实时三维位置和速度,对提出的方法在某混合轨道导航系统下进行了仿真,结果表明所提出的方法有效地提高了授时精度,并保持较高的稳定度.     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

基于二进小波变换的图像分辨率增强算法

增强图像的分辨率意味着在保持图像清晰度的情况下对图像进行放大。传统的分辨率增强技术是图像插值,它通常要求原始图像满足一定的平滑条件,这常常损失增强后图像的奇异性,使图像中物体边缘和纹理变得模糊。本文提出了一种基于图像多分辨率分析的增强算法,通过估计原始图像在更高一级分辨率上的小波系数,可以得到更为清晰的增强效果,同时保留原图像的奇异性。     

基于小波分析的随机交通流组合预测方法研究

针对单一交通流预测方法对短时随机交通流预测适用性不强的问题,为适应交通诱导和信号控制的需要,提出了基于小波分析的短时交通流RBF神经网络及Markov链组合预测方法。在充分分析短时交通流随机特性的基础上,建立了短时交通流组合预测模型,并进行了实例仿真分析,结果表明组合预测较单纯神经网络预测方法预测精度显著提高,在交叉口实时交通控制中具有较好的适应性。     

基于小波分析的金融波动分析

提出了一种基于小波方差的金融波动的长记忆分析方法,以及基于小波协方差的不同市场金融波动相关性的分析方法,用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行了分析,结果表明该方法是有效和可行的.又对长记忆随机波动(LMSV)过程同一尺度下和不同尺度下的离散小波变换(DWT)系数的相关性进行了分析,结果表明同一尺度和不同尺度下的DWT系数都是近似不相关的.