基于方向小波变换的高斯噪声图像恢复方法

提出一种基于方向小波变换的相关和阈值去噪方法,恢复高斯噪声图像.方向小波去掉了标准二维小波变换仅沿水平和竖直两个方向的限制,可沿任意方向变换,这种多方向组合变换方法有利于削弱Gibbs效应,对去噪后图像的边界保护具有积极作用.实验结果表明,相对于标准小波变换,该方法无论是PSNR值还是视觉效果都较原有的方法更好.     

基于小波变换的数字监控图像的噪声滤波方法

小波分析因具有多分辨率分析能力和时频局部化能力，在处理数字图像时占有很大优势.用小波变换技术的设计一种简单的实用性强的数字监控图像噪声滤波方法，在数字图像处理应用时效果理想.     

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。     

基于小波变换模极大值的脉冲噪声去除方法

根据小波系数模极大值的特性,提出了去除脉冲噪声的一种新方法.由于脉冲噪声往往造成信号的突变,所以经小波变换后其小波系数易成为模局部极大值.由突变点的模极大值随着小波分解尺度的增大而减小的性质,可采取去除具有此种性质的模极大值的方法去除脉冲噪声.此方法也能很好的去除白噪声,因为白噪声与脉冲噪声的模极大值具有相同的特点.     

应用小波变换技术的图象噪声消除新方法

提出了基于小波变换技术消除高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声的图象去噪声方法,并用合成孔径雷达图象数据对所提出的方法进行了验证。实验结果表明：提出的方法和传统的方法相比,在消除图象中高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声十分有效。该方法也可以广泛地应用于受噪声污染的各种图象噪声消除,特别适用于微波Ｃ波和Ｘ波段遥感图象数据。     

利用双正交小波变换去除图象噪声

对噪声污染的图象进行复原处理时，传统的去噪声方法会造成图象模糊。本文用双正交小波变换去除图象噪声，从结果看利用双正交小波变换进行多分辨率低通滤波在去除噪声的同时造成的模糊比传统低通滤波器少。     

基于小波变换的实时信号噪声快速识别

在火箭飞行过程中，常常需要对火箭位置和飞行姿态进行实时处理，这必须以准确的飞行测量数据为基础。但在测量到的火箭飞行数据中往往伴随着大量噪声，如何快速有效地识别这些噪声成为关注的焦点。针对该课题给出了一种基于小波方法的实时信号所包含噪声的在线快速识别算法，能大大减少小波变换的计算量，其时间复杂性为常数，并在采集实时信号的同时快速识别出信号包含的噪声。实用证明该算法处理这类问题的效果好，充分满足了实时性要求，并能处理其它领域中的实时测量数据。     

基于小波变换的脑电噪声消除方法

分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分为不同频段的子带信号.根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果.最后对这两种方法的消噪结果进行比较.分析表明:利用小波变换能更有效、灵活地检测并去除脑电信号中的噪声干扰.     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

小波变换在噪声环境下语音识别中的应用

本文讨论了运用小波变换实现语音增强的原理，提出了相应的去除噪声的方法。实验表明，本文方法能有效地提高噪声背景下语音识别系统的性能。     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理 ,并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中 ,即通过二进离散小波变换 ,把实际噪声信号进行多层小波分解 ,使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示 ,为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据     

有色噪声在物理小波变换下功率谱分布研究

借鉴Christopher Torrence等利用噪声小波功率谱的统计特性检测有效信号的方法，研究有色噪声在匹配地震子波的物理小波（以下简称物理小波）下的功率谱分布规律，Monte Carlo仿真结果表明，该功率谱服从x2^2分布，这是在小波域辩识有效信号和噪声的基础。利用假设检验的统计学方法，可以确定有效信号能量分布空间。     

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

降低柴油机噪声的措施及评价

对一台多缸柴油机进行噪声源识别及各种降噪措施和降噪效果的评价．通过表面振动识别,找到了噪声辐射的主要部件,并通过近场扫描加以验证．针对现有柴油机的燃烧状况,对供油提前角进行了调整,降低了燃烧噪声．通过加装扭振减振器,使得曲轴扭振明显减小,整机噪声下降了1．5 dB(A)．改进油底壳和加装橡胶减振垫使柴油机辐射噪声分别降低了0．85 dB(A)和0．4 dB(A)．综合以上各种方法,使得柴油机整机噪声水平降低了 2 dB(A),低于国家标准要求,说明所采取的降噪措施切实可行．     

柴油机缸盖罩隔声性能与透射噪声

以某柴油机缸盖罩为例,研究了柴油机薄壁件的隔声性能与透射噪声.采用结构-声耦合分析法对柴油机缸盖罩的隔声量进行了计算,并通过隔声性能试验验证了计算结果.设计了提取缸盖罩内部声场声压级的四负载法试验,并将结果施加到结构-声耦合计算模型中,计算了缸盖罩在发动机1,000,r/min、2,000,r/min和3,400,r/min全负荷工况下的透射噪声.研究发现,缸盖罩透射声功率主要分布在低频及隔声性能较差的高频范围;透射噪声在柴油机薄壁件辐射噪声中所占比重较大,对薄壁件辐射噪声进行预测和声学优化时,不能忽略透射噪声.     

小波包技术在声谱图中的应用

本文根据小波包变换的多尺度特性,对声频信号分别用短时傅立叶变换和小波包变换方法进行了分析,绘制了相应的声谱图,提出了声频信号时频图分析的一种新途径．     

面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析*

 针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊, 且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模型,并理论推导出根据噪声小波变换系数而设置的滤波阈值与小波变换尺度之间的非线性关系,为小波变换自适应阈值去噪提供依据,在此基础上提出了基于小波变换的振动谱估计自适应去噪通用算法,通过仿真对比实验,结果表明理论分析的有效性。     

基于小波变换的多重分形谱研究及实证分析

为了探索期货市场中的非线性特征,选用大连和芝加哥期货市场中黄豆期货价格时间序列,借助配分函数分布图判定期货时间序列存在多重分形特征,并在此基础上利用多重分形谱对期货时序描述多重分形特征．结果表明,与芝加哥期货市场相比,大连期货市场的多重分形强度更大,风险更大．然后对时间序列进行小波变换,将处理后的时间序列的多重分形强度与原始序列进行比较,发现多重分形特征与时间序列中的噪声及长程相关性有关．     

基于小波变换的纱条信号波谱图计算方法

提出利用连续小波变换计算纱条波谱图的方法,并构造出适合纱条波谱图计算的小波函数。利用本文方法计算波谱图,其波道数可根据需要进行选择,并能得到相应的三维波谱图。