利用小波变换提取和分析心动周期信号中子信号

为了采用小波变换提取心动周期信号（HPS）中的子信号，而分别对自愿受试者10名从卧位和站立体位采集心电信号。小波变换分解心动周期信号为一个细节成份和一个近似成份。对HPS、近似成份和细节成份都进行快速傅立叶变换，计算出了功率参数。心动周期信号的总功率从卧位到站住有显著的变化，近似成份的功率显著增加，细节成份的功率变化不明显，细节占总功率的比值显著变化。比较这两个体位的结果，其近似成份可能代表了史感神经系统的活动，而细节成份表达了副交感神经系统的调节。交感和副交感神经系统功能可分别由小波变换分解的2组成份的数字和图形参数作定量解释。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

基于快速小波变换的信号分析系统

介绍了小波分析中的快速小波变换算法,通过与常用小波基相对应的正交镜像滤波器组,实现了信号的快速小波分解和重构。结合虚拟仪器技术,研制成功虚拟式快速小波变换信号分析系统。经由该系统分析的动态信号,即可看到信号的概貌,又可看到信号的细节,特别能捕获到反映设备重要故障特征的奇异信号以及提纯被噪声污染的信号。     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

基于小波变换分析阻抗胃动力信息

研究了基于小波变换提取胃运动信息的新方法,运用小波多分辨分析对采集的体表胃阻抗信号进行分解,去掉呼吸阻抗信号和血流阻抗信号,提取近似成份作为胃收缩信号.该方法能够提取胃运动的信号和同步胃电信号,可对提取信号的主频进行不同频带的分类,计算功率谱参数、描绘动态谱,从而研究胃动力情况.应用小波变换可以有效消除叠加到阻抗信号中的各种干扰,通过与同步胃电信号共同验证,该方法能完成阻抗信号提取,为临床胃动力信息研究提供一种体表无创伤新途径.     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

基于小波变换的单通道盲分离中源信号数目估计算法

推导了常用数字调制信号的小波变换幅度函数表达式,并给出了统一的近似表达式。在此基础上给出了单通道接收混合信号模型中小波变换幅度函数的近似表达式。通过充分利用与混合信号中奇异点有关的码元周期信息,给出一种基于小波变换的单通道接收条件下源信号数目估计算法,实现了在无先验知识的情况下对源信号数目的估计,并通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

基于小波变换的信号降噪处理

在介绍小波变换的消噪原理和方法的基础上,研究了影响小波变换降噪效果的两个主要因素：小波基函数和分解尺度。通过模拟的方法对同一信号分别采用db小波和sym小波进行降噪处理;以及用相同的小波基函数,采用不同的分解层数,对其降噪处理。     

钻孔灌注桩声波检测信号的小波变换分析与研究

钻孔灌注桩声波信号不平稳且离散,其中含有大量反映桩基础内部结构特征的信息.传统处理方法没能很好地同时分析信号的时域特征和频域特征,尤其在检测信号微弱时更是如此.由此,引入阈值小波变换与傅里叶变换对声波信号进行时频分析,分别对几种常用小波基函数,在不同参数条件下将分解重构的信号与原始信号进行比较,并选定最佳小波基函数,对...     

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Mallat算法的一维离散小波变换的实现

目的研究信号的局部化特征。方法应用Mallat算法,实现了信号一维离散小波变换的逐级抽取过程。结果信号经过离散小波变换后,将平滑分量和细节分量分离开来。结论应用该算法能够由粗到细的分析信号,同时也能通过滤波器组实现原始信号的重构。     

基于多层小波和共生矩阵的纹理表面缺损检测

提出一种利用多层小波和共生矩阵进行纹理表面缺损检测的有效方法.该方法首先将缺损图像在不同水平上进行小波分解,得到一系列低频子图像和高频细节子图像;然后计算和分析各水平上高频细节子图像的共生矩阵特征;最后选择低频子图像进行小波合成得到无纹理图像进行检测.实验证明,该方法能够快速准确地进行纹理缺损检测.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

重力信号的小波变换与经验模态分解级联滤波方法

针对动基座重力测量,提出了处理重力信号的小波变换与经验模态分解级联方法.该方法采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为前端滤波器,将原始信号分解为12层,提取第7层作为中间结果,运用经验模态分解方法用作第二级滤波器,将输入分解为8个模态,提取残余分量和最大尺度的逼近模态作为级联滤波结果.对静态重力数据进行概率密度分析,给出了重力的统计特性以及测量结果的可信度.级联滤波结果与某航空重力系统处理结果对比表明:级联滤波方法能够在强噪声中提取出微弱的重力信号,并且由于引入前端滤波器减少了级联滤波器整体计算量,提高了重力测量的空间分辨率.     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

基于小波变换的自适应滤波器消除ECG中基线漂移

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器，其参考信号选择原始信号经小波分解后的高频部分。该滤波器可有效消除心电信号中基线漂移。经ＭＩＴ／ＢＩＨ心电数据库检验，取得满意的结果。