一种基于子波的信号复原方法

提出了一种从强噪声中复原瞬态信号的新方法，该方法将要复原的瞬态信号表示成一组子波函数的线性组合，在最小均方能量准则下，用共轭梯度算法求解子波函数的线性组合的幅度、尺度和延时参数，计算机模拟结果表明，该方法的实现结构可表示成具有子波非线性，并且类似于辐射函数ＢＰＦ的人工神经元网络。     

子波变换在VTS雷达信号检测中的应用研究

根据子波变换的多尺度分析理论和ＶＴＳ雷达目标和杂波的特性，以及目前子波分析在信号处理中的应用情况，分析了用多尺度分析方法进行雷达杂波处理的可行性，并提出了用多尺度分析进行雷达信号处理的基本方法。     

子波变换多尺度能量相关的边缘提取

针对边缘检测中抗噪能力和精确局域化的矛盾，根据信号和噪声子波变换在多尺度间的相关性不同，提出了多尺度不同方向子波变换的能量相关的边缘提取方法。首先增强了图像的垂直和水平边缘分量，再求合成图像的模量极大值，在有效地抑制噪声的前提下，保持了边缘检测的精确局域人，     

基于子波变换的语音信号压缩

基于子波变换的多分辨分析特性 ,直接采用Mallat多层分解的低频系数进行语音信号压缩 ,并进行了计算机仿真 ,结果表明该方法是有效的、可行的 .     

离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构

基于子波空间采样定理，提出了两种离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构，消除了Ｓｈｅｎｓａ算法中形成预滤波器的积分运算，并分析了算法结构的准确性。数值计算实例验证了结构的有效性，最后讨论了用离散子波变换计算了子波级数变换这一公开问题。     

序列信号连续子波变换的MATLAB方法实现

目的在于考察序列信号的连续子波变换(CWT)在MATLAB中的程序实现.介绍子波变换的基本概念和MATLAB中的算法原理,发现在cwt.m的算法中,由于差分运算的存在使子波滤波器系数含有误差,提出新算法及其程序实现.最后利用两种算法对FSK信号进行连续子波变换,证明提出的新算法优于原算法.     

转子瞬态信号去噪的小波变换方法

利用小波变换下有用信号和随机信号在多尺度空间中模极大值不同的传播特性,对转子瞬态信号进行去噪处理,取得良好效果。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

子波变换及径向基函数网综合水声信号识别

提出了一种基于径向基函数网的水声信号自动识别系统，并在该系统中首次采用子波变换与傅里叶变换相结合的信号预处理与特征提取方法。与实验结果对照表明，该系统在分类准确率、训练时间及系统占用内存等指标上均显示出明显优势。     

基于子波分析的信号噪声分离方法研究

信号或图象的子波变换是一种多分辨的分解,可以给出信号在不同尺度下任意位置的信息,上于变换核是支撑的,子波变换可以有效的描述信号的局部特性。本文在分析子波变换的基础上,结合信号中加性声的特点,给出了一种子波变换域的噪声滤波方法,通过对数据的分析处理结果表明,该方法行之有效。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

利用小波变换提取多普勒信号的最大频率

提出了利用小波奇异点检测提取多普勒信号最大频率的方法,并通过对模拟多普勒信号、实际多普勒信号最大频率的估计比较,表明小波变换法在最大频率估计中有较高的精度。     

EEG Signal Denoising and Feature Extraction Using Wavelet Transform in Brain Computer Interface

Electroencephalogram (EEG) signal preprocessing is one of the most important techniques in brain computer interface (BCI). The target is to increase signal-to-noise ratio and make it more favorable for feature extraction and pattern recognition. Wavelet transform is a method of multi-resolution time-frequency analysis, it can decompose the mixed signals which consist of different frequencies into different frequency band. EEG signal is analyzed and denoised using wavelet transform. Moreover, wavelet transform can be used for EEG feature extraction. The energies of specific sub-bands and corresponding decomposition coefficients which have maximal separability according to the Fisher distance criterion are selected as features. The eigenvector for classification is obtained by combining the effective features from different channels. The performance is evaluated by separability and pattern recognition accuracy using the data set of BCI 2003 Competition, the final classification results have proved the effectiveness of this technology for EEG denoising and feature extraction.     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

基于小波变换模极大的脉象信号研究

针对脉象信号的时变、非线性和低频特性,提出了应用小波变换模极大对脉象信号进行研究的方法.介绍了利用小波变换模极大对信号局部特征进行描述的三个参数:Lipschitz指数α、平滑因子σ和分形维数D(α),并提出了对小波变换模极大曲线进行滤波的算法.用高斯一阶导数和二阶导数小波变换分别对单周期三峰脉象信号进行了实验.实验结果表明,该方法可以描述一些时域难以表达的特征,并能对脉象信号的局部特征点进行准确定位,从而为各项脉象特征的定量化描述和脉象分类识别奠定基础.     

基于小波变换的二相编码信号检测

针对低信噪比条件下相位编码信号检测效果差的问题,运用粗细定位相结合的思想,采用双尺度小波变换对二相编码信号进行了研究.该方法在大尺度的模值点上,对信号的奇异点进行粗略定位;在小尺度的模值点上,对信号的奇异点进行精确定位,进而实现了对二相编码信号的检测.通过仿真实验表明,该算法在信噪比优于0 dB的情况下,可以较好地完成...     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于小波变换的串扰信号频率的检测

在对小波变换与串扰信号奇异性检测算法分析基础上,对印刷电路板(PCB)的设计中串扰信号频率产生进行了分析,进而推定串扰信号源频率检测方法.并通过PROTEL软件产生串扰信号数据,利用小波变换与串扰信号奇异性检测算法检测串扰信号取得准确频率范围.     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

基于平稳小波变换的陀螺仪信号去噪方法

针对传统小波去噪效果的局限性，分析了平稳小波与经典小波之间的关系，首次将平稳小波用于陀螺仪信号去噪，并与经典小波的去噪结果进行比较。实验结果表明，陀螺仪信号经平稳小波去噪后的寻北精度明显优于经典小波，进一步验证了平稳小波变换具有较好的去噪效果。