关于Meyer型小波的一个注记

基于单元光滑分解,并利用Meyer型小波自身的性质如急减性,消失矩性等给出了Meyer型小波母函数的一种具有指数衰减的分解形式.     

高维张量积Meyer型小波的一个注记

基于急减空间S(Rn)中的一个单元光滑分解,并利用Meyer型小波母函数的性质如急速衰减性、消失矩性等给出了高维张量积Meyer型母小波的一种新的具有指数衰减的分解形式.     

Meyer型小波的一种新分解

利用Daubechies父小波的离散标准化条件和Meyer型小波的一些重要性质,如急减性和消失矩性等,研究了Meyer型小波的分解性质.给出了Meyer型小波的一种新的分解形式.     

基于B样条的一种二进小波

以Ｂ样条为基础，构造了一种无限次可异的基小波，这种小波满足二进小波的稳定性条件下，在频域上有紧支集，在时域上具有ｍ阶的下降速度，具有对称性，这种小波为分频提供了种应用工具。     

关于小波子空间上的具有紧支撑的采样定理

Shannon采样定理对信息论 贡献是巨大的。但Shannon宣的采样函数在时域无紧支且衰减缓慢，对于紧支信号的采样显得极不方便。在前人对小波子空间采样定理系统研究的基础上，提出了文义基正尺度函数的概念，证明了它是构造小波子空间上具有紧支的采样函数的充要条件，并研究了广义基正交正度函数的性质。     

Meyer型母小波的一种分解形式

基于Daubechies父小波的离散标准化条件,并利用Meyer型小波的性质如消失矩性和急减性等给出了Meyer型小波母函数的一种分解形式.     

(e)2(Z)中的一类双正交小波

Butterworth 小波具有良好的性质(对称性、插值性和消失矩).引入双正交小波的一般概念,并给出一个适用的充分条件,根据这一条件构造出一类双正交小波,它们不仅具有Butterworth 小渡的所有性质,而且还具有紧支集.     

多小波处理图像压缩的实现

小波技术作为一种信号处理工具在图像压缩和去噪等方面都有着很好的应用.但是,有紧支性的正交对称单小波系统是不存在的,将生成小波的一个尺度函数换作多个尺度函数,就产生了多小波的概念.与单小波相比较,多小波同时具备诸如紧支性、正交性、对称性等诸多在信号处理中非常重要的良好性质;这决定了多小波是一种优于单小波的信号处理技术.以GHM多小波为例,将多小波通过前滤波后用于图像压缩,并将其结果与单小波相比较,获得较好的结果     

r重紧支撑对称-反对称正交多小波的构造

提出了由一个紧支撑正交单小波函数构造二重紧支撑对称一反对称正交多小波函数的构造方法.通过选取合适的正交矩阵,二重紧支撑时称-反对称正交多小波函数可由所给的正交单小波函数平移后与正交矩阵做乘积得到,并将其推广到重.这种多小波函数不但具备紧支性和对称反对称性,而且具有正交性.     

l^2（Z）中的一类双正交小波

Butterworth小波具有良好的性质(对称性、插值性和消失矩)。引入双正交小波的一般概念,并给出一个适用的充分条件,根据这一条件构造出一类双正交小波,它们不仅具有Butterworth小波的所有性质,而且还具有紧支集。     

基于滤波器系数构造小波基方法的改进

从两尺度方程的频域表达式出发,根据两尺度函数的递推关系,通过滤波器系数构造小波函数,并把这个过程由一维构造情况推广到多维构造情况．针对一维标量小波存在的问题,引入向量小波,对算法做了进一步改进,给出多小波的构造方法,构造出的尺度函数具有紧支撑性、正交性、对称性和较高的正则性．通过仿真对比实验,验证了改进算法的有效性．     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

FFT复小波及在设备故障信号分析中的应用

提出一种在频域用数字滤波器定义复小波和展缩小波基,用FFT实现复小波变换的算法。该算法可通过控制滤波器的频率截止特性来生成不同特性的小波函数;通过控制滤波器截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率。     

基于改进随机减量法和小波变换的

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

小波包变换在往复泵活塞状态监测中的应用

根据小波变换能同时在时间域和频率域进行局部化信号分析的特点,采用小波包分解、小波包重构及小波包分频带能量监测方法对往复泵活塞状态进行识别,取得了良好的效果。这种方法具有特征参量少、故障特征突出等优点。可以预见,信号的小波包分析将发展为一种可用于往复泵工况监测与故障诊断的特征提取方法     

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.     

一种基于能量分布特性的小波去噪算法

目前对于保持图像细节、滤除噪声,普遍采用空间域、频率域滤波．在空间域滤波,尽管能够有效地限制噪声,但是同时模糊了图像细节．因此,在频率域滤波的方法越来越引起关注．在小波频率域中,我们常常采用Donoho阈值方法处理小波系数来以此去除噪声,保留图像细节,然而该方法同时也一定程度上模糊了图像细节．小波变换具有良好的时、频局部化性能,图像经过多级小波变换得到不同分辨率的子图个数,各高频子图上的小波系数具有相似的能量统计分布特性．也就是说随着分解层数的增加,分辨率最低子图的小波系数范围最大,而高分辨率子图上大部分数值接近于0．因此,该文提出了一种新的基于能量分布特性的小波去噪算法(WCED)．     

复解析子波的一种简单构造方法

首先讨论并给出复解析子波构造条件 ,在综合 Bubble子波和超高斯谱子波构造基础上 ,提出一类新的复解析子波函数 ,该类子波在频域具有简明的解析表达式 ,然后从频域和时域两方面对新的子波性能进行了研究。根据本文的构造方法 ,调整少量的几个耦合性较弱的控制参量 ,可得到许多具有不同性能的子波函数     

基于小波变换的高分辨率地震信号瞬时参数提取方法

小波变换在时域以及频域具有良好的局域化特征,可用来实现对地震信号瞬时振幅、相位、频率等瞬时参数的提取.由于小波变换具有去噪的功能和分频处理的特点,在小波域提取的瞬时特征具有很好的抗噪性和可靠性.对小波变换提取地震信号瞬时参数的方法进行改进,通过对地震信号求导来增加其主频,对求导后的地震信号进行小波变换,从而得到高分辨率地震信号的瞬时参数.     

在暂态电能质量检测中的小波性能比较

针对小波分析中所用到的小波函数具有不唯一性及用不同的小波基函数分析同一个问题会产生不同结果的特点,对于普遍应用的Daub4小波和Meyer小波,在各种不同类型的电能质量分析中的结果进行了比较.结果表明,在几乎所有的暂态问题中,Meyer小波的检测能力都要优于Daub4小波.