基于小波变换的数字调制信号特征提取

小波变换的多分辨率特性对暂态信号有很强的检测能力,数字信号在不同码元之间呈现出幅度、频率和相位瞬变现象.文讨论如何利用小波变换对数字调制信号的瞬变特征进行提取,实验表明该方法对数字调制信号幅度、频率和相位的瞬变特征能够进行有效的检测.     

用小波变换和多项式拟合提高地震资料分辨率

用小波变换研究了地震勘探信号小波变换的过零点特性。提出了用小波变换的过零点匹配提取地震勘探信号同相轴变化信息，并利用所提取信息和多项式拟合消除随机噪声，同时增强信号高频，使信号信噪比和分辨率都得到显著提高的新方法。该方法对地震道进行小波变换，对变换结果进行过零点匹配求出地震同相轴变化信息，沿同相轴对地震道的小波变换系数进行多项式拟合得到去噪的小波变换系数，对去噪后小波变换系数进行高频增强并进行反变换便得到具有高信噪比和高分辨率的地震道。理论分析和实际处理结果表明，该方法能有效地提高地震勘探信号的信噪比和分辨率。     

基于改进S变换的语音信号时频分析

STFT分辨率固定,小波变换会出现局部相位信息且时间-尺度关系不适合直观视觉分析。提出基于改进S变换的语音信号时频分析。样条小波作为小波变换母小波乘以相位因子得到改进S变换,具有多分辨率和相位因子,并适合直观视觉分析。仿真实验得到的时频分布结构图与STFT、小波变换分布比较,显示改进S变换时频结构更加细致。     

基于Morlet小波尺度参数寻优的匹配追踪时频分析

与短时傅里叶变换、连续小波变换、广义S变换等时频分析方法相比,匹配追踪方法具有更高的时频分辨率,但传统的贪婪迭代算法计算效率较低。以Morlet小波作为时频原子进行匹配追踪,通过分析尺度因子不同时Morlet小波时频原子在时间域的形态,比较信号向频率、相位和延时相同,仅尺度因子不同的不同时频原子投影的投影值,认为尺度因子对时频原子的形态具有较强的控制作用,因而对时频原子和信号局部特征的匹配性能具有较强的控制作用。基于以上分析,在利用复地震道计算信号的瞬时信息作为时频原子频率、相位和时延等参数的基础上,对Morlet小波时频原子的尺度参数首先进行一维寻优,在得到最佳尺度因子基础上对时频原子参数进行微调,提高了计算效率。针对模型测试了算法的有效性及在去除噪声和薄层厚度求取等方面的应用前景。     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

小波包信号提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法小波包信号提取算法．这是利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的．介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修     

小波包信包提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法－小波包信号提取算法。这是利用小波包络信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的。介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修。     

基于小波变换的ERP信号分析

介绍多分辨率小波变换的基本概念,并介绍多分辨率小波变换在诱发脑电信号（ERP）分析中的应用以及如何应用多分辨率小波变换提取脑诱发电位的各频段信号。实验表明：该方法应用于脑诱发电位的分析是十分有效的。     

小波变换在语音信号处理上的应用

利用小波的多分辨率分析,以及其良好的空间域和频率域局部化特点,针对语音信号特征,选取适当的小波算法进行去噪和增强语音,压缩编码,提取语音信号特征等处理。通过Matlab仿真分析,得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例系数,提取的信号特征。结果表明,基于小波变换的语音信号处理表现出良好的特性。     

基于小波脊的超声信号处理

根据超声信号通常是单频载波脉冲信号,具有渐近信号的特性,提出了一种基于小波脊的超声信号处理算法．首先利用渐近小波变换提取超声信号的小波脊,计算小波脊的移动熵,然后通过移动熵实现缺陷信号与噪声的分离和缺陷定位,最后利用小波反变换重构出缺陷信号．该算法充分利用了超声信号的时域、频域和相位信息,不仅消噪性能好,而且缺陷定位准确     

基于混沌序列的视频图像数字水印隐藏与多分辨检测

基于混沌序列的优良性能和视频信号多分辨小波表示的特点,提出了一种视频图像混沌水印隐藏及其多分辨检测方法,首先利用小波变换对图像进行多级分解;其次将混纯 数字水印叠加在从低分辨率到主分辨率的主频小波系数里;最后进行逆小波变换生成水印图像,其特点是混沌水印安全性能高,不易破译,可以进行多分辨检测,节约计算量,实验表明,对于觉的图像处理和噪声干扰,多分辨检测方法极能识别隐藏的水印,具有很好的鲁棒性,而且     

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.     

小波时频滤波器用于事件关联电位单次提取的研究

从单次脑诱发响应记录中提取有效信息，可以从根本上避免叠加平均法的弊端．在对听觉事件关联电位时－频域特性分析的基础上，结合相关分析方法，设计出了基于多分辨分析的样条小波时频滤波器，用以完成ＥＲＰ单次提取．大量提取实验表明，小波时频滤波器可以有效地从强背景噪声中提取单次ＥＲＰ．     

基于小波变换的多分辨率语音消噪

根据多分辨率分析的原理 ,提出了一种基于小波变换的语音增强方法。通过小波多分辨率分解 ,将受噪声污染的语音信号在不同尺度上展开 ,并对特定频段上的信号细节进行分析和处理 ,从而使对听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉 ,滤波后的语音信噪比得到较大的改善 ,其方法简便有效。     

基于离散小波变换域的图象水印技术

提出了一种子离散小波变换域实现图象水印的方法。其优点是良好的稳健性和层次性的检测方法。这种算法充分利用小波变换的特点 ,把原始图象和水印分解成多频段的图象来嵌入水印。检测时 ,把加了水印的图象塔式分解 ,通过计算处理每一层取得所有的有关信息     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

基于小波变换的EGG信号处理

该文简单介绍了胃电图(EGG)以及小波的多分辨率分析原理和方法,并把小波分析运用到胃电图的信号处理中,对去噪、抽取特征参数、简化信息分析作了实验,使EGG在临床诊断中更具实际意义.     

基于小波包变换的混合域声音编码

研究了小波包变换在声音编码中的应用,通过利用小波包变换在时域和频域都具有良好局部性的特点,提出了一种新的中低码率混合域声音编码算法。这是一种可调码率算法,它根据输入信号段的特性来进行变换和编码,使得编码过程可以同时在时域、频域以及从时域向频域过渡的任一时频域中进行,从而使编码算法不仅在量化编码阶段,而且在变换阶段就对输入信号具有自适应性。其编码效果比在单一固定时频域中进行变换与编码有较大改善,有助于和高码率的声音编码算法相接轨。     

岩石超声波检测信号的小波分析

利用小波变换分析岩石超声检测信号,了解岩石内部结构特性和物理力学特性。建立了岩石超声测试实验系统,并进行多分辨率分析。结果表明,小波分析可以对指定频带和时间段内的信号成分进行分析,在时域和频域具有良好的局部化性质。可以准确地抓住瞬变信号的特性,对频率成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长,从而聚焦到信号的任意细节。完整岩石试样超声检测信号及其小波变换波谱比较规则,无复杂变化,但反射波衰减较快,不同岩性的岩石,其超声波检测信号无明显差别,其小波变换却不相同。这差异是由于岩石的细观组构不同造成的。小波变换波谱反映了岩石节理、裂隙等岩石的完整程度。