自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响，提高重力异常测量值的精度，在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上，将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波做了对比，以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据。理论分析和仿真实验表明，自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响，但在相同情况下，自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性。     

基于形态小波的高精度重力仪信号快速滤波算法

为了有效抑制高精度重力测量信号中的各种强噪声以获得高精度重力信息,在分析形态小波滤波算法的基础上,结合FFT算法提出了一种快速形态小波滤波算法,并应用于高精度重力仪信号处理中.在滤波过程中,首先在常规小波分解算法各层间增加形态滤波器,以提高小波算法抑制脉冲干扰的能力.然后,将常规小波分解和重构算法进行重组,并参考FFT算法规则设计了一种快速形态小波分解重构算法,以提高小波分解和重构的计算效率.最后,通过仿真试验,将快速形态小波滤波算法与传统小波滤波算法进行性能对比.理论分析和仿真试验结果表明.快速形态小波算法的滤波效果优于传统小波滤波,其运算速度优于Mallat算法.     

高维不可分双正交多小波包

首先，给出了对应于多重多分辨分析的双正交多小波包的定义，建立了具有任意矩阵伸缩的双正交多小波包的理论框架．在此基础上，给出了具有任意矩阵伸缩的高维不可分双正交多小波包的构造方法．由此构造的多小波包的分解系数可以从不同的滤波器中抽取．这使得小波包的应用更灵活．     

基于多重分形模型的非高斯信号建模

在小波域中，研究了基于β分布、点集分布和β分布与点集分布的混合多重分形模型（β－MWM．pm-PWM和β－pmMWM）；运用相关性检测和多重分形奇异谱检验方法分析了这3种模型对实际的水声非高斯信号的逼近性能。探讨了非高斯信号的多重分形分布特性，将研究结果应用于水声噪声的分析中，发现其多重分形分 布与环境有密切的关系；应用于水声噪声的识别研究中，取得了较好的实验结果。     

基于网络信息流的自适应MWM模型研究

多重分形小波模型(MWM)可以用于网络流量非严格自相似性的分析,但现有MWM及改进模型大多不能保证各个尺度下尺度系数的边缘分布都能拟合业务流数据,当边缘分布与源数据的统计特性有较大差异时,得到的排队分析结果也将出现较大差异.针对传统多重分形小波模型存在的缺陷,在分析实际视频流量多分辨率性能的基础上,提出了参数可调的自适应多重分形小波模型.该模型的改进之处在于它能够根据实际情况实时地调整小波参数和乘性系数,更好地适应实际网络流量的特性.对新模型的仿真流进行了尺度函数和多重分形谱的分析,结果证明了新模型的准确性.     

关于多重向量值正交小波的存在性

引进多重向量值多分辨分析与m(3≤m∈Z)尺度多重向量值正交小波的概念.运用仿酉向量滤波器理论与矩阵理论,得到多重向量值正交小波存在的充要条件.在给定滤波器的条件下,表明多重向量值正交尺度函数和正交小波函数可以由加细方程的解得到.     

基于小波分析的进化谱及在故障诊断中的应用

在Priestley提出的基于小波分析进化谱理论基础上，对改进进化谱估计的性能进行了研究。首先，重点分析了小波分解的尺度与信号时变趋势和分辨率之间的关系，并指出了根据信号时变特征和分辨率要求确定合理的小波分解尺度。其次，讨论了权函数对进化谱估计能量泄漏现象的影响，指出了选用Hanning窗等作为权函数可以有效地抑制谱泄漏现象。仿真及在故障诊断中的应用与理论分析的结论一致。根据本文所提出的方法来估计非平稳信号的进化谱可以得到更高精度的结果。     

小波分析在动态实验数据处理中的应用

小波分析目前在信号处理领域中正得到广泛的应用.为研究小波分析在动态实验数据处理中的应用,利用MATLAB小波分析工具箱,对工程中的两组动态试验数据进行了处理:分析了动力排水固结法模型实验中孔隙水压力的长消规律和受压试件红外温度变化奇异点与试件的破坏关系问题.分析表明,只要选择了合适的小波函数,将小波分析用于动态数据处理将具有较大的优势,而MATLAB的小波工具箱使得小波分析的应用更加便利.图4,参12.     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

海洋重力异常数据处理中小波阈值选择规则分析

分析了信号在小波Mallat算法条件下表现形式,采用小波阈值方法对经过小波变换后的重力异常信号的高频部分进行处理.分析了3种小波阈值选择规则,并将其应用到海浪波动等背景干扰因素引起的海洋重力异常畸变消除中.根据重力异常状态方程,采用通用阈值选择规则、最小最大准则阈值选择规则和无偏风险估计阈值选择规则进行了海洋重力异常数据仿真处理.理论分析和仿真处理表明:采用通用阈值选择规则、最小最大准则阈值选择规则和无偏风险估计阈值选择规则都能在一定程度上消除海洋重力异常畸变,但在相同背景条件下,通用阈值选择规则和最小最大准则阈值选择规则的性能优于无偏风险估计阈值选择规则.     

平衡多小波的Groebner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Groebner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

基于多小波直方图的纹理图像检索

为了进一步提高小波直方图的检索性能,提出了一种多小波直方图算法. 该算法根据多小波分解的特点,从能量角度出发,通过子带组合、0/1量化等运算生成多小波直方图. 与单小波直方图相比, 多小波直方图在实数域中同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性, 并且具有计算量小、精度高等特点. 纹理图像检索的对比实验结果表明,多小波直方图的检索精度比单小波直方图提高了16%.     

平衡多小波的Grbner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Grbner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

多小波变换零树图像编码方法研究

研究多小波变换零树图像编码的性能。在标量零树方面,通过对图象多小波系数的重新排列,提出了新的多小波系数树的定义,并由实验证明它比直接采用单小波零树的组织更为有效;在矢量零树方面,根据多小波变换处理的矢量信号这一特点,提出了矢量四叉树的数据结果,并从最优率失真意义上设计了矢量量化的多小波零树编码方案,结果表明,在该方案下,多小波比优选的9－7单小波具有更好的压缩性能。     

一种高阶双正交多小波在图像压缩中的应用

目的　构造高逼近阶双正交多小波系统并研究其在图像压缩中的应用。方法　利用已有的双尺度相似算法,详细讨论变换矩阵的选择规则。结果　基于GHM多小波构造了具有三阶逼近阶的双正交多小波,并通过图像压缩实验验证了其优越性。结论　构造的三阶双正交多小波对包含较多高频内容的图像的压缩要优于其他多小波和单小波。     

α尺度多小波正交尺度函数及其mallat算法

多小波解决了单小波不可能同时具有正交性、紧支性和对称性的困难,更具有研究的价值.在正交多小波理论的基础上,利用两尺度矩阵研究了一种特殊的紧支撑尺度函数构造成正交尺度函数的方法以及a尺度正交多小波mallat算法,得出了相应的分解和重构关系.     

混合正交多小波包

在混合正交多小波基的基础上，建立了混合正交多小波包的理论框架，给出了混合正交多小波包的定义、构造方法以及性质，由于混合正交多小波基比普通正交多小波基具有灵活性，因此构造的混合正交多小波包也具有灵活性，以此获得更好的频域局部性。     

一类向量小波的构造及其在信号处理中的应用

提出了一种由小波包构造一类向量小波的方法,设计了该类向量小波的预滤波器．应用该类向量小波去噪,实验结果表明,处理效果好于单小波和GHM向量小波．