小波变换用于Wigner-Ville分布交叉项的抑制

基于 Wingner- Ville分布良好的时频性质 ,针对它的交叉项的高频振荡特性 ,利用二维张量积小波对信号的 Wigner- Ville分布进行分解 ,用低频系数重构时频图 ,使交叉项干扰受到抑制 ,并就以 4个高斯包络正弦信号和 Wigner- Ville分布为例 ,用双正交小波作分解和重构说明了交叉项抑制的方法和过程 .数值计算表明 ,该方法对交叉项的抑制优于伪 Wigner- Ville分布     

小波变换用于Wigner—Ville分布交叉项的抑制

基于Wingner-Ville分布良好的时频性质，针对它的交叉项的高频振荡特性，利用二维线量积小波对信号的Wigner-Ville分布进行分解，用低频系数重构时频图，使交叉项干扰受到抑制，并就以4个斯包络正弦信号和Wigner-Ville分布为例，用双正交小波作分解和重构说明了交叉项抑制的方法和过程。数值计算表明，该方法对交叉项的抑制优于伪Wigenr-Ville分布。     

采用STFT Wigner变换抑制Wigner Ville分布交叉项

对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰.而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性.但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混叠,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果.提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性.通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果.     

抑制维格纳分布交叉干扰项的联合算法

维格纳分布(WVD:Wigner-Ville Distribution)交叉干扰项的存在,严重地影响了其处理效果。为此,笔者结合交叉干扰项的性质,提出改进算法--基于STFT(Short-Time Fpiroer Tramsfpr)与WVD的联合算法(STFT-WVD)。该联合算法将信号的谱图与维格纳分布作互相关处理,以期达到抑制交叉干扰项的效果。通过理论分析与仿真实验证明,STFT-WVD算法在有效抑制WVD交叉干扰项带来不良影响的同时,保持了WVD较高的时频分辨率,是一种行之有效的WVD改进算法。     

基于小波包变换的人工地震波合成

以原始地震波为母波,以与抗震规范相容的功率谱为目标谱,利用功率谱与小波包变换系数之间的关系式,提出了利用小波包变换合成人工地震波的新方法.通过实例分析发现:人工合成的地震波功率谱与目标谱符合较好,而且继承了母波的非平稳特性;具有相似功率谱的地震波的时程图却有很大的差异,在实际工程中选择地震波时,不但要考虑地震波的频域特性,还要考虑其时频特性;人工合成地震波时,应选择多个小波基函数进行精度对比,从中挑选出误差小精度高的小波基函数作为实际合成地震波使用;不同分解水平下的合成精度也有所差异,并不是分解水平越高人工合成地震波的精度也越高.     

基于离散GABOR变换的抑制交叉项的新方法

文章在分析了ＷＩＧＮＥＲ分布（ＷＤ）的交叉项性质的基础上，采用离散Ｇａｂｏｒ变换的方法分解信号，然后对分解后的各分量信号加以ＷＤ，以达到减少交叉干扰的目的．通过理论分析和计算机仿真，证实了新方法抑制交叉干扰的能力．     

抑制Wigner-Ville分布交叉项方法的比较

由于Wigner-Ville分布对于多分量信号存在交叉项的干扰,影响了特征提取的准确性。利用Choi-Williams分布,可以有效地抑制上述存在的交叉项问题,但其时频聚集性有所下降。因此,提出了基于EMD的Wigner-Ville分布进行特征提取,并在数字仿真振动信号上加以验证。分析结果表明,该方法解决了交叉项和时频聚集性下降问题。     

基于小波包变换检测电力系统谐波的研究

谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。基于谐波，提出了两种检测方法，经过比较认为小波包变换对电力系统谐波的检测有一定的优势。同时通过仿真结果表明，该方法能够更加实时有效的检测谐波。     

用Hough变换消除Wigner分布的交叉项

给出的使用Hough变换(HT)对任意信号的Wigner分布(WD)进行处理的方法，利用了逐次消去法的思想，分别提取出有用信号，利用HT可以提出任意形态的曲线，一旦知道了信号的各个成份后，就可以用HT进行处理，把提取出的信号重构形成去除交叉项的WD，再把已检出信号消去，同时去除了有用信号产生的旁瓣，从而使HT的抗噪声能力大大提高，数字实例中采用了线性调频信号和正弦调频信号的叠加，较具代表性，实验结果验证了方法的正确性。     

基于小波包变换的数字水印算法

提出一种基于小波包变换的改进的数字水印算法,该算法首先对载体图像进行小波包分解,并统计各子图的大系数的比例,进而在系数比例较大的几个子图中,按照大系数嵌入大的系数,小系数嵌入小的系数的方法进行水印嵌入.仿真实验结果表明本数字水印算法具有较好的稳健性和不可感知性.     

基于小波包的变换域通信系统窄带干扰抑制技术

为了使变换域通信系统(TDCS)能够对窄带干扰频率进行精确定位,提高生成的基函数的频带利用率,提出了一种基于小波包变换的基函数生成方法.该方法采用树结构算法对信号进行分解,准确判断出窄带干扰的频率位置,改善了有用频带被过多剔除的情况.仿真结果表明,采用该方法的变换域通信系统比采用其他方法的变换域通信系统具有更强的干扰抑制能力和更好的自适应性.     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

利用小波包变换获得Radon变换的反演公式(英文)

拉盖尔超群K=[0,+∞)×R为海森堡群上径向函数的基础流形.文章给出了K上的小波包容许性条件,并获得了它的反演公式.最后,利用小波包变换,得到了Radon变换的逆算子公式.     

一种基于小波包变换的关联维数计算方法

为了方便、快速和有效地从时间序列信号中提取关联维数,提出了一种利用非线性时间序列的小波包变换模数代替混沌信号本身,在m维相空间中计算其关联维数的方法.用具体实例进行了仿真验算和噪声分析.结果表明,算法准确、可靠,可以有效克服采样过程中噪声对信号的干扰.     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中，球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声。中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果，对于白噪声降噪效果较差；小波包技术可以很好的消除白噪声，但对脉冲噪声滤波效果不理想。提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法。实验表明，这种综合方法具有良好的消噪效果，满足球团矿图像后续更高层次处理的要求。     

基于小波包变换的薄互层识别方法应用研究

薄互储层是我国主要储集油气的地质结构,应用小波包变换的方法对薄互层的识别和层厚度预测研究,提出了一种新的研究薄互层识别的方法。建立楔形模型以及复杂的含有薄互层的模型,并开展了地震正演模拟,根据小波包分解重构理论,应用小波包变换的方法得到合成地震剖面和偏移剖面,实际地震数据结合井信息的标定,对薄互储层的划分和厚度的预测进行了较为详细的研究。模型和实际资料算例结果均表明,小波包变换方法在识别薄互储层中可以突破四分之一波长的限制。     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

基于小波包变换的船舶轴系轴心轨迹特征提取

为实现通过轴心轨迹识别船舶轴系的工作状态,在船舶轴系轴心轨迹测试实验台上测试各轴承处水平和垂直的位移信号,应用小波包变换对各轴承处的轴心轨迹进行特征提取及分析.结果表明:实测船舶轴系轴心轨迹混乱,无法用于船舶轴系工作状态的识别;利用小波包变换提取的轴心轨迹呈清晰的香蕉形、椭圆形及外“8”字形,其中香蕉形和外“8”字形轴心轨迹刻画了转子不对中工作状态,椭圆形轴心轨迹刻画了转子不平衡工作状态.因此,小波包变换可用于船舶轴系轴心轨迹的提取,实现船舶轴系工作状态的识别.     

基于谐波小波包变换的脑电波基本节律分析

为了实现脑电图分析定量化、智能化以便为医学分析诊断提供客观有效的辅助信息,探讨了应用谐波小波包变换分析脑电波.通过谐波小波包变换提取用于临床诊断的,δθ,α,β等4种基本节律的波形,并引入反映基本节律变化的特征参量即基本节律的频带能量比例进行定量分析.经过对正常人和癫痫病人的脑电波进行分析验证,其分析结果与先验知识和确诊病症吻合得很好,可以提取得到精确的、量化的、直观的特征参数作为诊断依据.实验结果表明,应用谐波小波包变换分析脑电波是一种有效的方法,它为脑电图机实现智能化和临床分析诊断提供了有益的参考.