基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

基于低冗余度曲波变换的三维地震信号处理

地震信号的插值和去噪问题是地震信号处理的重要研究内容,基于稀疏变换的方法将地震信号在变换域中稀疏表示,根据信号和噪声在变换域的不同表现采用阈值法实现插值和去噪.介绍了一种低冗余度三维曲波变换,并将其用于地震信号的插值和去噪.数值结果表明,该变换冗余度低,在保证曲波变换对地震信号处理有较好的数值效果的同时,将计算速度提高了4倍左右.     

分数阶傅立叶变换的若干问题

傅立叶变换所处理的是频率不随时间变化的平稳信号，因而在时频平面时间轴与频率轴相互垂直，即傅立叶变换是从时间域旋转π／2到频率域。分数阶傅立叶变换（FRFT：Fractional Fouricer Transformns）是傅立叶变换的广义形式，它揭示信号从时间域到频率域变化过程信号所呈现的特征，即从时间域和频率域同时表示信号旋转π／2的分数倍时的信号特征。阐明了分数阶傅立叶变换的由来、两种定义形式及主要性质；推导了分数阶傅立叶变换和瑞敦－魏格纳（RadonWigner）变换的关系；分析了分数阶傅立叶变换的光学实现系统的组成和原理；比较了现有的计算分数阶傅立叶变换的方法，最后介绍了分数阶傅立叶域的滤波问题。     

有限长二维子波变换的算法结构

子带编码是图象信号压缩的一种有效方法。在子带编码系统中，利用子波变换的良好的时间（空间）和频率域局部化特性将图象信号分割成子带信号，可以改善压缩效率。从一维有限长子波变换的算法结构出发，利用矩阵Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积的性质推导了一种用于图象压缩的二维有限长离散子波变换的算法结构，并且给出了设计快速子波变换算法的方法     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术研究

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

应用小波分析研究信号消噪

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时，频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现象。用Daubechies小皮分别对信号本身的奇异性，噪声的奇异性进行分析，结果表明，二者具有较大的不同。因而，将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

线性正则变换域的窄带信号表示及其抽样理论

窄带信号广泛应用在雷达、声呐、通信、定位、生物医学工程等领域,传统的抽样理论已经研究了傅里叶变换域窄带信号的抽样和重构实现.线性正则变换(LCT)是傅里叶变换、分数阶傅里叶变换(FrFT)的推广形式,相应的抽样理论还不十分完善,因此有必要在LCT域重新研究窄带信号的抽样定理.从LCT的定义和性质入手,首先给出了信号基于LCT的Hilbert变换以及LCT域窄带信号的时域表示形式;然后在此基础上导出了LCT域窄带信号的抽样定理和重构实现公式,这些结论是传统窄带信号抽样理论在线性正则变换域的推广.最后,仿真实验进一步验证了结论的正确性.     

基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域，用于去除发电机局部放电信号中的白噪声．采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性．结果表明，对比传统的门限去噪算法，基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果；而与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值．     

小波去噪中对模极大值处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的中模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极步构成的待爱域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选能域进行平滑处理，反变换重建出现去噪信号，实验结果表明这处方法计算简单且有较好的去噪效果。     

一种基于小波变换的同步音频水印算法

提出了一种基于小波变换的同步音频水印算法.该算法具有以下特点:(1)利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率.同步信号嵌入时域,用于提高搜索效率;同时又再次嵌入在小波变换域,用于提高其正确性.(2)根据音频的局部相关特性自适应确定量化步长,并将水印信息量化嵌入到小波变换域的低频系数中.仿真实验表明:该同步自适应音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如低通滤波、有损压缩、重采样等攻击均具有较好的鲁棒性.     

小波去噪中对模极大值的处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的局部模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极小构成的待选通域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选通域进行平滑处理，反变换重建出去噪信号．实验结果表明这种方法计算简单且有较好的去噪效果．     

Chirp信号与连续载波信号的多路复用传输

利用正弦信号和Chirp信号分别在频域、分数阶傅立叶域的优良能量聚集特性,设计一种频带复用的通信系统。该系统在相同频带内同时传输多路分别以Chirp信号和余弦信号为载波的BPSK信号,通过在接收端进行相应阶分数阶傅立叶域变换,使Chirp信号达到最优能量聚集,进而通过分数域滤波将集中于某一窄带内的Chirp信号滤出,再反变换到时域完成解调过程。仿真分析表明,该方法可获得有较好的误码率性能。     

利用小波变换多尺度传播特性实现地震信号去噪

小波变换可以把时域信号变换到时间尺度域中,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征．由于信号和噪声具有不同的奇异性,它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不同．文中根据信号和噪声在小波变换域模极大值的多尺度传播特性的不同,以及地震信号相邻道的相关性,提出了一种去除地震信号中随机噪声的方法,实验表明该方法具有较好的去噪效果．     

Hilbert-Huang变换在线性正则域的新推广

Hilbert-Huang变换是一种重要的非平稳信号分析工具,其对信号的处理包含两个方面:(i)经验模态分解;(ii)Hilbert谱分析.2012年,Li,Tao和Wang利用线性正域上的Hilbert变换将该变换推广到线性正则域,从而获得了一种更为灵活的信号分析工具.本文提出了Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.这种新推广先利用经验模态分解将信号转换成固有模态函数,再引入另一种线性正则域的Hilbert变换对固有模态函数进行Hilbert谱分析,从而得到Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.     

基于二维小波变换的面波分离技术研究

针对面波干扰的特点,应用二维小波变换把地震信号变换到时间、频率、空间和波数的四维函数中,然后充分利用有效波信号与面波在时间域、频率域、空间域和波数域方面的差异进行面波分离,通过分解与重构,得到分离面波后的地震信号,实际资料的处理结果表明:本文方法在叠前面波分离方面具有良好的效果。     

探地雷达信号奇性检测及去噪

探地雷达信号十分复杂，包含各种干扰，使得实时记录图像多变且不易分辨，利用小波变换空间域一频率域双重局部性的特点，对雷达信号进行奇性检测，不仅能确定信号奇性的空间位置，还能压制噪声．     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。