语音信号的小波变换处理方法

利用小波变换时-频分析的特点,针对语音信号特征,选取适当的小波母函数进行增强和压缩编码处理.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.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.     

图象压缩一从DCT到小波变换

讲述了基于散余弦变换（DCT）和小波变换（DWT）的压缩算法的各自特点，比较指出后者的优越性。并针对其应用前景介绍了新一代静止图象编码标准JPEG2000。     

基于样条小波变换的语音基音检测

作者在分析小波变换时频局部化特性的基础上，选取样条小波函数对语音信号进行处理，给出了基于小波变换极大模的基音周期检测方法和实验结果。     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。     

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。     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

基于小波变换的语音信号去噪

讨论了离散小波变换在语音去噪中的应用。根据语音中浊音段和清音段的特点，采用了不同的阈值方案，可以保证在失真较小的前提下，获得更好的去噪效果。     

基于小波变换的语音数据压缩的研究

语音数据压缩是为了提高信号传输和存储的效率.根据小波包变换时-频分析的特点,选取适当的小波函数将语音信号在正交小波包基下展开.由于语音信号的大部分能量集中在低频系数上,故对高频系数采用阈值量化处理,对剩余系数进行哈夫曼编码,从而完成语音数据的压缩.通过仿真分析,采用这种方法的压缩效果比较高.     

图象压缩—从DCT到小波变换

讲述了基于离散余弦变换(DCT)和小波变换(DWT)的压缩算法的各自特点,比较指出后者的优越性。并针对其应用前景介绍了新一代静止图象编码标准JPEG2000     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法，着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用，并展望了今后的研究方向。     

基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别

提出一种新的对人耳图像进行降维的方法。先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段。     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。     

一种基于子波变换的改进型零树量化编码算法

该文在图像子波变换的 基础上，提出一种改进型零树量化编码算法。该算法保留了原算法的优点，并引入频率优先原则，改进了原自救中存在的不足：当压缩比逐渐增大时，尤其当所处理的图像含高频信息丰富的时候，所恢复图像的低频成份损失较严重，使得重建质量变得很差。实验表明，在相同压缩经条件下，改进算法ＭＳＥ得到明显减少。尤其对含高频分量丰富的图像，处理效果更为理想。     

基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２ 减抽样后,变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一,经高通滤波后,过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点,提出了基于边缘的小波变换编码．当对３ 个高频带量化和编码时,充分利用低频带的边缘与３ 个高通滤波器过滤出的边缘之间对应关系,仅对边缘点的小波变换系数进行编码,无需记下边缘点的位置．从而更有效地对图像进行高倍压缩．     

ATM环境中的VBR分层编码算法

本文针对ＡＴＭ网络的特点,利用小波变换的优势,讨论了怎样将小波变换用于分层以及怎样对分层数据进行可变化特编码,给出了实验结果。     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

小波域矢量编码的视频压缩方法

活动图像的帧间相关性使视频高压缩比成为可能。视频压缩研究的核心是既采用高效的图像压缩算法，又充分利用帧间相关性，同时还要顾及运算速度，提高压缩效率。运用补偿可以提高帧间编码的效率，但运动矢量的搜索需耗费大量时间。文中提出一种小波域的矢量编码方法，既利用小波系数的积聚特性。又充分考虑其帧间相关性，使码书搜索过程同时完成运动补偿，在保证压缩效率的前提下减少了编码时间。实验表明，此方法具有很好的压缩效果和较快的计算速度。     

基于余弦变换的快速图像编码技术

图象处理技术在网络通讯和多媒体应用上具有举足轻重的地位,近年来许多新的理论和算法被提出来,其中最引人注目的是子波和分形理论及其相关的算法。本文在这些领域结合ＤＣＴ变换提出了新的图象编码算法,取得较好的效果．