基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论,对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换,即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波,把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉,再把剩余各尺度的小波变换结合起来,作小波重构变换,从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

参数滤波及其在音素分段中的应用

参数滤波的基本思想是以一个变化的参数对信号进行滤波，得到信号在不同频带中的分量，可以证明若滤波参数以一定的规律变化，则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构、利用该方法对语音信号进行音素分段并对分段效果进行了鲁棒性分析，实验证明该方法分段效果好、鲁棒性强，是一种有效的音素分段算法。     

分段滤波在心率变异性功率谱分析中的应用

心率变异性是了解人体植物神经系统功能状态的方便窗口,近年来已成为心血管疾病临床研究的一个前沿热点。心率变异性长时程功率谱主要成份分为超低频、极低频、低频、高频,不同的频段具有不同的生理意义,文中介绍了了一种可得到各频段局部范围精细结构的分段滤波方法,从而利用于观察各频段的变化趋势,为医学上对心率变异性信号的进一步研究及临床上的应用提供科学的手段。     

小波分析在滤波中的应用

小波分析是一种能同时在时间域和频率域内进行局部分析的新的信号分析方法。该文首先引入小波分析的概念,介绍了声音变换;然后根据地球物理勘探中数据量大,处理速度要求高的特点选用了Ｍｏｒｌｅｔ小波,并做了适当的简化,实现了小波正反变换,最后系统地探讨了在陷波,时频滤波,时变滤波中的应用,通过几个数学模型和一个物理模型的试验,均得到了理想的结果。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

小波滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

光纤陀螺作为陀螺稳定平台伺服系统稳定回路的反馈测量元件,其输出噪声直接影响伺服系统控制精度。抑制陀螺的输出噪声是改善伺服系统特性的有效手段之一。本文提出一种基于小波多分辨分析结合均值滤波的方法,能有效降低陀螺的输出噪声。通过仿真实验,验证了小波实时滤波算法对陀螺输出信号进行滤波消噪处理的可行性和有效性。     

多尺度小波变换在自适应滤波中的应用

分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析，并根据多尺度小波变换的多分辨率特性，提出基于多尺度小波变换的自适应滤波，构造了其仿真模拟图，并对其进行了仿真，通过LMS自适应滤波和多尺度小波变换自适应滤波的信真图对比，表明该方法可行的。     

基于图像处理的小波滤波方法研究

小波滤波是近年来在信号处理领域中广泛应用的一种方法。本文通过对小波滤波问题的描述,系统论述了小波滤波的基本原理、模型和滤波特性;并结合国内外最新进展对小波滤波的发展前景进行展望。     

正交小波在分析化学数据处理中的应用——滤波

本介绍了正交小波的简要原理，并研究了其在滤波方面的应用。处理后的结果峰高误差≤2％，峰位置误差≤10％，令人满意。     

肠鸣音的小波域滤波方法

肠鸣音信号是人体重要的生理信号之一,对其进行分析可以研究胃肠运动生理学,进而对许多胃肠功能紊乱疾病进行直接有效诊断.临床检测到的肠鸣音信号具有信号弱、噪声多、复杂且高度不平稳等特点,本文引入小波滤波方法,对采集到的原始信号采用不同的阚值去噪方法去噪,在MATLAB环境下进行仿真,分析了各自的滤波效果,总结出各种阚值去噪...     

基于小波变换的多传感器多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立一个最优的和动态的多分辨分布式滤波算法,最优是建立在估计误差方差最小的意义下的,而动态是当新的测量数据到来时,根据已有的估计预测值的测量值获得新的估计值。介绍了离散小波变换,给出了动态系统的描述,建立了基于小波变换最优和动态的多分辨分布式滤波算法,最后用一个例子说明算法的有效性。     

小波滤波在表面形貌评定和分析中的应用

为提高表面形貌评定的准确性,将小波滤波应用于表面形貌分析,提出根据滤波截止波长确定分解次数的方法.比较不同小波基对表面形貌评定基准及其参数的影响,并与国际标准建议的高斯滤波器进行比较分析.结果表明,小波基准线曲线光滑自然,形态完美,是一条算术平均中线,优于传统评定基准线.     

基于非正交实小波的框架扩展方法及滤波应用

该文由框架定义导出其自扩展性,并在此理论基础上把调制思想运用于小波变换,提出了一种基于非正交实小波的框架扩展方法,并以墨西哥草帽小波为例对该方法给予详细的说明。使用该方法可以构造出具有正交小波尺度函数特性的框架———调制小波,这种调制小波不但具有优良的滤波特性,而且对噪声具有鲁棒性,还兼有窗函数易于实现的优点。     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

基于实时小波的光纤陀螺阈值滤波

 为补偿姿态测量系统中光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,FOG)的误差,根据光纤陀螺的静、动态误差在时频域上的分布,介绍了小波滤波的一般理论和方法,分析并比较了阈值和阈值函数的选取;采用数据滑动窗的方法实现了递推运算和实时的数据更新,对窗内数据进行周期对称延拓解决滤波信号的边界问题。仿真实验验证了实时小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,得出了不同小波基函数的选取对滤波效果的影响,并验证了采用软硬阈值结合方法实时滤波的优越性,该实时滤波方法不仅提高了陀螺输出的稳定性和使用精度,且对光纤陀螺信号处理具有参考价值。     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

数字滤波及小波分析技术在海流测量中的应用

针对海流测量中的噪声问题,采用无限脉冲响应数字滤波及Haar小波分析方法,通过对原始信号的处理,去除其中的噪声。实验证明,该方法可以提高测量结果的稳定性及准确度。