由小波变换模极大值实现信号重构

基于多尺度分析的思想 ,指出小波模极大值能检测信号的奇异性。通过模极大值可实现信号重构。然后 ,研究了一种算法 ,可从混有噪声的信号中 ,采用设定阀值的方法 ,消去噪声相关的模极大值 ,提高恢复信号的质量     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

基于小波模极大值的边缘检测

图像的边缘检测技术对于图像处理、模式识别等都具有重要研究意义。如何提高边缘检测的准确性,使边缘提取算法具有更高的信噪比是图像处理的经典难题,所以好的边缘提取算法一直是众多学者研究的重点。本文首先介绍了小波变换对于边缘检测技术的应用,然后针对图像边缘检测中噪声抑制和提取边缘细节的矛盾,详细阐述了小波模极大值法的原理以及选取不同阈值对于处理结果的影响。最后通过实验对本文选用的方法和经典算法进行了比较,对比评价了它们各自的优缺点以及对噪声的抑制。     

基于小波模极大值的信号重建

信号重建在工程技术中有很多应用,目前有多种信号重建的方法,如Naquist法、小波变换法等等。本文首先阐述小波理论,分析了模极大值与小波系数之间的内在关系,然后说明利用小波模极大值作信号重建的交替投影算法,最后用仿真说明利用小波变换的模极大值原理重构信号的实际意义。     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节，但是常用的方法存在一些缺点。本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理。检测结果表明，小波变换方法能有效的检测出边缘，优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子。     

基于快速提升小波变换的电能畸变信号模极大值检测方法

为了提高电能质量检测的实时性,提出了一种畸变点检测的方法.即先对扰动信号做提升小波变换,用极大极小阈值去噪,再用模极大值进行畸变点的检测.仿真结果表明,该方法不仅能较好地抑制噪声,而且比传统小波计算速度快,较好地满足了实时性的要求,适于DSP芯片的实时实现.     

基于小波模极大值和自适应Canny算子的织物疵点检测算法

为解决传统人工检测织物疵点时准确率和效率低、经典Canny算子无法自适应平滑和自适应阈值选择的问题,提出一种小波模极大值算法和自适应Canny算子结合的织物疵点检测算法.将自适应Canny算子和小波模极大值算法提取到的织物疵点边缘图像进行加权融合并优化处理.结果显示,该融合算法优于融合前两种单独使用的算法,能有效提取较连续、完整的织物疵点边缘特征,正检率为95.83%,较同类算法提高了1.98%.     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节,但是常用的方法存在一些缺点.本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理.检测结果表明,小波变换方法能有效的检测出边缘,优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子.     

基于小波变换模极大值的橡胶薄层厚度超声检测

为解决同一薄层界面处的各次反射回波在时域上不可分离导致无法测厚的问题,提出利用小波变换模极大值对橡胶薄层超声回波信号奇异点进行检测的方法.信号奇异点构成模极大值曲线,极大值曲线产生周期性,相邻的极大值曲线对应入射时基体/橡胶界面和反射时橡胶/基体界面回波信号的到达时间,其差值为超声波在橡胶薄层中传播时间的2倍,取其平均值,计算出橡胶薄层的厚度.仿真结果表明,该方法的相对误差均在10%以内.经实例验证该方法是可行的.     

基于小波变换模极大值的边缘检测方法

研究了采用小波变换模极大值进行图像边缘检测方法.小波变换模极大值常用来检测信号的奇异值,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点.研究通过阈值消除伪边缘并给出了确定阈值的具体方法.实验结果表明,采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,可以得到更好的边缘检测效果.     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

基于小波变换的弱信号检测方法研究

介绍了小波变换原理,对利用小波变换实现弱信号检测的性能进行了分析,并利用仿真结果说明小波变换能提高信噪比。     

基于小波变换的二相编码信号检测

针对低信噪比条件下相位编码信号检测效果差的问题,运用粗细定位相结合的思想,采用双尺度小波变换对二相编码信号进行了研究.该方法在大尺度的模值点上,对信号的奇异点进行粗略定位;在小尺度的模值点上,对信号的奇异点进行精确定位,进而实现了对二相编码信号的检测.通过仿真实验表明,该算法在信噪比优于0 dB的情况下,可以较好地完成...     

基于小波变换的串扰信号频率的检测

在对小波变换与串扰信号奇异性检测算法分析基础上,对印刷电路板(PCB)的设计中串扰信号频率产生进行了分析,进而推定串扰信号源频率检测方法.并通过PROTEL软件产生串扰信号数据,利用小波变换与串扰信号奇异性检测算法检测串扰信号取得准确频率范围.     

瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

基于小波变换的奇异信号检测研究

奇异信号的奇异点经常携带有比较重要的信息,它是信号的重要特征之一.证明了小波变换能用来检测信号的奇异性,利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,可以分析信号局部奇异性.信号局部奇异性用李氏指数来描述.研究了奇异性检测小波基的选择条件.给出了实例分析,结果表明,小波变换在信号奇异性检测和局部化分析方面具有优异特性.     

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 ,有利于语音四声的识别     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。