一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

基于能量和方差标准的图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩．根据小波系数的分布特点严格推导得出：可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表．对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比．     

基于小波变换的能量和方差分析图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比.     

基于能量和频带方差结合的语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别中非常重要的部分,识别率高低很大程度上取决于端点检测的精确程度。在高信噪比(signal-noise ratio,SNR)的实验室环境下,端点检测有很好的效果;但比如像工厂和市场等低SNR环境下,传统的检测方法性能迅速降低,端点检测无法达到预期效果。针对低SNR语音的端点检测,先通过谱减法对带噪语音进行降噪,再分别求出每帧语音信号的能量与频带方差的乘积,将乘积值作为参数进行双门限端点检测的思路,提出了一种能量和频带方差结合的端点检测方法。将TIMIT数据集中语音叠加高斯随机噪声、NOISEX 92噪声库中的factory噪声和volvo噪声进行实验。结果表明,当SNR在-10 d B时,仍有较好的检测效果,显著提高了语音端点检测的效果。     

采用小波变换的光伏串联电弧故障检测

建立光伏系统电弧故障实验平台,利用光伏模拟器仿真不同天气环境下的光伏阵列,对光伏系统中串联电弧故障信号进行检测和分析.采用小波变换的方法对串联电弧故障信号进行特征频带提取,并利用移动时间窗方法统计信号在小波分解后的高频系数的能量值,用其表征电弧故障信号的杂乱度和混沌度.研究结果表明:该检测方法为快速准确地诊断串联电弧故障提供有效判据.     

基于小波系数和混沌序列的图像认证方法

提出了一个新的基于小波系数和混沌序列的图像认证方法.首先对图像进行二级小波变换,利用混沌序列对二级高频系数进行编码,然后对编码后的系数进行小波逆变换得到处理后的图像.     

基于能量平衡的暖通空调系统故障检测方法

暖通空调在长期运行过程中,设备和传感器故障时有发生,不仅给暖通系统的运行带来安全风险,也是导致建筑能源浪费的主要原因之一。该文针对建筑暖通空调系统故障检测问题,分析了暖通空调系统能量传输和变换的主要环节,建立了建筑暖通空调能量网络模型。在此基础上,利用能量守恒这一基本物理定律,给出了基于能量平衡的故障检测方法。该方法利用暖通空调系统能量的传递和变换过程,建立起跨多个系统的传感器数据关联关系,将空气处理环节、水处理环节以及配电系统的测量数据有效整合,充分利用全局性的冗余信息,进而能同时针对空调设备故障、传感器故障以及涉及配电等跨系统传播的故障进行检测。实例验证表明:该方法建模简单、计算简便、易于工程实现。     

基于小波系数结构特征的高倍率图像压缩方法

针对图像小波系数在各子带内显著性分布的聚簇特征,提出了在SPIHT算法的输出环节引入游程编码,对游程编码算法的性能进行分析后,基于算法的最优编码条件,对SPIHT算法中LIS的初始化操作进行了优化,提出了一种改进的多分辨系数扫描方法,使得显著系数在LISLIP中的一维分布更趋集中,从而使游程编码获得了更高的压缩效率．实验结果表明,与SPIHT相比,在几乎不影响压缩时间的同时,在高倍率压缩应用中提高了图像的重建质量近1dB．     

基于能量分布的小波图像压缩方法研究

图像经过小波变换后,其能量聚集性、子带之间的相似性以及多分辨分析的特点使得小波图像压缩获得了很多的优势。如何有效地利用小波分解系数更好地表示图像信息是提高图像压缩性能的关键。本文从能量分布的角度讨论了基于小波变换后图像能量分布的特点,提出了两种根据系数能量的分布选择系数的压缩方法,通过试验和其它方法进行对比,按分解等级归类小波子带的压缩方法可提供更高效的压缩性能。     

电力系统故障信号的小波分析和处理方法研究

将小波分析方法应用于电力系统故障信号分析和处理，获得了小波包分析和数据压缩处理两个方面较好的结果。在给出小波分析概念的基础上，较为详细地讨论了离散二进正交小波算法，并利用该算法分析了电力系统故障信号，获得了较好的结果。     

一种基于小波系数和混沌序列的图像认证方法

提出了一个新的基于小波系数和混沌序列的图像认证方法.首先对图像进行小波变换,利用混沌序列对低频系数进行编码,然后对编码后的系数进行小波逆变换得到处理后的图像.进而把加密后版权信息插入到图像的LSB,从而保证数字图像的完整性和真实性.实验表明,该算法是一个有效的、实用的图像认证算法.     

基于滤波器系数构造小波基方法的改进

从两尺度方程的频域表达式出发,根据两尺度函数的递推关系,通过滤波器系数构造小波函数,并把这个过程由一维构造情况推广到多维构造情况．针对一维标量小波存在的问题,引入向量小波,对算法做了进一步改进,给出多小波的构造方法,构造出的尺度函数具有紧支撑性、正交性、对称性和较高的正则性．通过仿真对比实验,验证了改进算法的有效性．     

基于小波分析的电力系统故障检测

正确检测电力系统故障信号对提高电能质量具有重要意义，文中讨论了采用小波变换快速算法对电力系统中故障信号进行分析、判断的方法。仿真结果表明，这种算法能够准确及时判断故障，符合工程实时性的要求。     

基于小波能量方法的室性心律失常分析

针对传统的时频方法很难提取心电图局部变化特征,对蕴含绝大部分室性心率失常信息的QRS波段的小波系数进行能量计算.通过小波变换把信号的能量分配到不同的频带,利用各层能量比例关系凸现局部变化.用此方法在MIT-BIH数据库中进行验证,小波能量比率值在5种信号上的均值和方差的差异可以区分这5种信号,仿真结果证明这种方法是有效的.     

基于小波分析的配电系统故障选线

目的针对配电网单相接地故障特点,研究基于小波分析的配电系统在线故障选线。方法采用小波分析理论对故障信号进行分析,并应用MATLAB软件对选线方法进行仿真。结果实现了配电系统故障线路在线选线及仿真。结论仿真实验结果表明,采用小波分析理论,能够准确地实现故障线路在线选线。     

基于步进频域能量检测的宽带频谱感知方法研究

为提高软件无线电频谱感知性能,研究并改进了GNU Radio开源软件无线电平台上基于步进频域能量检测的宽带频谱感知方法.具体分析并仿真了GNU Radio步进频域能量检测方法流程,得到了其宽带频谱检测性能.结合仿真结果讨论了影响分步能量检测判决门限的相关因素,得出确定分步判决门限的方法,从而可指导使用GNU Radio进行频域能量检测的参数设置,达到更精确的频谱检测效果.为兼顾频谱感知的频带带宽分辨率和检测速度,提出了变步进值的两阶段步进频域能量检测方法来改进GNU Radio原有的单步进值的步进频域能量检测方法.     

基于小波包能量的脑电信号特征提取方法

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于小波包变换和AR模型的特征提取方法.该方法首先利用小波包变换对大脑C3和C4处采集的2路运动想象脑电信号进行3层分解,抽取小波系数的能量特征;然后,利用Burg算法提取脑电信号的5阶AR模型系数;最后,将这2类特征组合,使用基于马氏距离的线性判别分类器对左右手运动想象脑电模式进行分类,正确率达到91.43%.该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步和事件相关同步的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了新的思路.此外,该方法的识别率高,复杂性低,适合应用于在线脑机接口中.     

中性点不接地系统故障类型判断方法

本文分析了6～35KV中性点不接地电网中,由于各种线路故障导致线路三相电压不平衡,依据三相电压的变化规律,从而判断出各种线路故障类型,对变电站值班人员迅速查找出线路故障,予以排除,确保电网安全运行有重大意义。     

基于能量和方差的鲁棒自适应视频水印算法

为了提高水印的鲁棒性同时兼顾视频主观质量和水印不可见性,提出一种基于FZDH的自适应视频水印嵌入技术．该算法依据人类视觉掩蔽特性,计算帧中各块方差和能量值,按照两值大小自适应的选择水印嵌入范围和嵌入强度．通过采用高斯白噪声和椒盐噪声对H．264／AVC压缩编码后的水印视频进行攻击,比较本方案与原算法在抗噪声和抗压缩方面的能力．仿真实验表明,本方案比传统算法具有更强的抗压缩和抗噪声能力．