基于小波变换的脉冲信号在线检测器设计与仿真

利用小波变换理论在信噪分离方面的优点,设计出一个在有限时间内的不规则观测数据中,实时地检测出脉冲信号的检测器。并对小波函数为墨西哥帽型函数时检测器在各个时段的理论输出进行了详尽的分析。仿真结果表明,该检测器不但对理想的脉冲信号检测无误,而且能对含有有色噪声、信噪比较低的脉冲信号进行准确的识别。该信号检测器已成功应用于钢丝绳张力检测系统的数据传输电路中。     

基于离散小波变换的滤波方法研究

推导出了经过多次离散小波变换后，白噪声在不同尺度上方差的另外一种表达式，应用到小波域硬阈值滤波中，通过数字仿真发现，二进小波的计算量较大，滤波效果较好，离散小波的计算量较小，滤波效果稍差，并对原因进行了说明。     

基于小波变换及傅里叶描述子的图像检索

分析并设计了具有不随目标的平移、旋转和尺度变换以及边界的起点变化而变化的傅里叶描述子。把小波变换的多尺度边缘检测算法及傅里叶描述子应用于基于内容的图像检索。实验结果表明 ,这种方法对于有背景噪声和旋转、平移及尺度变换后的同一类图像的检索率是很高的     

基于小波变换奇异信号检测的研究

奇异信号中的奇异点及不规则的突变部分经常携带有比较重要的信息 ,它是信号重要的特征之一。用李氏指数 (Lipschitz)来描述信号的局部奇异性。证明了小波变换确实能用来检测信号的局部奇异性。而利用小波变换模的局部极大值和信号奇异点之间的关系 ,同样可以对信号的局部奇异性进行分析 ,而且运算量较小。证明了小波变换模极大值能够检测信号奇异性 ;分析了奇异信号检测时小波基的选择的条件。最后给出实例分析的结论 :为了有效地检测奇异信号的各种奇异性特征 ,小波基消失矩必须具有足够的阶数     

基于复数小波变换的景像匹配算法

讨论了一种基于复数小波变换的景像匹配算法 ,并以此算法为基础给出了一个高效的景像匹配模型。依据生物视觉的空间频域通路思想 ,利用复数小波移动不变性 (shiftinvariance)和实数离散小波快速算法 (Mallat快速算法 )将图像分解成多层 ,模拟生物视觉的感知过程 ,分别在高、低空间频域内进行了由粗到精的快速匹配。通过实验证明 ,与传统的景像匹配算法相比具有速度快、匹配概率高、抗干扰能力强等优点。     

基于非线性多小波变换的信号去噪方法

介绍了一种基于非线性多小波变换的信号去噪方法。通常子波域去噪中使用的Donoho软阈值法是很有效的，但是，由于忽略了边缘检测，导致在重构信号时丢失了部分的边缘信息，着眼于上述不足，在非线性多小波变换的基础上，提出了一种边缘检测与软阈值去噪相结合的去噪算法，实验证明此算法对提高重构信号的信噪比是非常有效的。     

基于Hermite插值的小波变换模极大值重构信号快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息，因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的。论文提出了一种基于Hermite插值多项式由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法。数值试验表明，与S．Mallat提出的经典交替投影算法相比，该算法可以在保证重构质量的前提下简化计算过程，提高计算效率，计算所需时间与交替投影算法相比大大减少，是一种实用性较强的信号重构算法。     

基于小波变换的汽车轮加速度信号的特征提取

汽车的车轮加速度信号是汽车防抱死制动系统(ABS)的主要控制参数之一,因此车轮加速度信号处理是ABS控制能否成功的关键因素。利用信号的小波奇异性检测原理,可以识别出车轮"抱死—松开"的特征点,并能预测信号的发展趋势。仿真结果表明小波变换的方法是车轮加速度信号特征提取的有效方法,该方法能够很好地去除噪声,提取出真实的原始加速度信号。     

基于提升静态小波变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了基于提升静态小波变换的自适应消噪方法,它首先根据DWT的提升方法,得到SWT的提升和对偶提升实现方法,然后通过SWT的提升方法将信号分解为多个子带,利用引入更多动量因子的权系数的迭代公式进行自适应匹配.并对匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

基于高阶累积量符号相干累积自适应滤波算法

基于传统LMS（Least Mean Square）的自适应谱线增强（Adaptive Line Enhancement，ALE）算法的主要缺点是：抑制高斯噪声效果差，计算量大，收敛速度慢，为了尽可能的克服这些缺点，利用相干累积算法对输入数据中相干分量的相干累积作用和符号算法能减少计算量的性能，修正了传统的LMS算法，提出了基于高阶累积量符合相干累积迭代的自适应谱线增强新算法，该算法具有良好的抑制高斯有色噪声效果。计算量小，输出信号平稳等特点，能较好地克服基于LMS的ALE算法的缺点。仿真结果证实了该算法的有效性和可行性。因此，本文的研究具有良好的实用性和应用前景。     

基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测

针对混沌背景弱信号检测问题,提出了一种基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测算法.在Volterra滤波系数计算过程中,采用了解线性方程组算法代替原有的自适应算法,提高了混沌预测精度以及混沌背景中弱信号检测性能.仿真结果表明,本文所提出的算法在信混比达到-70dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号.     

自适应数字滤波器在生理信号处理中的应用

生理信号的特点是信号微弱、频谱宽、数据量少和噪声复杂。数字滤波是处理生理信号的基本手段。提出一种基于小波变换的自适应数字滤波器，以软件的方式实现，并应用于生理信号处理，效果比较理想。     

一种改进的Morlet小波瞬态信号检测算法

噪声中的瞬态信号检测在雷达信号处理领域占据非常重要的地位。本文利用小波变换的性质,提出一种改进的Ｍｏｒｌｅｔ小波的瞬态信号检测算法。该算法在Ｍｏｒｌｅｔ小波基础上引进了线性变换的调频系数以提高小样本超宽带信号检测的检测精度。对实际实验数据及仿真信号的检测结果表明,该方法在低信噪比小样本情况下,对瞬态超宽带信号具有很好的检测性能。     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测算法

本文提出了一种改进的图像边缘检测算法。它基于小波变换的方法,可以使检测处理中图像边缘相互影响所造成的边缘混叠现象减少到很小。实验结果证实了该算法的可行性。     

基于小波变换的融合算法研究

目前许多关于图像融合算法的研究都在空域中进行,隐藏图像抗攻击的能力较差。采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大的提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域。