一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法

提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波闽值法的去噪效果．引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡．结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的．     

基于小波的数据挖掘技术在Holter心电信号分析中的应用

针对数据挖掘技术的应用,分析了小波变换的多分辨率特性和带通滤波的本质．按照数据挖掘的思想提出基于二次微分小波概貌信号的Holter心电信号中R波极值点检测的数学模型,采用Mallat递归滤波的算法计算离散小波变换并用等效滤波器的思想对算法进行优化．该检测算法经MIT/BIH心律失常数据库的检验,R波有效检测率高达99%；在100多例临床测试中检测率也高达97%以上．该算法模块现已经应用到商业软件中并取得令人满意的效果．     

用多小波对图像分解和重构

与单小波相比较,多小波同时具备诸如紧支性,正交性,对称性等诸多在信号处理中非常重要的良好性质．这决定了多小波是一种优于单小波的信号处理技术．在应用中,对于单小波可以直接利用分解与重构公式对信号进行滤波．但是多小波是用矢量滤波器组对信号进行分毹、重构．滤波对象必须是满足一定要求的矢量信号．因此,在进行多小波分解前必须通过前置滤波器对原始离散信号进行预处理得到初始矢量,然后才能进行多小波变换．同样,对重构后的数据也要进行后处理才能得到需要的结果．本文以GHM多小波为例,实现了对图像的预处理、分解和变换后的重构、后处理过程,并将解压缩后的结果与单小波相比较,获得较好的结果．     

最优匹配小波的构造

小波变换已在信号分析中获得广泛的应用. 如何根据信号的特点选择最佳小波,是小波分析在实际应用中亟待解决的问题. 为了获得信号的最优小波变换,文中提出了一种最优匹配小波的构造方法. 根据信号在尺度空间最大投影原则, 利用满足正则条件的结构化完全重构滤波器组和优化算法, 构造了具有一定消失距的小波. 和已有的方法相比, 所提出方法可以获得直接应用于信号分解的小波滤波器组, 而且设计复杂度低. 文中描述了与超声脉冲信号匹配的匹配小波构造过程, 并给出了所构造的匹配小波结果.     

小波变换域多路回波消除自适应滤波算法

提出了一种小波变换域Newton／LMS多路回波消除自适应算法．新算法使用输入信号经离散小波变换后的细节分量调节自适应滤波器系数．当新算法应用于多路回波消除时具有很高的收敛速度和收敛精度,取得了较好的回波消除效果．仿真表明了新算法的有效性。     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法。即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。     

基于PSO-ADMMF和WPE的发电机转子匝间短路故障诊断

针对常规的数学形态滤波器对定子电流信号滤波效果不理想,提出粒子群算法改进的数学形态滤波器。引用粒子群算法寻找最优的数学形态滤波器中开-闭和闭-开运算的权系数,建立自适应数学形态滤波器模型,对定子电流信号进行滤波处理。结合小波包理论和信息熵理论,提出小波包熵作为故障特征的故障诊断方法。仿真实验对比了PSO算法改进的自适应数学形态滤波器和常规数学形态滤波器的滤波效果,计算了滤波后的不同状态信号的小波包熵,并以此进行了转子匝间短路故障诊断,仿真验证表明本方法是有效的。     

基于任意小波的提升格式的设计

在Sweldens等人提出的提升格式（lifting scheme)基础上,利用小波消失距与其对应的滤波器在z=1处零点阶数的关系,提出了一种新颖的提升系数设计方法,它克服了过去的提升格式设计方法只能设计基于Lazy Wavelet的插值小波的缺陷,通过求解一组简单的线性方程组来设计基于任意双正交小波的提升系数,从而实现了根据具体要求动态地、迭代设计波的目的。为了便于算法的工程实现,本文根据最佳提升格式的惟一性,提出并论证了一种最佳提升系的迭代设计算法,此外,上述2种算法均可以用于市尺称和非对称的小波。     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理,采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子,根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子,构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子,可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数,这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

基于Lifting Scheme的自适应小波滤波器组的研究

具有高阶消失矩的滤波器在分析平稳信号时,要比使用低阶消失矩的滤波器效果好;而在信号的边缘区和突变区,用低阶消失矩的滤波器会达到更好的效果,所以在这一理论基础的指导下,提出了一种有效的双正交两通道小波滤波器组的构造方法,它是基于Lifting Scheme的一种自适应结构.它的突出优点是可以保证信号的完全重建.实验证明,这种自适应的小波滤波器组在很多应用中显然要优于有固定消失矩的小波滤波器组.     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.