运用小波变换实现听觉诱发电位的单次提取

论述了运用小波变换进行听觉诱发电位单次提取的原理,方法和实验分析。结果表明,对单次试验信号,经小波变换及相关分析后,可从带自发脑电干扰的信号中提取诱发电位信号。小波变换分析与传统的叠加平均方法相比,可减少试验次数,缩短检测周期。     

稳态体感诱发电位的提取与分析

对人体施加较高频率的电流刺激可以引起稳态体感诱发电位。为了诱发并提取出稳态体感诱发电位,该文设计并实现了一种可由计算机精确控制刺激电流的强度和频率等参数的新型体感诱发电位刺激器,给出了提取稳态体感诱发电位的检测方法,还讨论了能够在实验过程中减少刺激伪迹的措施。同时,给出了一种可在较短时间及噪声环境下提取出稳态体感诱发电位的频域分析方法,并与提取瞬态诱发电位采用的叠加平均方法进行了比较。理论分析与实验结果表明,该方法可以在较短时间内用头皮电极提取出稳态体感诱发电位,可以用在术中监护受试者的神经传导水平,而且其幅值的分布能够反映大脑对体感刺激的响应。     

小波变换在视觉诱发电位信号提取中的应用

在基于视觉诱发电位脑机接口研究中，需要在强噪声背景下迅速准确地提取出微弱的视觉诱发电位信号。对信号进行小波分解，分析诱发电位信号及噪声在不同尺度上的分布特点，选择诱发电位信号能量相对集中且能较好反映信号主要特征的频带设计了小波时频滤波器。小波时频滤波器结合少量次累加平均，可提高信噪比，提取出视觉诱发电位信号。实验表明，平均刺激9-20次就能提取出信号。本方法能准确快速地提取出有明显特征的诱发电位信号，有利于提高脑机接口通信速度及正确率。     

小波变换与Fourier变换的关系

从对Ｆｏｕｒｉｎｅｒ变换的分析揭示出小波变换是数学本身发展的必然;从Ｆｏｕｒｉｅｒ分析的局限性,讨论小波变换的变焦距特性;从Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的固定基给出小波变换基的选取原则,从而得出小波变换是Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的继承和发展。     

基于连续小波变换的系统分析

在连续小波变换的基础上，对线性时不变振动系统进行了小波分析，给出了系统输出信号的小波变换的脉冲响应和输入的关系，作为应用实例，计算了单自由度系统的输出信号的小波变换，并与输出信号的直接小波变换进行了比较，结果表明两者完全吻合。     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

基于小波变换的多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立了一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法。在离散小波变换的基础上，给出动态系统的描述，建立了基于小波变换最估和动态的多分辨分布式滤波融合算法。     

基于小波变换的图像增强技术

本文将小波分析融合到数字图像的增强技术中,在Matlab7.0环境下对基于小波变换的图像增强进行了仿真,并对传统的增强方法与小波增强方法进行比较。通过实验数据与分析表明:经小波增强后的图像更适合人类视觉和机器识别、解译。     

频域多分辨分析及其对提取脑电特征波的应用

提出一种基于傅里叶变换的频域多分辨分析的新理念,对频域空间进行2进制多分辨分解,并用于分解脑电信号的4种脑波主要分量,以及研究脑电信号各种节律的动态特性.结果表明,该方法物理意义清楚,能获得比小波多分辨分析更多的信息,并能够有效提取脑电不同节律的时频特性,是一种新的描述脑电信号动态时频变化特征的定量定性分析方法.     

快速傅里叶变换(FFT)与小波变换技术

快速傅里叶变换是数字信号系统中解决离散问题较有效的手段.但是傅里叶变换缺乏空间局部特性,难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.近年来兴起的小波变换技术同时具有良好的时域和频域局部特性,因而广泛应用于图象工程、信号分析、图象压缩等领域.本文给出了 FFT 与小波变换闻的关系并对其应用原理进行了分析.     

用提升小波变换提取诱发脑电

提出了一种利用小波分解和重构进行诱发脑电信号的有效提取方法.改变了小波变换的Mallat算法运算量较大,难于满足某些实时性较高的系统需求,采用提升小波变换进行诱发电位的提取,其运算量只有传统方法的一半左右,有助于提高系统的实时性.实验结果表明:用提升小波变换提取诱发脑电信号,能有效的改进实验曲线的信噪比、缩短信号的处理时间,将可以提高BCI系统的通信速率.     

基于小波变换的脑电信号分析

:介绍小波变换的基本概念和Mallat快速小波变换算法 ,并探讨了小波变换在脑电信号分析中的应用这一课题。实验结果表明 ,小波变换是检测脑电信号中的瞬态脉冲以及脑电基本节律的有效工具。     

基于二进小波变换的图像增强技术

文章给出了图像的二进小波分解与重构,通过理论分析和实验研究了基于二进小波变换的图像子带增强算法,重点是二进小波基的选取以及图像分解层次对图像中目标边缘增强的影响研究。二进小波变换提供平移不变表示,导致完备的高频分量适于图像增强,实验结果表明,二进小波变换增强方法可以减少噪声的放大,在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果。     

小波变换及其在岩石超声检测中的应用

介绍了小波变换的基本概念和特性。应用小波变换对岩石超声波检测信号进行了时频分析和处理。结果表明,该方法是分析处理具有时变谱特性的非平稳信号的一种有效方法。     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

傅里叶变换及小波变换的工程应用

指出了傅里叶变换存在的问题,针对其存在的精确性低和不适用于非平稳信号两大问题展开了讨论,分析了几种提高谱质量的校正方法,对近几年得到迅速发展并形成研究热潮的小波变换技术的概念和其在故障诊断中的应用作了介绍。     

基于小波变换的仿真模型验证方法研究

仿真模型验证是从仿真预期应用的角度来确定仿真模型表达实际系统的准确程度,是建模与仿真VV＆A中最重要的内容之一。将小波变换理论应用于仿真模型验证,在时一频分析法方面进行了探索。应用小波变换多分辨率分析的基本理论和性质,从以小波变换系数表征信号特征的思想出发,在小波变换多尺度分解的基础上,将仿真模型输出序列与真实输出序列分解为低频部分和高频部分,针对各自特性,建立了基于小波变换系数的相容性检验算法。通过实例分析,证明了本文所提方法的有效性。     

基于小波多分辨率分析的机动目标跟踪算法

研究了一种基于多分辨率分解的机动目标跟踪算法,该算法利用小波中的经典算法——Mallat算法对单一分辨率的量测数据进行多尺度分解,将分解得到的多分辨率量测数据用于目标状态更新。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪性能。