小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

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。     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

基于小波变换的轮胎多尺度边缘检测

本文提出了基于小波变换的轮胎多尺度边缘检测的方法。将小波变换用于图像多尺度边缘检测,根据轮胎的图像特点,为了提高图像边缘检测的精度,对小波滤波器系数进行了分析,为了得到较好的边缘检测效果,对尺度进行了确定。     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法.首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法.     

一种基于自适应提升小波变换的GNSS多径抑制方法

在卫星导航定位系统中,多径干扰是影响定位精度的重要误差源之一。在分析研究现有多径抗干扰方法和小波理论的基础上,提出了一种基于自适应提升小波变换(Adaptive Lift Wavelet Transform,ALWT)的多径抑制方法。该方法利用小波分析在时频域将待处理信号局部放大的特性,将待分析信号通过提升小波变换进行自适应多级分解,通过最小方差准则(Least Mean Square,LMS)自适应确定分解级数,在一定的阈值条件下将多径信号排除过滤掉,从而达到多径抑制的目的。Matlab7.0仿真实验中,与窄相关技术和传统小波变换方法(Traditional Wavelet Transform,TWT)相比,该方法通过多级小波级数分解,将多径信号进行局部时频域放大,选取合适阈值判别条件过滤多径信号,再通过小波逆变换还原直接信号,实验证明使用ALWT方法多径抑制效果显著提高。     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征.实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声.     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法。首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法。     

一种基于自适应提升小波变换的全球卫星导航系统多径抑制方法

在卫星导航定位系统中,多径干扰是影响定位精度的重要误差源之一。在分析研究现有多径抗干扰方法和小波理论的基础上,提出了一种基于自适应提升小波变换(adaptive lift wavelet transform,ALWT)的多径抑制方法。该方法利用小波分析在时频域将待处理信号局部放大的特性,将待分析信号通过提升小波变换进行自适应多级分解,通过最小方差准则(least mean square,LMS)自适应确定分解级数,在一定的阈值条件下将多径信号排除过滤掉,从而达到多径抑制的目的。Matlab7.0仿真实验中,与窄相关技术和传统小波变换方法(traditional wavelet transform,TWT)相比,该方法通过多级小波级数分解,将多径信号进行局部时频域放大,选取合适阈值判别条件过滤多径信号,再通过小波逆变换还原直接信号,实验证明使用ALWT方法多径抑制效果显著提高。     

基于小波变换的纱线棉结的识别与分类

应用二进小波多尺度分析的方法检测纱线信号的奇异点，并根据棉结定义，提出了纱线棉结的识别与分类的新算法。     

基于小波的心电信号噪声处理

介绍了小波分析的基本理论,并根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨率的特点对心电信号进行滤波.文中利用不同的阈值函数及自适应阈值对MIT/BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了仿真与验证.通过实验证明,该算法能较好的抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰.     

小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验;分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果.     

基于小波变换的数字调制信号特征提取

小波变换的多分辨率特性对暂态信号有很强的检测能力,数字信号在不同码元之间呈现出幅度、频率和相位瞬变现象.文讨论如何利用小波变换对数字调制信号的瞬变特征进行提取,实验表明该方法对数字调制信号幅度、频率和相位的瞬变特征能够进行有效的检测.     

离散小波变换（DWT）在语音处理中的应用

针对语音处理问题对离散小波变换及其性质进行了研究，给出了作为语音处理的小波函数及时间因子（ａ，ｂ）必须满足的条件，利用离散小波变换对语音信号的基音提取、频谱分析和清／浊音分割进行了分析，结果表明，小波变换能准确地提取基音和清／浊音分割，并具有较好的稳健性。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

运动图象的三维子波变换压缩编码

本文提出一种基于边缘检测的三维子波变换运动图象压缩编码方法。该方法首先对图象序列进行三维子彼变换；然后对变换后的分解图采用在同一子波变换层中通过检测低频区来检测高频区的边缘，以及检测低频帧来检测高频帧的边缘运动矢量；最后只对检测到的有效边缘或边缘运动矢量进行编码，省略位图编码。实验结果表明，这种方法在不增加运算复杂程度的情况下，获得得了好的主观质量和高的压缩比。     

边缘检测梯度法的小波实现

图像的边缘表现为图像上的不连续性，边缘检测就是检测图像上的不连续点或陡变点。本文根据Mallat多尺度边缘检测原理，提出了一种图像的边缘检测的新算法。与Mallat的多尺度边缘检测算法相比，这个算法具有计算量小的优点。文中给出了应用这个算法对图像进行边缘提取的实例。     

高质量宽带音频信号组合正交变换编码

本文提出了一种高质量音频信号组合正交变换编码算法，编码质量优于传统的离散余弦变换（ＤＣＴ）编码，具有更好的稳定性，同对编译码的复杂度相当。此外还给出了实验结果。关键词     

心电信号自动检测的小波变换方法

将小波变换方法应用于心电信号的自动分析,分别用一次微分小波和二次微分小波构造了两个具体的算法,对实际心电信号的分析表明,算法的QRS波的检出率达到99．6％以上,可以满足实际应用的要求。