非拟单调非局部扩散时滞方程波前解的不存在性

考虑了一类不满足拟单调条件非局部扩散时滞方程的波前解问题.借助于比较原理以及渐近传播理论,给出了这类演化方程波前解不存在性的判别标准.该结果可用来研究某些非拟单调方程存在波前解的最小波速.这些结论被应用到具有非局部扩散的Hutchinson型方程并给出了最小波速的具体表达式.     

两种提高扩展信标波前探测信噪比的方法

为了空对地观测相机在工作时达到接近衍射极限的高分辨率成像,采用扩展信标和相应的H-S波前传感器探测成像系统入瞳面上的波前畸变,以实现动态补偿.基于这种波前探测、重构的模式下,推导和分析了波前探测系统焦面上子孔径图像信噪比的估算公式.根据模拟实际的一组参数值,表明该图像信噪比过低,不能满足探测精度的要求,继而提出减小探测系统的垂轴放大率和增加测量次数提高图像信噪比的方法,实例计算验证了其可行性.     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

基于自适应RB F神经网络的连续压力波信号滤波方法

由于钻井液连续压力波信号与正脉冲压力信号检测原理不同,致使固定参数滤波方法存在检测特征点时间不准确、误码率高等问题.针对该问题提出一种小波包变换结合自适应变步长RBF神经网络非线性滤波器的滤波方法.该方法首先对输入的连续压力波信号进行小波包变换,运用分层阈值滤波算法和奇异值分解算法,分离出含噪声的有用连续压力波信号;对...     

垂直地震剖面资料中的随机噪声衰减

针对常规滤波方法没有考虑背景噪声的问题，提出了一种利用背景噪声统计规律的小波域随机噪声衰减方法．在假设背景噪声是统计平稳的前提下，首先估计背景噪声与直达波到达之后的实际地震记录的相关系数，在这个系数比较小的情况下，利用每一道直达波到达前的背景噪声估计该道噪声的统计参数，然后给出噪声阈值估计，进而在小波域衰减垂直地震剖面（VSP）资料的随机噪声，获得高保真的VSP资料．对合成地震记录和实际资料的仿真实验表明，新方法比常规滤波方法的信噪比提高了约2dB，且更能体现地震信号的时变特点，处理后的剖面同相轴更清晰．     

分段小波滤波原理及应用

针对实测侵彻加速度信号受到高频干扰的问题,提出了一种基于小波滤波的分段滤波技术,并称之为分段小波滤波. 选择理想的小波基和滤波时段的长度是分段小波滤波的关键. 将分段小波滤波应用到侵彻加速度信号处理中进行仿真验证,仿真结果表明该方法可以有效地去除高频噪声,并且可以很好地满足滤波的实时性要求. 最后计算了滤波结果对应的侵彻深度,并将其与实测侵彻深度进行对比,证明了处理方法的可靠性.     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

基于Morlet组合小波的梳状滤波与包络检波方法

提出一种基于Morlet组合小波的梳状滤波和包络检波方法。梳状滤波在间隔的几个故障调制频率下进行窄带滤波,抑制噪声的能力强;Morlet组合小波构造简单,计算量小,仅改变组合小波的部分参数就可获得良好的滤波效果,方便灵活、适应能力强;Morlet组合小波的实部和虚部分别相当于一个零相移滤波器和一个90°相移滤波器,信号经小波变换后直接满足包络检波条件。工程应用结果表明:该方法对机械振动信号的滤波和包络检波一步到位,与故障特征频率相对应的包络谱谱峰清晰可见,适用于旋转式或往复式运动机械系统的故障诊断。     

多小波处理图像压缩时前滤波器的设计

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解、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。不同的多小波有不同的预处理和后处理方法。以GHM多小波为例,设计了多小波新的前滤波器,并将多小波通过前滤波后用于图像压缩,将其结果与单小波相比较,获得较好的结果。     

体全息在共焦显微镜中的应用

采用体全息记录信息代替共焦显微镜中的反射镜,在物光的衍射光强最大的条件下,记录体全息信息.体全息共焦成像的动态范围取决于全息衍射效率和材料的限制,而深度分辨率则取决于物镜的数值孔径和记录介质的厚度大小.体全息共焦显微镜系统的观测结果对探测器前的光阑孔径大小没有明显的依赖关系,在探测器前加尺寸不必特别小的针孔或可以不加针孔,这样可减小由于衍射现象引起的像差.体全息成像本身具有滤波的作用.物镜的像差在体全息自成像过程中由于相位共轭而消除,从而使仪器的深度分辨率与测量的动态范围不再相互限制.     

互为Hilbert变换对的对偶树复小波的构造

分析了对偶树复小波变换的相关原理,利用Q-移位的思想从构造小波的充要条件出发,给出了互为Hilbert变换对的复小波的代数构造方法。该方法避免了进行谱分解,且具体给出了支集长度为3的小波所对应的滤波器。     

基于小波分形插值算法的大气湍流波前畸变重构

波前传感器自适应光学系统的波前畸变校正效果主要取决于重构波前的精度,而现有的模式法、区域法等方法重构波前精度较低,波前畸变校正性能有待提高。针对这一问题,提出一种基于小波分形插值算法的大气湍流波前畸变重构,在对原始波前进行小波变换的基础上采用分形插值的方法,能够有效提高精度,同时避免高频信息丢失,最后进行小波逆变换得到重构波前。仿真结果表明,与传统的最小方差估计算法相比,该方法重构波前的灰度平均梯度由0.065增加到0.765 4,均方根误差由3.249 2下降到0.634 6。     

映射滤波器信号复小波变换的物理特性

依据信号处理中全通滤波器的理论,设计了从L2(R)到Softy空间的无畸变映射滤波器,分析了该滤波器的特征,研究了在有冗余和无冗余条件下基于该映射滤波器的复小波正、逆变换.结果表明,基于映射滤波器的复小波变换在理论上是完全可行的.由于该变换具有相位信息,可用于阵列信号处理和信号的方向性检测.     

光栅参数与小波谱值的关系

推导了光栅参数与小波频谱值之间的数学关系.采用矢量衍射理论和标量衍射理论两种方法分别计算光栅的衍射效率,并分析两者近似相等的条件,导出光栅参数和小波谱值的关系.以墨西哥帽小波为例计算平面透射光栅的狭缝宽度,获得平面透射光栅参数、衍射效率和墨西哥帽小波谱值的关系.     

小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.     

M带小波变换中一类新的滤波器组

借助 M带小波变换理论和滤波器组理论 ,采用框架算子的多相分解方法 ,构造出一类新的 M带小波变换的等价滤波器组。采用该方法 ,我们只需知道原始数据和等价滤波器组 ,就可方便地求出任一级的小波系数 ,为实时处理提供了可能。     

M 带小波变换中一类新的滤波器组

借助 M带小波变换理论和滤波器组理论 ,采用框架算子的多相分解方法 ,构造出一类新的 M带小波变换的等价滤波器组。采用该方法 ,我们只需知道原始数据和等价滤波器组 ,就可方便地求出任一级的小波系数 ,为实时处理提供了可能。     

基于小波分析理论及其数字滤波的应用研究

系统分析了小波变换的物理意义和特点,包括积分小波变换、二进小波变换和小波的分解重构。并进一步将小波变换原理应用于微机保护数字滤波器。可得出基于小波变换的微机保护数字滤波器具有傅里叶变换不可比拟的优越性,可以准确地滤除信号中的直流分量和高频分量。