语音信号的谱熵检测在车辆通信中的应用

结合车辆通信中语音信号的特殊性, 利用傅里叶变换和最大离散熵定理, 对含强噪语音的短时频谱进行分析, 构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决. 以一段语音信号为例进行仿真, 研究结果表明, 谱熵检测方法计算简单, 谱熵值和隔离度较大, 具有稳健的抗噪特性, 可以应用于车辆通信中语音信号的检测.     

基于FrFT滤波和LMS降噪的变转速滚动轴承故障诊断

变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）滤波和最小均方算法（LMS）降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。     

分数阶傅里叶变换在Chirp调制信号中的应用

利用分数阶傅里叶变换离散算法的定义和量纲归一化原理,分析了一种将连续FRFT直接离散化的算法,并对该算法在处理Chirp信号中存在的不足进行了改进,简化了该算法的计算量.研究了基于FRFT的Chirp信号的解调过程,确定了能量聚集的最优分数阶阶次.     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

一种多传感器图像并行融合新方法

小波包变换能够为图像融合提供非常精细的分析。但是,在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合。通过对小波包融合方法在单处理机上的执行效率的分析,针对算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种分布存储环境下的小波包并行融合算法。该算法针对小波变换计算的数据局部性特点,设计并实现了基于Pentium PC和1000Mbps交换式以太网的机群系统的MPI(Message Passing Interface)并行环境的并行小波包图像融合方法。针对不同大小图像、以及不同的集群规模,分析了并行计算的性能。在机群系统上对算法进行实现,结果表明该算法具有良好的并行性能。     

红-黑小波变换

介绍一种新的第二代小波变换——红-黑小波变换，它是把矩形栅格的数字图像分成红块和黑块，利用二雏提升格式进行构造。并从理论上与张量积小波变换进行了比较。实验表明红．黑小波变换可以更有效地去除图像的相关性并得到更稀疏的图像表示，在图像压缩中红．黑小波变换比传统小波变换更有效。     

特征点提取及视图变形技术研究

介绍了图像变形和视图变形技术,在此基础上提出了一种改进的视图变形方法．利用样条小波变换进行边缘检测,根据模极大值原理,获得单像素的轮廓边缘;针对传统的霍夫(Hough)变换的局限性,对其进行改进,并将改进后的Hough变换方法,用于从单像素边缘图像中提取直线的特征点,即端点中．在原始图像中,载入这些特征点,交互地选取其中所需的特征点,连接形成特征线段,然后使用图像变形方法,生成从起始图像到终止图像的期间过渡图像,实现两幅图像的渐变,该方法提高了特征点选取的准确性和效率,使中间过渡图像更加自然适真。     

基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法

为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明：提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.     

一种改进的小波域图像去噪法

在小波阈值去噪方法的基础上,提出一种块匹配及小波变换技术相结合的图像去噪法,首先估算含噪图像的噪声方差,然后对图像进行分块匹配,构造各相似块的三维数据组,对其进行3D小波变换,再以噪声方差迭代形式,获得最佳软硬阈值对高低频系数分别做去噪处理,最后对低频DC系数做细节锐化运算。仿真结果表明,本算法既能有效地减轻图像中噪声,又具有较好的形状和细节保持能力,在图像的信噪比和主观视觉上都优于传统的软阈值、硬阈值、中、均值滤波去噪法。