改进小波空域相关滤波的脉冲星微弱信号降噪

脉冲星信号具有极低信噪比,传统降噪算法难以在抑制噪声的同时保留微脉冲等细节信息。为此,提出一种基于改进小波空域相关滤波的脉冲星极弱信号降噪算法。从小波阈值和空域相关算法在极弱信号降噪中的缺陷出发,以保留细节信息和提高信噪比为目标,结合脉冲星辐射信号的严格周期性、相邻周期间的相关性、极低信噪比和窗口辐射等特性,改进了小波空域相关滤波算法。采用Parks射电天文台和罗希（Rossi）X射线时变探测器的脉冲星观测数据进行实验。结果表明,改进小波空域相关滤波算法可以保留更多微脉冲等细节信息,在提高信号的信噪比方面优于现有算法。     

一个高效的椒盐噪声去除方法

给出了一个更为简单高效的两阶段去除图象椒盐噪声的方法。第一阶段：应用自适应中值滤波方法来检测图像中的噪声点;第二阶段：应用全局的BB方法来求解一个极小化问题。通过对第二阶段中保边正则化方法的改进,不仅不再需要进行正则化参数的选择,而且保边势函数φ(t)=|t|^α中的参数α可以自适应地产生,从而使得这个新的方法不再存在参数的选取问题。与已有方法相比,这一新方法节省了计算时间,特别对于噪声污染严重的图像,新的方法的恢复效果更佳。     

基于小波变换的模糊目标识别

针对图像处理问题中的模糊性问题,在不确定因素分类与影响分析的基础上实施去模糊处理,并与其他图像的降噪处理作比较.利用仿真实验系统地分析模型与算法的有效性;然后,利用小波变换对图像进行分解,提取小波系数和图像的能量特征,给出匹配与识别方法,通过实验与现有主要的目标识别方法作比较.结果表明,该识别法的识别精度高、速度快,比现有的目标识别方法的识别率平均提高了5.16%.     

基于关联积分的非线性降噪和故障诊断技术

基于交叉关联积分算法，利用重叠滑动窗口对非平稳信号进行分段比较，给出了一种故障诊断和预报的方法．对滑动窗口中的一维非平稳测量信号，首先采用正向过阈值变换的方法，将原始测量信号转变为完全包含系统固有信息的间期时间序列，并用延时嵌入的相空间重构方法，对间期时间序列进行相空间重构，从而实现系统固有动力学特性的再现；与此同时对测量信号进行非线性复合消噪处理；最后通过检测各滑动窗口相对基准窗口的关联积分的变化，对系统故障进行诊断和预报．实例结果表明，此故障诊断方法具有准确率高、实时性等优点，可望用于大型、复杂系统的故障诊断．     

基于小波去噪的协作空闲频谱检测性能

为解决低信噪比(SNR:Signal to Noise Ratio)时引起检测性能突变的问题,分析了能量检测在不同SNR下的检测效果,在进行频谱检测前先对信号进行去噪处理,以改善能量检测在低SNR下的检测性能。在此基础上,将改进的能量检测算法应用到协作空闲频谱检测中,保证各个CR(Cognitive Radio)节点检测性能有一定的可靠性,从而改善协作检测的检测效果。仿真结果表明,对经过小波信号处理后的各节点的检测结果进行融合协作,与以往的协作检测方案相比,ROC（Receive Operating Characteristic）曲线有了明显改善。     

基于提升小波的轧辊偏心信号提取及自适应控制

由于基于频域的经典小波变换运算时间较长,不能很好地满足轧辊偏心信号在线实时控制的要求,提出了用提升结构小波变换对偏心信号进行不同分辨率下分解处理的新方法.通过对轧制力信号和厚差信号的分析,利用提升和对偶提升原理将偏心信号从干扰信号和噪声信号中提取出来并通过参数自校正控制实现对轧辊偏心的在线动态控制.仿真结果表明,该方法获得了比较理想的效果,并且在同样数据长度下,提升小波变换运算速度比经典小波变换至少提高1倍以上.     

基于多小波的北京市房屋市场价格的分析预测

针对房价波动大的数据特征,将多小波分析与房价预测问题结合,以北京市2010—2018年的房屋数据作为研究对象,探究了利用Haar小波变换、Daubechies系列小波变换以及基于过采样预处理的GHM多小波变换和CL多小波变换处理房价数据的分解重构效果,并通过对高频系数进行门限阈值量化重构处理以达到去噪的目的;建立支持向量机（SVM）预测模型,通过探究4种小波处理方法对房屋价格预测的影响结果,给出了相应预测效果更佳的数据处理方法和选择依据。     

基于条纹间距调节的条纹分析

基于莫尔条纹的测量中,较好的条纹图、包裹相位图质量,能够提高测量的有效性和测量精度。合理的条纹分布密度,能够有效降低条纹图与包裹相位图中的噪声影响,消除条纹分布过密产生的相位混频。合适的莫尔条纹密度可以通过调节条纹间距来确定。测量结果表明该方法能够适应被测表面的条纹分布,获得可靠的测量数据和有效的测量精度,得到较好的测量结果。     

基于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用

应用MATLAB小波工具箱中的一维小波包分析函数，采用默认阈值、调节后的阈值两种方法对含噪声的信号进行处理，并以一可见吸收光谱降噪为例，说明该方法在信号降噪中有效可行。     

基于小波变换的双通道语音增强

运用噪声对消法的基本原理,通过小波变换对染有噪声的语音信号进行了消噪处理,并取得了一定的效果。