连续小波变换开关电流跳蛙滤波器的实现

本文提出了用跳蛙结构的开关电流滤波器实现连续小波变换的一种方法,并用Marr小波的两个尺度和二阶巴特沃斯带通滤波器为例简述了设计过程,最后用matlab进行结构仿真证明了这种方法的正确性和可行性。     

基于开关电流技术的Morlet小波滤波器的实现

提出了基于开关电流电路的Morlet小波变换的实现方法,该方法实现简单,有利于制成实用的集成芯片。文中基于开关电流双线性积分器电路采用跳耦法模拟RLC无源滤波器来构造高斯带通滤波器,并实现Morlet小波的变换,从而为小波变换提供了一种新的途径。     

正交小波变换的开关电流电路实现

提出基于Laguerre结构的正交小波变换的开关电流电路实现.Laguerre结构采用的是延迟算子的级联,能在不同的分辨率上对信号生成逼近式,完成正交小波变换.采用开关电流技术完成基于Laguerre结构的正交小波变换电路实现,仿真结果证实了其可行性.     

小波变换的计算机实现

小波变换是傅里叶变换的改进,在工程领域中得到了广泛应用。本文主要结合MATLAB介绍小波变换的计算机实现,包括三种类型的小波变换。文中首先介绍了连续小波变换的数值积分实现,接着介绍了多分辨率分析和Mallat算法,最后用滤波器组实现了离散网格上的小波变换和离散序列的小波变换。     

基于正交小波变换的自适应语音消噪改进方法

提出一种基于正交小波变换的自适应语音消噪改进方法，这种方法可以提高自适应语音消噪过程的收敛速率．正交小波变换在自适应滤波中起到白化的作用，使自适应滤波器的输入正交化．通过正交小波分解，自适应滤波器中的信号能量降低，输入自相关矩阵的动态范围减小，特征值分布更加集中，从而使收敛速率加快．     

高斯类小波变换的开关电流频域法实现

提出了一种基于频域共享结构的高斯类小波变换的开关电流电路。通过分析在频域具有相似表达的Morlet、Marr和DOG小波函数,基于频域共享单元实现高斯类小波变换频域共享系统。频域共享高斯类小波变换采用开关电流技术实现,不同尺度上的高斯类小波变换可通过调节开关电流电路的时钟频率获得。仿真结果证实了提出方法的有效性。     

矢量小波在图像压缩中的应用

为了评估在低比特率情况下矢量小波变换压缩图像的效率，使用一种有效的嵌入式小波系数来实现编码．首先，使用Tan等找到的预滤波器对二维图像进行预滤波；并选择BSA(4／4)^*滤波器进行滤波；然后使用一种经过改进的嵌入式零树小波编码方法来对矢量变换系数进行量化；最后，利用算术编码算法对比特流进行编码．文中给出了一些实验结果来证明本文方法的可行性，并且把它们与标量小波变换和其他矢量变换的结果相比较。     

基于小波变换估计传递函数

基于离散小波变换,提出分段频带逼近,估计传递函数.首先应用分解/综合滤波器, 引进离散小波变换,然后利用小波分频性能,给出分段频带逼近算法.     

高性能的9/7小波滤波器组设计

提出了一种二进制系数的9/7双正交小波滤波器组.首先对小波滤波器组的完全重构条件和双正交条件进行三角基函数变换和因式分解,然后对求出的小波滤波器系数进行优化设计,从而得到一组滤波器系数都为二进制分数的9/7双正交小波滤波器组,其离散小波变换只需采用简单的"移位-加"即可.理论分析和实验表明:改进的9/7小波滤波器组具有与CDF9/7小波滤波器组相近的性能,同时大大降低了离散小波变换的算法复杂度.因此,非常适用于大规模集成电路的实现.     

基于小波变换的数字耳蜗滤波器组设计与实现

分析了耳蜗滤波器与小波变换的相似性,以耳蜗频率响应为基础,设计出相应的小波变换基函数,并通过二进尺度变换得到一组小波作为耳蜗滤波器组。研究了利用该小波滤波器组进行多分辨率分析的数字实现方法,给出了相应的分析滤波器。理论和实验结果均表明,利用小波变换来实现耳蜗滤波器组是可行的。     

基于svc和wavelet-transform的图像脉冲噪声自适应新滤波器

利用小波变换Wavelet Transform可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先的SVC滤波器有明显的改善。     

Poisson wavelets applied to model identification

A novel wavelet transform is introduced based on the backward difference of the Poisson probability density function. This family of wavelets is a function of one discrete and two continuous variables. The Poisson wavelet transform is useful for system identification, parameter estimation and model validation. In particular, it is well-suited for linear time-invariant systems that are modelled as combinations of decaying exponentials with a single time delay. A fast computational algorithm for computing the Poisson wavelet transform is developed using cascaded first-order filters. The concepts are demonstrated on a three-tank process and a simplified heat exchanger.     

多通道小波在掌纹图象几何变换与消噪中的应用

提出了三通道小波变换的思路，解决了实际应用中获得的掌纹图象，由于采样问题而产生严重几何变形的校正问题，采用QMF的方法构造出多通道小波滤波器组，三通道小波分解后进行二插值重建对数字图象进行重采样，从而达到图象几何变换的目的，小波变换有分频的特性，在对图象进行几何变换处理的同时，也对采样效应引起的噪声（Morie条纹）进行了消除，掌纹图象经过处理后的效果令人满意，从而证明方案可行。     

Quantitative evaluation of a wavelet-based method in ventricular late potential detection

Ventricular late potentials (VLPs) are low-amplitude, high-frequency waveforms appearing in the terminal part of the QRS complex in electrocardiogram (ECG) of patients who are susceptible to ventricular tachycardia and sudden cardiac death, after surviving myocardial infarction. Accordingly, VLP detection presents a prominent non-invasive marker for some cardiac diseases clinically. This paper proposes a VLP detection method based on the wavelet transform and investigates its performance. In this method, a modified vector magnitude waveform is formed using discrete wavelet transform for each high-resolution ECG (HRECG) record; then, by applying the continuous wavelet transform to the QRS complex end part in this waveform, a feature vector is extracted from the resultant time-scale plot. This wavelet-based feature vector is processed by principle component analysis to reduce its dimensionality. Finally, a supervised feedforward artificial neural network, trained by a proper set of these feature vectors, is employed as a classifier. To evaluate the proposed method performance, a HRECG database consisting of the real VLP-negative and simulated VLP-positive patterns is used. In a comparative approach, different VLP detection techniques including the conventional time-domain method, developed by Simson, and some methods utilizing distinct diagnostic features are also applied to this database to investigate the capability of the proposed method in VLP analysis more completely. The results show the proposed method, employing the wavelet transform in both pre-processing and feature extraction stages, reveals high evaluation criteria (accuracy, sensitivity, and specificity) and is qualified to detect VLPs.     

基于平移不变性类Contourlet变换的图像去噪

具有各向异性和多方向性的轮廓波变换是小波变换的扩展, 由于轮廓波变换本身的滤波器组结构使得它不具备平移不变性. 本文提出了一种具有平移不变性的类轮廓波变换(TICLT), 其冗余度比非抽样轮廓波变换(NSCT)和平移不变轮廓波变换(TICT)更低. TICLT由平移不变拉普拉斯塔式分解和非抽样方向滤波器组两部分构成. 本文以一维分数阶正交样条滤波器组为原型, 应用映射法设计满足完全重构条件的非抽样方向滤波器组. 与目前已有的去噪方法比较, 基于TICLT的图像去噪算法有明显优势.     

基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断

为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。     

融合小波和自适应类增广PCA的人脸识别

提出了融合小波变换和自适应类增广PCA（CAPCA）的人脸识别算法。用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,再利用自适应的类增广PCA方法对小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,从而达到进一步降维的目的。不同于类增广PCA,该方法不需要构建样本的类间信息,使用起来更加灵活,又由于小波变换对图像的预处理,算法的识别率和耗时也得到了进一步的优化。Yale和FERET库上的实验表明了该算法的有效性。     

一种基于HVS的图像小波域鲁棒性数字水印

提出了一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换（DWT）的图像鲁棒数字水印新算法。将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽特性计算出JND视觉门限值,选择重要小波系数,将数字水印分别嵌入到重要小波系数的不同频率域中。水印嵌入采用改进的二值运算方法,修改小波系数的小数部分,以提高水印嵌入后图像的质量。实验证明算法在保证水印不可见性的前提下有效地提高了算法的鲁棒性,对JPEG压缩、图像添加噪声、缩放、剪切和中值滤波等攻击有很强的鲁棒性。