带可信度评估的连续小波分布式拒绝服务攻击检测算法

针对传统方法难以实时、有效检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法.首先用不间断的连续小波变换对流量信号进行同步分析,通过发现平台突发信号来实时检测DDoS攻击,然后用报警可信度评估算法对经连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响.经离散小波变换法、N点平均法以及梯度法的实验对比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号的检测效果比较好.     

基于小波的异常检测方法研究

针对DDoS攻击引起的网络异常,提出基于小波变换的检测方法.将网络流量分解到不同的频段,根据高频段频谱能量,即小波方差的变化对网络流量异常进行检测.为提高预警的准确性,吸取了路由器的设计思想,用LRU Cache滤掉长时流发现突发流量,实验证明本尝试是有效的.     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

用声表面波器件实现小波变换的方法

根据声表面波SAW（Surface Acoustic Wave)传播的非线性特性,将变换信号用的小波作为声表面波器件的脉冲响应,从而提出了一种用声表面波模拟硬件实现小波变换的方法,并成功地用特种模拟器件实现了连续二进小波的快速变换,由于实现方法简单,避免了复杂的算法和昂贵的制作过程,对于开发小波变换的优越性和小波变换的应用有重要的价值。同时,还给出了小波变换在检测信号和信号滤波方面的应用例子,证明了用声表面波器件完全可以实现实时的信号小波变换。     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

基于小波变换和CUSUM算法的PDoS攻击检测方法

Pulsing denial-of-service(PDoS)攻击是一种新型的DoS攻击,它主要利用TCP超时重传机制的弱点,使用周期性的短脉冲向受害者发起攻击,由于平均攻击速率较低,传统的检测机制对其无法检测。笔者对这种攻击采用一种基于Mallat小波变换和CUSUM算法的两步检测法。首先基于Mallat小波变换和小波系数提取出攻击的特征,然后用CUSUM算法可将小偏移量进行累加,提高检测灵敏度,最后针对CUSUM算法的缺陷,提出了改进的CUSUM算法来降低误报率。两步检测法可以准确高效地检测出PDoS攻击。     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

Mallat小波快速变换与IDRNN在卫星实时故障检测与识别中的应用

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类.     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

连续小波变换与几种具体信号的傅立叶变换的比较

列出门函数、单边指数函数和阶跃函数这三种具体信号的连续小波变换与傅里叶变换的表达式,并通过表达式对连续小波变换与傅里叶变换进行比较．结果表明：傅里叶变换是线性变换,具有统一性和相似性,但不具有局部化性质,不能作局部分析;小波变换也是线性变换,同样具有统一性和相似性,并且是稳定的,还具有时一频同时局部性和自适应性．由此说明了小波变换在分析和处理信号时比傅里叶变换更加灵活、更加全面和深入．     

由心电信号提取呼吸信息的算法及其仿真实现

为了使单纯的心电监护设备实现对多种生理信号的检测,减小设备的复杂性,根据心跳频率和呼吸频率处在不同的频段．提出2种由心电信号提取呼吸信息（ECG—derivedrespiratorysignal,EDR）的算法：离散傅里叶变换EDR算法和离散小渡变换EDR算法．利用MATLAB软件在时域和频域分别对这2种算法进行验证,并进行了相关分析比较．经过筛选比较．离散小波变换EDR算法选用coifN小波作为母小波．仿真结果表明,文中所提出的2种算法均能有效地从心电信号中提取出呼吸信息,但离散小波变换EDR算法的准确性与母小波的选取有很大关系．当选取coif3小波时．离散小波变换EDR算法比离散傅立叶变换EDR算法更为有效．     

奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究

由于小波变换不仅具有良好的时频局部化特性 ,而且还可以根据信号频率的变化自动调节时频窗口 ,因此利用小波变换可以有效地检测出信号的奇异性特征。文章在分析电力系统暂态故障信号的奇异性和小波变换奇异性检测基本原理的基础上 ,得出电力系统暂态故障信号奇异性的特殊性 ,从而提出利用小波变换进行故障暂态信号奇异性检测的算法 ,并且给出了仿真研究结果     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

实时生理信号二进小波变换分解的软件实现

详细分析了采用软件模拟滤波器组的方法实现对生理信号进行小波变换的实时分解,为小波变换方法应用于实时医学信号的检测和分析提供参考     

基于小波变换的信号特征与突变点检测算法研究

采用小波分解可以很好地研究信号的自相似性.小波变换能够分析信号奇异点的位置及奇异性强弱,即通过小波变换后的局部极大值在不同尺度上的衰减特性来衡量信号的奇异性.介绍了小波变换的基本概念,对信号特征和突变点检测算法进行研究,利用小波多分辨分析将突变信号进行多尺度分解,通过分解的信号确定突变点位置.通过Matlab实验,分析了信号奇异点定位和小波检测的结果,当小波变换尺度越精细时,检测突变点位置越精确,验证了小波变换是分析信号自相似性和突变点检测的有力工具.     

R/S和小波分析法检测DDoS攻击的研究与比较

为了准确及时检测DDoS(D istributed Den ial of Service)攻击,在网络流量自相似研究基础之上,对检测DDoS攻击的两种方法进行了研究和比较。一种是经典的R/S(rescaled range analysis)方法,另一种是热点方法———小波分析法。给出了两种方法检测DDoS攻击的思想和算法。实验表明,对于强DDoS攻击,两种方法都具有较好的效果,对于弱攻击,R/S法难以检测到,而小波分析方法有效。     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

香农正交小波变换的FFT实现

分析了香农正交小波的频谱特性和信号的变换特点,提出了用傅里叶变换或余弦变换实现香农正交小波变换及其逆变换的快速算法．实验结果说明香农正交小波虽然是非紧支集的,但是它在联系小波变换和早已获得广泛应用的傅里叶变换方面具有重要意义,有利于小波变换在信号的实时处理中的广泛应用．