基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现。而且,浊音和清音也各有其特性．鉴于此特点,给出了一种基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比．仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法．     

小波域子空间滤波法研究

将时域子空间法和小波变换结合在一起,推出小波域子空间滤波算法.具体地讲,把整体观测信号小波系数子空间划分为信号加噪声小波系数子空间和噪声小波系数子空间,根据尺度内时间估计准则,由信号加噪声小波系数子空间重构信号小波系数,从而获得估计信号.实验表明,当用于恢复高斯噪声中Ricker子波时,小波域子空间滤波法相对于传统软、硬阈值法具有明确优势.     

复值小波在湖底回波特征提取中的应用

提出了一种应用复值小波变换进行湖底回波特征提取的方法:采用线性相位的复db小波,对复解析信号进行多尺度的复值小波变换,然后提取合适尺度上的幅度信息作为目标识别的特征矢量.结合实测数据的分析表明,利用复值小波变换提取的幅度特征是一种有效、稳健的特征,能获得较高的正确识别率.复值小波变换也可以采用Mallat快速算法,因此这种方法得到特征矢量维数少,使用时实时性能好,便于工程实现.     

基于分数小波变换的空域相关特性的信号降噪新方法

简要介绍了分数小波变换的基本思想及在信号处理方面的特点。利用分数小波变换系数在不同尺度上对应点处的相关性对其进行选择和处理,这样处理后的分数小波变换系数基本上对应着信号的边缘,然后对信号系数进行重构,达到了降噪的目的。以数值仿真和实测齿轮箱振动信号为例,研究了该方法的降噪效果,同时和小波包直接降噪进行了比较。结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声。     

海浪水压场的混沌特性分析及预测模型

海浪水压场作为水中兵器水压引信最严重的干扰源,对其混沌特性进行研究具有极为重要的意义.依据判断系统是否具有混沌特性的2个重要指标:关联维数和最大Lyapunov指数,分别通过G-P算法和小数据量的Wolf算法进行了计算.对一定数量的海浪水压场数据所进行的计算表明,海浪水压场具有分数的关联维数和正的Lyapunov指数,表现出明显的混沌特性.在此基础上依据混沌信号的相空间重构理论使用支持向量机对海浪水压场进行了预测建模,结果表明非线性混沌模型较常规的线性AR模型具有更高的预测精度.     

基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究

研究了基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法,利用小波变换对典型声发射源的波形信号进行了分析,获取其频域特征.采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况,以区别各种不同的声发射源.利用该方法对港口链斗卸船机现场测试获取的裂纹声发射信号进行了小波分析和特征提取,结果表明,该方法能合理地描述缺陷的声发射特征.     

基于分形理论的汽车发动机故障诊断分析

针对汽车发动机振动信号的非线性特点,将分形理论应用于发动机的故障诊断。首先分析发动机振动信号的产生机理,并介绍计算关联维数的G-P算法。其次,对采集的振动信号进行分析。结果表明,发动机发生故障时的关联维数与其正常工作时的关联维数不同。因此,关联维数可以较为准确地判断发动机故障情况。     

基于混沌吸引子的时间序列预测方法及其应用

介绍相空间重构技术以及混沌吸引子的关联维数的计算方法,阐述了基于混沌吸引子的特性基础上的预测原理及预测模型,指出了已有预测模型的不足,提出改进意见并给出具体算法。然后,用Lorenz 系统所产生的时间序列作为样本,进行了预测,给出了3种模型的预测结果,并作了比较。最后,指出了还存在一些相关问题。     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

实测振动信号的Lyapunov指数的计算与混沌识别

分析了Lyapunov指数稳健算法.仿真结果表明稳健算法在刻画混沌"对初始条件敏感"这一特征时具有良好的性能.将该方法用于计算实测振动信号的Lyapunov指数,得到该指数大于零.综合分析信号的频谱特征、关联维数值后,有效地判断了所设计的非线性隔振系统处于混沌状态.     

APPLICATION OF FRACTAL THEORY IN TRANSIENT CHAOTIC SIGNAL DETECTION

Introduction　　 It is recently declared that heart period signal( HPS) is one sort of chaotic signal[1,2 ] . HPS istime variant,it changes seriously with the changeof time. So HPS is one typical sort of transientchaotic signal. In general,the signal detectedthrough electrocardiograph( ECG) is the combina-tion of heart period signal ( HPS) and noise ( NS) .For noise,the cause and background are hard toexplain,and sometimes it also changes seriouslywith the change of time.So such a prob…     

The Simulation and Characteristic Study of Wind Velocity for Long-Span Structures

The new technique that combines wave superposition with the fast Fourier transformation was introduced to simulate the nodal three-dimension relevant wind velocity time series of spatial structures. The wind velocity field where the spatial structure is located is assumed to be homogeneous. The wind‘s power spectral density is divided into frequency spectral function and coherency function and the spectral functions are transformed as the superposition coefficients. The wavelet analysis has excellent localized characters in both time and frequency domains, which not only makes wind velocity time series analysis more accurate, but also can focus on any detail of the objective signal series. The discrete wavelet transformation was adopted to decompose and reconstruct the discrete wind velocity time series. The stability of wavelet analysis for the wind velocity time series was also proved.     

一种基于Arnold混沌映射的数字水印技术研究

数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛地研究和应用．提出了一种基于Arnold混沌映射的数字水印技术和水印信息置乱效果评价方法,用Arnold变换对原始水印信号进行置乱,再经过M序列扩频,将处理后水印信号嵌入宿主图片小波域的低频系数中,通过对四组不同条件和嵌入方法的比较,通过实验证明该算法具有良好的稳健性．     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

小波在结构损伤鉴定中的应用

为得到信号小波变换后的模峰值点,提出了信号降阶概念,并以悬臂梁为例,说明了有损信号和无损信号之差是对梁结构位移信号的一种有效的降阶方法.提出了利用模极大值分布图判断结构损伤的办法.并以第四类损伤为例进行了算法的演算,说明了利用模极大值分布图来鉴定损伤的方法.从中可以看出,上述探伤方法可以达到工程所要求的最高精度,可以将损伤精确定位到有损结构位移信号的采样节点上,具有较高的工程实用价值.     

短时公交客流小波预测方法研究

短期客流表现出不同于中长期客流的特性,本文在研究短期客流序列特性的基础上建立预测方法．采用离散傅里叶变换研究短时公交客流序列的频域特性;基于混沌理论,通过计算Lyapunov指数判断短时客流序列的混沌特性;最终建立短期客流序列的小渡预测方法．研究结果表明短时公交客流序列信号包含高频成份与低频成份,低频成份构成信号主体,高频成份导致信号波动,且短时公交客流序列具有混沌特性,这些特性导致单一方法短时客流预测精度较低;小渡预测方法通过信号分解重构在保留全部客流信息的基础上有效降低了客流信号的波动性,实例分析证明该方法可以有效提高客流预测精度．     

基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测

根据相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机强大的非线性映射能力和小波核函数的局部分析和特征提取能力,提出了一种基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关系进行了探讨。仿真结果表明,该预测方法能精确地预测电力负荷,而且在电力负荷序列的最佳嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果,这一结论预示着小波支持向量机是一种预测电力系统短期负荷的有效方法。     

基于改进小波变换方法的混沌信号去噪研究

针对混沌信号和噪声频谱互相重叠,传统方法难以实现有效滤波这一问题,提出一种改进的小波去噪方法.该方法采用参数加权法构造信号,将小波分解系数进行阈值处理,通过循环迭代,利用序列中包含的有效信息,将有用信号提取出来.仿真结果表明,利用改进小波变换去噪方法改善了混沌时间序列的预测结果,证明了该方法的有效性.     

基于均匀平面阵的恒定束宽波束形成

对宽带信号进行一维的处理和波束形成可以采用基于实数加权的平面阵天线实现。而采用多维的处理是为了对信号进行空域采样并对信号的各频率进行独立的处理。对基于空间响应变化约束的波束形成（SRVCPS）和基于离散傅里叶反变换（IDFT）的波束形成,这两种恒定柬宽波束形成方法进行了比较。SIWCPS方法根据最优化方法进行求解,采用空间响应的变化（SRV）约束以确保宽带波束形成的恒定束宽性能。IDFT方法对期望波束图进行傅里叶反变换求解权值。通过仿真实验对比了两种方法的波束宽度、旁瓣幅度以及处理速度。