基于开关电流技术的小波变换的设计与实现

用开关电流技术实现小波变换的关键是实现小波滤波器,小波滤波器的传输函数可通过对小波基函数的有理逼近获得.采用高斯函数1阶导数作为基本小波,用Padé变换获得其有理分式逼近,利用开关电流技术实现小波滤波器,并得到小波变换所需的基本小波及其膨胀小波.用Cadence Spectre对该小波滤波器进行仿真,仿真结果验证了小波滤波器的良好特性.     

小波变换图像压缩中最优小波基的选取方法

针对不同的小波基具有不同的时频特征,用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果.故小波分析在应用中便存在一个最优小波基的选取问题.详述了选择小波基所依据的几个重要特征,并通过实例说明了在小波应用中要把握小波基的特征,根据应用需要,选择合适的小波基.     

基于最优小波基函数的语音增强研究

小波分析具有时频局部化和多分辨率特性,而小波包分析是在小波分析的基础上对信号高频部分的更精细地分解,选取合适的小波基一直是小波包去噪分析中的关键问题。将熵函数作为选取最优小波基的评价标准,通过计算语音信号小波包分解系数的熵值来确定合适的分解方式,同时采用小波包阈值去噪算法对三种小波基进行小波包去噪仿真实验,并进行对比分析。仿真实验表明,两种熵函数选取的最优小波基都能较好地消除强噪声背景下的噪声,得到信噪比较高的语音信号。     

基于MATLAB不同小波基的小波阈值图像去噪算法

通过介绍小波图像去噪的方法和小波阈值去噪的步骤,讨论小波基在小波阈值去噪中的作用,阐述了常见的几种小波基的特征及其相关性质的比较。最后通过在MATLAB下,分别选择了db2和sym4两种小波基,进行小波阈值去噪实现图像高频系数的滤波并重建,得到采用不同的小波基影响图像去噪效果的结论。     

基于SA4向量小波的图像去噪

本文介绍了向量小波变换的一般理论与SA4向量小波的性质,并比较了向量小波变换和标量小波变换之间的异同,并指出,预滤波是向量小波变换的必要环节。并把SA4向量小波用于图像去噪。实验结果表明:SA4向量小波去噪效果不仅优于标量小波,而且还略优于CL向量小波。     

基于小波变换/小波包变换的多载波调制技术

小波/小波包在通信系统中的应用是近年来一个新的研究领域,而基于小波/小波包变换的多载波调制技术是其中一大研究热点。由于小波/小波包基函数具有良好的正交性与时频局域性等特点,基于小波/小波包变换的多载波调制技术,能够有效地提高通信系统性能。本文介绍了当前几种主要的基于小波/小波包变换的多载波调制方案,分析了这些方案的性能特点及发展趋势,并与其他方案进行了比较。     

实Gauss小波在三维面形测量中的应用

在基于连续小波变换(CWT)的三维面形测量过程中,小波函数的选择起到关键作用。已有文献对实墨西哥帽小波的表现展开了讨论。考虑到墨西哥帽小波、莫莱小波、DOG犬小波和盖博小波均由Gauss窗函数生成,墨西哥帽小波是Gauss函数的二阶导数,本文对实Gauss小波在三维测量中的应用进行深入讨论。理论分析了利用实小波函数经由Hilbert变换实现三维面形重建原理,完成了基于实Gauss小波的三维面形测量的模拟和实验。     

基于滑动时窗的小波变换实时算法

本文针对基于滑动时窗的小波变换中小波系数重复计算的问题,通过预先存储一部分小波系数,避免重复计算过程,以较小的存储空间为代价,获得了计算效率很高的小波变换实时算法,且小波变换实时算法获得的小波系数与多孔算法计算得到的小波系数完全相同。仿真结果表明:基于滑动时窗的小波变换实时算法快速、稳定,是一种值得推广使用的高效算法。     

基于双Haar小波的软门限去噪

小波变换是用于信号多尺度表示的非常有用的工具。在一些实际问题的应用中,如何选取最佳的小波,是一个非常重要的问题。本文首先提出了一种双Haar小波,它可以看作是Haar小波在三通道小波变换的推广。然后,给出了该小波在信号去噪中的应用。实例表明与Haar小波相比较,双Haar小波在信号去噪中可以给出更好的结果。     

基于二进小波变换的信号去噪

由于信号在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的信号重建效果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降,因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪效果将优于基于小波级数变换的去噪效果。基于这个思想,该文将已有的基于小波级数的去噪方法推广到基于二进小波变换去噪上去,比较了基于二进小波去噪同基于小波级数去噪的效果。数值实验表明,对于各种检验信号,较之小波级数去噪,二进小波变换去噪效果有明显改善。     

多母小波自适应小波滤波器

利用自适应小波变换（AWT）能融合不同母小波的优点,采用盖伯母小波和墨西哥帽母小波构成自适应小波.以光学人脸识别中降噪问题为应用背景,使用神经网络法对小波参数和组合系数进行优化,将生成的多母小波自适应小波滤波器用作人脸特征提取器.对噪声图像做特征提取,进行相关识别,采用3个指标定量分析识别结果.同盖伯小波和墨西哥帽小波识别结果的比较表明,多母小波自适应小波具有不同母小波的优点,并有良好的降噪性能.     

小波神经网络在电磁无损检测中的应用

在基于正交小波变换的小波神经网络模型构造的基础上,选取B-小波为小波基提出了一种小波神经网络新算法。通过选取典型训练样本集的方法提高了该小波神经网络诊断的准确性,并运用该小波神经网络对钢丝绳电磁无损检测信号进行了压缩与重构,试验结果证明了小波神经网络能够较为理想地完成缺陷信号的智能化检测,采用小波神经网络算法比传统的断丝识别方法准确率提高了很多。     

基于不同预处理方法的多小波暂态信号去噪

在介绍多小波基本理论的基础上,探讨了多小波的不同预处理方法并对多小波滤波器响应产生的影响进行了比较.通过对噪声信号的多小波变换分析,设计基于多小波变换的去噪方法.最后通过大量的仿真工作,对不同预处理方法的多小波与传统小波的电力系统故障暂态信号去噪效果进行了深入分析,结果表明:预处理方法的选择是影响多小波去噪效果的关键因素,若选择合适的预处理方法,利用多小波对暂态信号进行去噪,可以获得比传统小波更好的去噪效果.     

基于正交最小二乘算法的小波神经网络

小波神经网络是小波函数在神经网络中的应用，本文从回归分析出发，讨论了基于离散小波变换的小波族的截断问题，然后利用正交最小二乘算法进行了小波神经元函数的选择。     

小波分析和小波包在图像消噪中的应用

小波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像消噪中取得了较好的应用。文中介绍了小波分析和小波包的基本理论,分析了基于小波和小波包进行图像消噪的方法,利用MATLAB7对相同舍噪图像进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析。实验表明,图像消噪效果与阈值的选取密切相关,小波包消噪后的效果比小波更好。     

基于小波分析的光纤陀螺滤波方法

光纤陀螺由于自身的原因,用传统的去除方法难以去除噪声。而小波分析具有很多的特性,是研究分形噪声的有效方法。本文介绍了小波变换的基本理,讨论了小波滤波方法的基本步骤。仿真验证了小波分解、小波软阈值滤波算法、不同阈值选取方法的传统小波滤波方法以及利用传统小波分析滤除光纤陀螺噪声的方法。     

时间尺度的多分辨率综合

本文根据小波分析的基本原理,对原子钟信号进行多分辨分解,将分解后的小波变换系数进行加权平均,得到不同小波尺度综合原子时的加权平均小波变换系数,然后由小波变换的重构条件,反演综合时间尺度,由于对原子钟信号进行小波分解,利用不同尺度的小波变换系数的小波方差进行加权平均,这样既要考虑不同原子钟在稳定性方面的差异,又顾及同一台原子在钟在不同小波尺度的变化特性,最后根据陕西天文台国家授时中心的实测数据对这种     

波形匹配小波设计及其在信号数据压缩中的应用

小波变换被广泛应用于信号数据压缩领域,如何选择小波基,达到用稀疏系数最优表示信号是提高压缩比的关键问题之一。该文提出了选用与信号波形最优相似的小波基压缩一维信号,并提出了构造此类小波基的方法。利用结构化小波滤波器组以及新的波形相似准则,给出了构造最优匹配小波基函数的算法。将此小波应用于一维信号数据压缩,结果表明,与其它的小波相比,所构造的最优匹配小波对信号具有更好的压缩性能,说明文中提出的方法是有效可行的。     

基于小波和小波包变换的医学图像融合比较

分别用小波变换和小波包变换对CT和PET图像进行融合,用常用的十种图像融合质量评价指标对融合效果进行比较.结果表明小波包变换的融合质量评价指标只有部分是优于小波变换的.在对CT和PET图像进行融合时,小波包并不一定更占优势,要根据自己的实际需求来决定选择使用小波变换还是小波包变换.     

图像的小波矩

本文从一般特征矩的定义入手,导出极坐标系下图像的小波矩,进而给出对图像进行多分辨小波变换后,利用任一尺度下的逼近系数构造小波矩和基于小波模极大值边界图像构造小波矩两种方法.最后,经实验验证了本文构造图像小波矩方法的有效性.