基于分数小波变换的信号降噪新方法

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.利用不同信号在分数小波域具有不同的相关性的特点,提出了一种基于分数小波变换的信号降噪新方法.分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波包直接降噪和该方法的降噪效果.结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声.     

LabVIEW环境下小波变换的实现与应用

虚拟仪器(Virtual Insrument，简称VI)代表着目前测试仪器领域的发展方向，LabVIEW语言是一种功能强大的虚拟仪器开发平台；小波变换是信号分析处理的一种重要方法。本文旨在对LabVIEW进行二次开发，拓展其小波分析和小波包分析功能，将其应用于对非平稳信号的消噪处理，并与传统的傅里叶变换进行了比较。     

Medical image fusion based on laws of texture energy measures in stationary wavelet transform domain

Medical image fusion is widely used in various clinical procedures for the precise diagnosis of a disease. Image fusion procedures are used to assist real-time image-guided surgery. These procedures demand more accuracy and less computational complexity in modern diagnostics. Through the present work, we proposed a novel image fusion method based on stationary wavelet transform (SWT) and texture energy measures (TEMs) to address poor contrast and high-computational complexity issues of fusion outcomes. SWT extracts approximate and detail information of source images. TEMs have the capability to capture various features of the image. These are considered for fusion of approximate information. In addition, the morphological operations are used to refine the fusion process. Datasets consisting of images of seven patients suffering from neurological disorders are used in this study. Quantitative comparison of fusion results with visual information fidelity-based image fusion quality metric, ratio of spatial frequency error, edge information-based image fusion quality metric, and structural similarity index-based image fusion quality metrics proved the superiority. Also, the proposed method is superior in terms of average execution time to state-of-the-art image fusion methods. The proposed work can be extended for fusion of other imaging modalities like fusion of functional image with an anatomical image. Suitability of the fused images by the proposed method for image analysis tasks needs to be studied.     

小波分析在路面反应谱中信号降噪的应用

在简述加速度法测量路面反应谱和小波降噪原理的基础上,采用Daubechies小波分别对碎石路面反空谱和沙土地路面反应谱进行降噪处理。通过实验结果分析,小波去噪使采样信号在时域和频域的特性都得到增强,路面不平度的分析准确性有所提高,证明这是改善实验测试信号质量的一种有效方法。     

基于小波的轨道不平顺信号分析

在强干扰的背景下，利用小波变换，提取出低频的轨道不平顺信号。为了能确切地反映出轨道不平顺信号，分别比较使用了Daubechies类小波，Meyer类小波与谐波小波，并对分析的结果作对比说明。结果表明，谐波小波变换可成功地提取到了轨道不平顺信号。     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

基于小波变换的反卷积技术

为了提高薄层复合材料超声无损检测(UNDT)中A扫描信号时域分辨率,提出一种基于小波变换多分辨率分析的反卷积技术新方法。针对传统反卷积技术在信噪比(SNR)降低时提高时域分辨率能力有限以及稳定性较差的缺点,将小波变换应用到反卷积技术中,对超声脉冲回波信号进行不同频带内分解,选取其中一个低频带内信号单支重建后,将传统反卷积技术应用到所选信号进行处理。计算机模拟和实验结果表明,与传统反卷积技术相比,该方法在提高时域分辨率（特别是低信噪比时）能力方面有较大改观。     

基于小波变换的主动水声信号检测

信号检测是水声信号处理领域的研究重点之一。文章通过对水下航行器自噪声特性的研究，发现其具有1／f衰减特性，同时利用小波变换对1/f信号有类似K—L展开的作用，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对1/f噪声背景下的主动水声信号进行了检测；文中详细推导了相应的检验统计量及其统计分布特性；同时，将该方法与匹配滤波器、能量检测器的检测性能进行了比较，仿真试验结果表明了本方法的有效性。     

基于小波变换的裂谱分析法

 为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（UNDE）中基础数据的信噪比（SNR）,提出了一种基于小波变换多分辨率分析的裂谱分析新方法．该方法在分析传统裂谱分析（SSP）方法原理及其局限性的基础上,通过采用小波变换多分辨率分析能力将原始超声回波信号进行等Q子带分解,然后按照一定的信噪分离规则来消除噪声,达到提高信噪比的目的．实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没晶粒(或其他散射体)散射中的缺陷回波信号能力．     

基于小波变换的结构模态参数识别

及时、准确地识别出结构的模态参数是结构健康监测与损伤识别的重要前提。小波分析是众多识别方法中较优越的一种，因其在时一频两域都具有表征信号局部特征的能力，近年来这一方法在线性及非线性系统的参数识别中开始应用。探讨了基于小波脊（Ridge）与小波骨架（Skeleton）的模态参数识别方法，针对小波变换中遇到的边端效应问题，提出了基于自回归滑动平均模型（ARMA）的“预测延拓”方法，并以美国土木工程师学会（ASCE）提供的Benchmark模型为例进行了数值模拟。结果表明，本文提出的方法可以有效地抑制小波边端效应，通过小渡变换可以准确地识别出结构的模态参数。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的激光超声信号处理研究

激光超声是利用激光照射在媒质中产生的一种超声波,与传统的压电技术相比,它具有非接触,宽带,能定量检测以及时空分辨率高等特点,现已广泛用于材料的无损检测[1,2,3],然而,在对超薄材料的声速的测量中,需要精确测量直达波和回波的时间间隔,但由于受激光超声本身,声传播介质,传感器和测量系统等多种因素的影响,所采集的信号往往是比较复杂叠加波形,如何从中提取有用的波形信息,是测量超薄材料声速的关键.     

Two-dimensional optical wavelet transform in space domain and its performance analysis

A new architecture of an optical wavelet transform system with a lenslet array is proposed, and its optical performance and optical limits are analyzed.     

小波变换域互补鲁棒性视频多水印算法

数字水印是解决数字视频版权保护问题的一种有效技术手段.为了能同时抵抗几何攻击和时间域去同步攻击,本文提出了一种新的互补视频水印方案.根据视频序列的特点,沿时间轴嵌入第一个鲁棒水印,用以抵抗各种几何攻击;第二个鲁棒水印是借助静止图像水印技术在每一帧中嵌入,用以抵抗时间域去同步攻击.整个水印系统能互补地抵抗各种攻击形式,从而增强了算法的整体鲁棒性.水印的提取不需要原始视频信号.实验结果表明,该水印算法对帧丢失、帧插入等时间域去同步攻击以及几何攻击具有良好的鲁棒性.     

基于Haar小波的海底地形匹配方法研究

提出了一种基于地形的小波场特征的相关匹配的方法．在小波场的相关匹配技术中，由于小波的垂直分量和水平分量反映了图像的边缘等高频信息，所以分解后的小波特征场相关性小，有比较高的匹配精度；同时，由于数据量压缩，提高了匹配速度，适应于地形匹配的快速实现．     

小波分层阈值降噪法及其在发动机振动信号分析中的应用

摘要：通过对小波消噪原理的分析及常用阈值规则的降噪性能对比,提出了基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,描述了根据有用信号最小频率成分确定最大分解层数的方法,给出了分层阈值降噪法的步骤,并对模拟的含噪振动信号进行了试验研究,结果表明,该方法具有较好的降噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的恢复,有利于较高频率有用信号的提取。最后,对小波分层阈值降噪法在发动机振动信号分析中的实际应用进行了研究,研究证明,该方法可以有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,为发动机振动信号预处理提供了一种切实可行的方法。     

Damage detection of cracked beams based on wavelet transform

In this paper, a damage detection method based on a continuous wavelet transform is proposed and applied to analyze flexural wave in a cracked beam. For flexural waves obtained from FEM or experiments, some useful characters of the incident, reflected and transmitted waves at a certain frequency can be extracted by the Gabor wavelet to exactly identify the damage location and its extent. The orientation of an inclined crack is also discussed in the paper.     

基于自适应整数小波变换的侦察图像编码

由于侦察图像相关性低,基于传统小波变换的图像编码在渐进恢复时低频近似图像边缘模糊。针对这个问题,提出了基于自适应小波变换结合EBCOT的编码方法。该方法通过区别对待平滑区域和边缘部分,降低边缘被平滑的程度,保持边缘清晰。为了达到无损编码,还推导了整数到整数的自适应小波变换。实验表明,该方法达到了图像的无损编码,并在压缩比基本不变的情况下,图像的低频近似效果得以改善。     

基于小波变换的自适应图像融合算法

针对现有图像融合方法存在的光谱信息和空间细节信息不能较好兼顾的问题,建立了图像内容自适应的融合准则和一致性选取准则,提出了一种基于小波变换的自适应图像融合算法,实现了多光谱图像与全色图像的融合,并对融合图像进行了主、客观评价。着重从图像融合如何提高目标的区分度和识别率的角度给出主观评价,通过光谱扭曲度、清晰度客观分析多光谱与全色图像的融合效果。实验结果表明,该算法充分利用了全色图像的空间细节特征、图像边缘和方向性特征信息,保留了多光谱图像的光谱信息特征,提高了融合图像的主观效果,有利于信息的提取和目标解译。在光谱和空间细节综合保持方面,该算法优于IHS融合方法和传统的二进小波融合方法。