基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪研究

为了减少噪声对闪电电场信号的影响,进一步提高闪电资料的可靠性,提出了一种基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪方法.该方法通过调整参数a使其具备了软、硬阈值的优点,并克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的缺陷.使用本文的改进小波阈值函数法对不同噪声强度的标准闪电波形和实测闪电电场信号进行了去噪 研究,并用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)对去噪效果进行了定量分析.实验结果表明,与硬阈值、软阈值、半软阈值和Garrote阈值法相比,所提方法对闪电电场信号去噪效果更加显著,而且能较好的保留信号的细节信息和基本特征.     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

传统的基于傅立叶变换的谐波检测方法不具有时间分辨能力,小波和小波包变换因其良好的时间局部化特性,成为电力系统谐波分析的有力工具.本文分别用小波变换和小波包变换对电网谐波信号进行了检测,小波包变换建立在小波变换的基础上,可以实现信号频带的均匀划分,能更好地提取信号的时频特性.仿真结果显示两种方法均能有效的分离基波和谐波,小波包变换能根据要求分离任意次谐波,仿真分析中指出了两种分析方法的缺点.     

基于Gabor小波变换册的齿轮故障诊断方法

齿轮产生局部故障时,失效的轮齿间断地进入啮合,产生冲击振动,使得齿轮振动信号包含了非平稳或时变成分.基于平稳信号处理的传统方法无法全面反映信号的时变特性.作者研究了Gabor小波变换册方法,Gabor小波变换册是小波变换的推广,它是时间-频率-尺度三维空间上的线性变换,它有机结合了小波变换与Gabor变换,具有对非平稳信号的强大分析功能,利用其作信号的谱估计,不仅具有小波变换谱估计方法高频率分辨率的优点,而且不受信号频率范围宽窄的限制,可以根据需要自由地选择尺度参数,谱估计值准确有效.利用Gabor小波变换册作齿轮故障信号的谱估计,比经典的自功率谱估计在齿轮局部故障诊断中能取得更好的效果.文中并对该方法进行了仿真和实验验证,仿真和实验数据的分析结果表明这些方法可突出齿轮的边频带结构,适用于齿轮的局部故障诊断,具有一定的应用价值和更深入的研究价值.     

一种新的基于多小波变换的图像增强方法

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具，是信号去噪的强有力处理工具．小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号．多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足．提出了一种新的图像增强方法，该方法以多小波变换为基础，采用多尺度非线性增强技术进行图像增强．实验证明，增强效果良好．     

一种新的基于多小波的图像去噪算法

图像去噪是最基本的图像处理技术，小波分析是目前国际上最新的时间．频率分析工具，是信号去噪的强有力处理工具。通过小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号。多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像去噪方法，该方法以多小波变换为基础。实验证明，具有很好的去噪效果。     

基于小波变换的目标信号检测方法

根据舰船轴频电场信号的特点,提出了基于小波变换的目标信号检测方法.利用小波变换计算信号的功率谱,提取特征量,对信号进行滑动地目标检测.通过对海上试验采集的舰船轴频电场数据进行仿真,验证了该检测方法的有效性.     

基于小波变换的无刷直流电机逆变器故障检测仿真研究

针对无刷直流电动机逆变器功率管短路及开路故障,采用小波变换对电机转速信号进行时间一频率域分析,并结合傅里叶变换进行对比研究.仿真结果表明,小波变换能有效地实现逆变器的故障检测.     

小波变换在电力谐波分析中的应用

电力系统的谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。文中应用小波变换分析电力系统的谐波,小波变换能描述频谱含量如何随着时间变化,同时在时间和频率上表示信号的能量和作用。与傅里叶变换对比,小波变换不仅可以知道哪些频率分量在信号中出现,而且可以知道这些频率分量在时域内是如何变化的,可以更精确地分析非平稳信号的谐波。     

自行火炮路面振动信号时频特性研究

自行火炮越野行驶减速停车过程车体的振动是非平稳的,传统的信号处理方法难以得出更多有用信息。利用连续小波变换在时域和频域具有的良好局部化特性,结合传统信号分析手段,对某型自行火炮减速停车过程的振动加速度信号进行了时频分析,研究了自行火炮的非平稳振动特性。结果表明：车体振动加速度的幅值和频率均随车速的提高而增大,采样信号小波系数灰度图给出了火炮振动特征随时间和频率的变化规律,克服了传统分析方法的不足。另外,实施了连续小波变换尺度的非等间隔选取,在不影响低频分析准确性的同时,处理结果对分析信号高频成分非常有效。     

基于EMD和SST算法的闪电电场信号去噪研究

为进一步减少噪声对闪电电场信号的干扰,提出了一种经验模态分解(EMD)和同步压缩小波变换(SST)相结合的组合去噪方法。利用EMD算法能够自适应分解信号和SST算法可将噪声压缩为点状噪声或颗粒状噪声并集中分布的特点,从而选用中值滤波达到对噪声的抑制。利用该方法对标准闪电波和自然闪电波信号分别进行去噪处理,并运用信噪比、相关系数和均方误差对去噪效果进行了定量分析。实验结果表明,所提去噪方法相比于传统小波阈值去噪法、单独用EMD算法和单独用SST算法均取得了较好的去噪效果。     

基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测

现有的基于时频分析的检测方法在时间分辨率和频率分辨率上往往不能同时满足要求,针对这一问题,提出了一种结合小波分解与希尔伯特-黄变换(HHT)的跳频(FH)信号检测方法.利用小波分解去除混合信号中的噪声;利用希尔伯特-黄变换实现跳频信号的检测,避免了传统时频分析过程中窗函数的影响.理论推导和仿真实验表明:本文方法能同时有效地兼顾时间分辨率和频率分辨率,明显改善了跳频信号检测的准确性.     

基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测

为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题,本文提出了一种基于参数优化Morlet小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法首先利用Shannon小波熵作为目标函数,根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化Morlet小波变换的时间带宽积参数,使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理,以抑制环境噪声的影响,进一步提高时频分布的可读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比,本文提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力,能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。     

Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断*

采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

分形噪声中BPSK信号检测的小波谱相关方法研究

小波变换作为一种新兴时频分析方法,其小波谱表征了信号的时频特性。对信号的小波谱以及与魏格纳-维尔分布之间的关系进行了较为详细地讨论。根据时频分析的理论,把小波谱扩展到了小波谱相关域,提出了小波谱相关分析方法,并应用到分形噪声和BPSK信号的分析上,探讨了它们的相应特性。根据探讨的结果,提出了分形噪声中BPSK信号检测的小波谱相关方法,并对讨论的结果进行了计算机仿真。     

Hilbert-Huang变换的鼾音信号谱分析

在分析Hilbert-Huang 变换算法的基础上,利用此变换对打鼾者的鼾音信号进行了分析。通过经验模态分解把鼾音信号分解为一系列固有模态函数,并分析了各固有模态的频率特征,对各模态的生物学意义进行了描述。对固有模态函数进行了Hilbert变换,建立了鼾音信号的Hilbert谱和边际谱。结果表明Hilbert比小波变换所建立的时频分布具有更好的时频分辨率,解决了时间分辨率和频率分辨率互相影响的问题;从实际看边际谱比傅里叶谱有更准确的物理意义。Hilbert 谱和边际谱为脉搏信号的特征提取和模式识别提供了可靠的依据。     

小波变换技术及其在图像压缩中的应用分析

小波变换是一项重要的变换编码技术,它采用多分辨率分析方法,克服了傅氏变换的缺点,解决了时间和频率分辨率的矛盾,具有很好的局部化时频分析特性。多分辨率分析及Mallat算法为小波基的构造和快速变换提供了理论基础。该文阐述了小波变换原理,并实现了在MATLAB环境下图像小波变换压缩的模拟仿真。     

基于提升小波变换的冲击性负荷电能表设计

分析了提升小波变换的分解原理,提出了基于提升小波变换的冲击性负荷电能计量新方法,并进行了冲击性负荷电能表的硬件设计。与传统电能表相比,该电能表能适应冲击性负荷情况下电流动态范围大、频带宽的测量特点。通过仿真实验,论证了该方法的可行性,并证明了该方法在实时处理速度上要优于第一代小波变换。     

分数阶小波变换的性质

小波变换是对信号时域-频域(Fourier域)的多分辨率分析,是一种线性时不变伸缩带通滤波.分数阶小波变换将小波变换的多分辨率分析理论推广到时域-广义频域(分数阶Fourier域),对信号分析处理有更大的灵活性.分析了分数阶小波变换的线性时变特性、存在正交分教阶小波的条件、分数阶Fourier域传递函数,以及分数阶小波变换在分数阶Fourier域的伸缩带通滤波.     

广义S变换地震频谱分解计算方法及应用

广义S变换依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及视频率四类参数构造基本小波,克服了S变换中基本小波固定不变的缺点,是一种高分辨率的时频变换。论文研究将广义S变换用于地震频谱分解,形成了广义S变换地震频谱分解算法和流程。广义S变换频谱分解技术不受时窗长度的限制,大大提高了抗噪性、稳定性和分辨率。实际算例证明,广义S变换地震频谱分解对河道等地质现象的刻画精度要大大高于傅氏变换频谱分解方法,是石油地震勘探中薄层储集体预测的有效手段。