基于Mellin变换的连续小波变换快速算法

连续小波变换（CWT）快速算法的研究对于小波变换在信号处理领域更加广泛，深入的应用有重要意义．本文提出一种基于Mellin变换的CWT快速算法，其特点是一次算出某一固定时刻各个灰度的变换结果．算法的计算量与待分析信号的数据长度成正比，在任一时刻下为两个2N点FFT和一次2N点复数乘法（N为分析尺度个数）．该算法适用于尺度跨度较小，对尺度分析要求较细的应用场合。     

基于新的小波基函数的二相编码信号检测

构造了一种新的小波基函数，提出了一种基于连续小波变换（CWT）的检测方法，并以叠加高斯白噪声的二相编码信号为例进行了算法仿真。仿真结果表明，这种方法对较低信噪比下二相编码信号的检测效果良好，在信噪比为-6．7dB时仍然能够准确地识别出二相编码信号。     

基于FMCW雷达的呼吸模式分类技术研究

针对当前使用调频连续波雷达的呼吸模式分类算法准确度不高的问题,本文提出一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）结合长短时记忆（LSTM）网络的多呼吸模式分类方法。方法共分为四步：第一步,对雷达提取的呼吸信号进行预处理;第二步,使用快速傅里叶变换（FFT）与连续小波变换（CWT）提取呼吸信号特征;第三步,根据呼吸特征对五种呼吸模式信号（正常呼吸、呼吸过速、呼吸过缓、呼吸深大、呼吸暂停）打标签制作数据集;第四步,使用数据集训练网络得到模型,并使用新数据测试模型。实验结果表明,此方法分类准确度要比现有使用CNN网络方法高5%左右。     

基于小波变换的激光干涉微位移变化量测量方法

为了克服传统快速傅里叶频谱分析方法不适用于非平稳信号的缺点,实现基于全光纤激光干涉微位移信号变化量的精确测量,研究了基于连续小波变换(CWT)非平稳信号分析的相位解调算法。分析了在信号的频带上如何利用小波脊提取数字信号的瞬时特征,并在提取的特征基础上,得到小波脊的相位,完成对信号相位的提取,进而得到物体的位移信息。根据处理方法,进行了理论分析、计算机模拟和相关的验证性实验,对采集的位移干涉信号进行处理得到待测位移量,并与傅里叶变换相位提取方法的测试结果进行了比较分析,证明该方法具有更高的精度,对各种信号处理都具有很强的稳健性。实验结果表明此算法精确度高、复杂度低,具有广泛的应用前景。     

水泥路面脱空区域GPR信号的时频域分析

水泥路面脱空是导致路面板块断裂的主要因素,若能及早确定脱空区域的范围,则可为水泥路面结构安全性的力学分析提供依据。以水泥路面脱空病害为研究对象,采用正演模拟方法研究了不同脱空形状以及不同填充物质对GPR(探地雷达)响应信号的影响;采用编程软件设计了探地雷达(GPR)信号处理模块,使用连续小波变换(CWT)提取脱空区域的信号特征,对病害区域进行了3D重构;并将上述方法在构建的室内脱空模型上进行了验证。结果表明,设计的后处理软件可实现GPR信号的后处理功能,为正演和反演数据的信号分析提供有效工具;经过CWT处理后的脱空与正常路面的GPR信号在时频域差异明显,CWT图谱能量集中区域可表征脱空的深度和范围,CWT结果还可用于3D可视化分析,为解译脱空区域范围以及判断是否含水提供参考,这为GPR信号解译提供了新的处理手段。     

三维面形测量中小波变换和傅里叶变换的对比研究

傅里叶变换轮廓术（Fourier transform profilometry，简称FTP）进行三维面形测量时，若无频谱混叠，可以得到很好的测量效果。但由于FTP是全局变换，频域内丢失了空间信息。当被测物体形状复杂或被噪声严重污染时，频域中频谱分布展宽，可能发生频谱混叠，导致基频分量提取不完整，从而不能正确地恢复出被测物体。本文利用小波具有的局部分析能力和噪声抑制能力，采用小波变换的方法（Continuous Wavelet Transform，简称CWT）从混叠条纹和噪声条纹中提取出完整的基频分量。我们采用Morlet复小波函数对变形光栅条纹进行处理，详细研究了CWT和FTP两种方法在不同情况下的优缺点，并通过计算机模拟和实验证实理论分析的正确性。     

基于核主成分分析的EMD去噪算法

本文以超声回波信号去噪为目的,研究了基于经验模态分解（EMD）分解的去噪方法。分解过程中固有模态函数（IMF）信号与噪声混叠,还会产生虚假分量,提出了基于核主成分分析（KPCA）的经验模态分解算法。首先对原信号进行经验模态分解得IMF分量;然后对信号进行KPCA变换,将各分量获得的贡献率与阈值比较,最终以去除分量中夹杂的噪声。为证明本文方法的有效性,还给出了仿真实验的仿真结果。     

基于小波变换的脑电信号噪声消除方法

本文探讨了基于正交小波变换的脑电（ＥＥＧ）信号分析方法,并利用小波变换对脑电中瞬态脉冲干扰进行检测和消除。实验结果表明,在对脑电信号进行分析和处理方面,小波变换较之传统傅立叶变换方法具有明显的优点。     

基于ST-FRFT的非合作水声脉冲信号检测方法

为解决非合作条件下水声脉冲信号检测与参数估计的难题,本文提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测方法。线性调频（LFM）和单频（CW）脉冲信号是最常见的两种水下声脉冲信号,在非合作条件下,信号参数信息的缺失使得不能直接采用匹配滤波检测方法,傅里叶变换（FT）对CW信号具有良好的检测增益,但对LFM信号检测增益下降,尤其是具有较大调制率的LFM信号。分数阶傅里叶变换（FRFT）对LFM信号具有良好的能量聚集性特点,有利于LFM信号的检测,并且包含了Fourier变换,同样适用于CW信号的检测。为了同时获得接收信号的时域和频域特征,设计了基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测器,可以实现信号参数未知的情况下对LFM和CW信号的截获检测。理论分析了ST-FRFT与STFT方法针对LFM信号和CW信号的检测性能,基于FT的方法对LFM信号的处理增益受到调制率的影响,相对于CW信号增益下降,并且随窗长呈非线性变化,非合作条件下难以获得最佳窗长,而FRFT对LFM信号可以获得近似匹配滤波的处理增益,提高了LFM信号的检测性能。仿真结果和湖试数据处理结果验证了理论分析的正确性与该方法的有效性。      

基于连续小波变换的瞬态位移干涉仪信号处理

提出一种连续小波变换(CWT)用于频率急剧变化的瞬态位移干涉仪信号处理的方法.连续小波变换利用对不同频率具有不同分辨本领的特性,对信号进行时频分析,计算出信号频率,进而恢复出信号的速度.当在可变时间窗口宽度内小波的中心频率和信号局部频率相等或接近时,小波变换系数幅值最大,据此能判断出信号的频率.用连续小波变换方法对计算机模拟的化移干涉信号进行处理,恢复的速度相对误差在3%,从爆轰实验的光纤位移干涉仪信号中也能够准确地恢复出物体的速度历史.     

一种基于可视密码的轮廓小波图像零水印方案

为了实现数字图像的版权保护,提出了一种基于可视密码的零水印方案.该方案首先实现了一种轮廓小波变换(CWT)的多尺度几何分析方法,然后通过在变换域能量最高的中频子带适当选取系数,结合预定义的可视密码码书,将二值水印图像藏匿于两个分享中,从而构造出零水印信号.实验结果表明,该方案不仅能在不改变原始图像的情况下实现版权保护,而且鲁棒性强,能抵抗JPEG压缩、剪切、加噪、锐化及旋转等图像处理攻击.     

一种基于小波域的运动估计方法

提出了一种基于多尺度边缘检测(MED)与连续小波变换(CWT)相结合的运动目标估计方法。首先,利用多尺度边缘检测算法,得到抗噪性好、边缘连续清晰的运动目标边缘图像。然后,利用连续小波变换把目标序列图像映射到运动状态参数空间。该方法同时拥有MED和CWT的优良特性。实验表明,该算法是对旋转、遮挡和有噪等复杂运动目标进行运动估计的有效方法。     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

提出了一种新的基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法.将音频信号进行3级小波分解,在第3级上对小波系数加回声,根据不同的水印值选择不同的回声延迟,然后重构音频信号.检测时采用复倒谱变换,实现了水印的盲检测.实验表明,该算法具有很好的透明性和鲁棒性,能抵抗重采样,低通滤波等常见攻击和抖动,随机剪切等同步攻击.     

基于连续小波变换的多数据心率提取方法

针对多普勒雷达生命体征检测时强谐波干扰问题,提出一种基于连续小波变换特征提取的改进方法。首先,针对特征信号选择多组不同时间长度的数据集;然后,在小波域分别进行连续小波变换。根据频谱峰值位置是否与数据时间长度相关,识别呼吸信号、呼吸谐波和心跳信号提取心率信息,并对频率分辨率进行分析。实验结果表明:采用文中提出的方法利用4 s~5 s的数据即可检测出心率,当频率分辨率要求为0.1 Hz 时,该方法在有效消除谐波和快速识别心率方面得到了较为满意的效果。     

基于SVD的小波变换图像去噪方法

针对传统SVD图像去噪方法的不足,提出了一种基于SVD分解的小波分解图像去噪方法。通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分。实验结果表明该文提出的方法适用于图像信号的提取,与传统的SVD去噪方法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

The dual-tree complex wavelet transform

The paper discusses the theory behind the dual-tree transform, shows how complex wavelets with good properties can be designed, and illustrates a range of applications in signal and image processing. The authors use the complex number symbol C in CWT to avoid confusion with the often-used acronym CWT for the (different) continuous wavelet transform. The four fundamentals, intertwined shortcomings of wavelet transform and some solutions are also discussed. Several methods for filter design are described for dual-tree CWT that demonstrates with relatively short filters, an effective invertible approximately analytic wavelet transform can indeed be implemented using the dual-tree approach.     

Investigation of the structural and functional relationships of oncogene proteins

Proteins are the biomolecular workhorses driving the most biological processes in any living organism. These processes are based on selective interactions between particular proteins. So far the rules governing the coding of the protein's biological function, i.e. its ability to selectively interact with other biomolecules, have not been elucidated The resonant recognition model (RRM) is a novel physicomathematical approach established to analyze the interaction between a protein and its target. The RRM assumes that the specificities of protein interactions are based on the resonant electromagnetic energy transfer at the specific frequency for each interaction. One of the main applications of this model is to predict the location of a protein's biological active site(s) using digital signal processing. This paper incorporates the continuous wavelet transform (CWT) into the RRM to predict the active sites for a chosen protein example. We have investigated the oncogene functional group using digital signal analysis methods, in particular Fourier transform and CWT determined oncogenes' characteristic frequency and functional active sites; and performed the design of the peptide analogous. The results obtained provide new insights into the structure-function relationships of the analyzed oncogene protein family.     

基于余弦窗变换的MPSK和QAM信号的码速率估计

电子对抗的实际应用中为了完成信号的分类、解调任务，需要精确估计截获信号的码速率。针对数字通信中常见的MPSK、QAM信号，提出了一种基于余弦窗变换的码速率估计新算法。利用余弦窗变换确定信号相位跳变位置，进而利用谱分析精确估计码速率。理论分析证明了算法的有效性。仿真试验表明，当信噪比大于5dB时算法是有效的，且优于采用小波变换的方法。