一种小波自适应阈值的MEMS陀螺降噪方法

随机噪声是影响MEMS陀螺精度的重要因素。文中在介绍提升小波变换、平移不变小波变换和传统闽值的基础上．采用4阶Daubechies平移不变提升小波变换自适应阈值降噪方法．对某MEMS陀螺信号分解4层进行自适应阈值降噪处理．数据处理验证了此算法在MEMS陀螺降噪处理的有效性。     

基于FPGA 的La Gell 5/3 小波变换的硬件电路设计

为了对冗余的图像数据进行有效的压缩,提出一种基于FPGA的快速小波变换的方案。介绍了La Gell 5/3提升小波变换的原理,设计了适用于高帧频CMOS相机的La Gell 5/3提升小波变换硬件结构,采用Verilog硬件语言在QuartusII软件平台下对设计方案进行了实验,利用Matlab语言对图像进行反变换,并通过变换前与反变换后图像的比对,验证了算法的可行性。实验结果证明:该方案成功实现了基于FPGA的La Gell 5/3提升小波变换系统对给定图像的三级快速小波变换,相比较于DSP等硬件电路,更适合于高速图像实时处理的应用。     

基于小波变换的光纤陀螺信号去噪方法

摘要：为提高光纤陀螺的使用精度,提出一种基于小波变换的光纤陀螺信号去噪方法。根据小波变换的原理, 使用四阶Daubechies 小波对光纤陀螺信号进行分解,选择改进阈值法对小波系数进行重构。该方法能有效滤除噪声 并保留有用信号,克服了硬阈值与软阈值的缺陷,能有效地提高光纤陀螺的使用精度。     

整数小波变换与矢量量化在图像处理中的应用

研究了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合在静止图像处理中的应用。将提升框架的整数小波变换的优点同矢量量化编码方法相结合，可在一定程度上解决编码速率低，难以生成通用码本的问题，同时小波变换方法的优点还能克服LBG等经典算法对高频分量的平滑，提高了分辨率。仿真结果表明：采用提升方法的整数小波变换和矢量量化相结合进行静止图像的压缩，同经典的图像压缩算法相比，在一定程度上降低了计算复杂度，提高了压缩效率，同时简化了编码与解码的过程，并可利用数字信号处理器（DSP）予以实现。     

基于小波变换的数字视频多分辨率编/解码及图像轮廓识别

基于小波变换和Mallat算法的数字视频编/解码及图像轮廓识别,编码端用小波变换将二维图像信号子带分解成1个低频分量和3个高频分量,并结合可编程量化和Huffman编码获得较大压缩比信号的数据比特流,实现数字视频编码.在接收端,用小波逆变换对4个子带信号重构,恢复出原始二维图像信号,实现视频解码.用小波变换的分辨率特性和二维子带谱分析法实现图像轮廓识别.     

一种基于小波变换的电视图像分割方法

研究了一种基于B样条小波变换的自动阈值分割算法.提出基于灰度统计特性的直方图移动平均法,从而有效地消除噪声对图像的影响,使图像直方图更加光滑.运用B样条小波变换快速算法,大大减少了计算量.基于小波变换多分辨分析的策略,提出一种多尺度小波变换分割方法,进一步提高了分割精度.通过对算法仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性.     

基于提升小波的超声信号降噪方法

针对经典小波在逼近信号时产生的细节信号会被当做噪声滤除的问题,提出了基于提升小波的超声信号降噪方法。该方法用剖分、预测、更新,把信号进行单层分解,然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行阈值函数处理,再进行小波重构。相对于传统的一代小波,该算法不依赖于傅里叶变换,计算简单,可有效节约内存。仿真与实验结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,降低原始信号中所含有的噪声,并可以起到数据压缩的效果。     

基于小波尺度相关的船舶轴频电场信号检测算法

针对现有船舶轴频电场信号检测算法检测微弱信号能力弱和计算量大等问题,提出了基于小波尺度相关的目标检测算法。该算法利用目标信号和噪声在小波变换各尺度上相关性的差异,求取实测信号的两重小波相关系数,并对其进行二次小波变换,将变换后的两重小波相关系数作为检测信号进行滑动功率谱检测。实测数据对滑动功率谱算法、基于小波包分解的检测算法和本文算法的验证结果表明,本文算法能在更低信噪比情况下有效地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中检测出来。     

基于提升小波的光纤陀螺1/fγ类型分形噪声滤除方法

光纤陀螺随机噪声中包含了白噪声和具有长程相关性、自相似性及1／f^γ类型谱密度特点的一种非平稳随机噪声——1／f^γ类分形噪声。传统的滤波方法无法有效去除该类噪声，而由于分形信号在小波按所具有的特性，使小波变换成为研究分形噪声的有力工具。提升小波相较传统小波变换结构更简单，速度更快，计算更简便，结果更准确，对存储空间要求较低，故采用一种新的基于提升小波的滤波方法对光纤陀螺的输出信号进行软阈值滤波。进而提高光纤陀螺的精度。对多组实测数据进行仿真，结果验证了这种方法的有效性。     

一种基于小波变换的数字图像非线性滤波器快速算法

文中针对传统数字图像离散序列非线性滤波器算法中运算量大的缺陷,提出了一种新的基于小波变换的数字图像离散序列非线性滤波器计算方法.基本思路是将双边小波变换简化为单边小波变换,降低了计算模型的复杂度,利用向量奇偶分量同时代入模型计算,简化了数据恢复的步骤,从而大大提高了离散型非线性滤波器运算速度.实验结果证明,文中所提出的方法能够很好地兼顾算法的效率和概率分布图的准确性.     

基于提升小波包变换集成特征提取模型

为了从发动机缸盖振动信号中快速提取出反应完备状态信息的特征,针对信号特点和提升小波包变换的性质,建立了适于在线提取的缸盖振动信号特征参数体系。总结了提升小波包变换的3个性质一不相关性、可逆性和保序性,利用3个性质将降噪、特征提取和消除波动集成到一次提升小波包分解与重构过程,建立了发动机缸盖振动信号集成特征提取模型,给出了集成消除波动的特征计算公式和特征值标准化公式。通过实例,对集成特征提取模型的工作过程进行了说明。     

基于多尺度自适应卡尔曼滤波的分形信号去噪

针对1/f分形信号在传输过程会受到噪声污染问题,提出了一种基于小波变换与自适应卡尔曼滤波相结合的多尺度自,应去卷积滤波方法.根据小波变换对l/f分形信号进行白化的特点,在小波域对小波系数建模,先利用最小二乘法求解模型系数,然后基于自适应卡尔曼去卷积滤波对1If分形信号进行估计.仿真实验表明,在不同的输入信噪比与分形指数情况下,所提出的去噪方法均能取得较好的效果.     

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

在Claypoole自适应小波变换基础上,提出了一种扩展的自适应小波变换方法。该方法将Sweldens构造小波的内插细分多项式,由奇次扩展到正整数次,从而扩大了自适应小波消失矩的选择范围。将自适应小波变换与扩展自适应小波变换应用于信号滤波,结果表明：扩展自适应小波变换,得到了理想的滤波效果,也为应用提供了更广泛的自适应小波选择。     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

An Orthogonal Wavelet Transform Fractionally Spaced Blind Equalization Algorithm Based on the Optimization of Genetic Algorithm

An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels.     

基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,提出了一种基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法(WT-FSE-GA).该算法通过对分数间隔均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并利用遗传算法全局随机搜索的特性,对均衡器权向量进行优化,以降低CMA陷入局部收敛的可能性.与...     

遗传小波神经网络故障字典在模拟电路故障诊断中的应用

以神经网络、小波分析和遗传算法等为代表的智能诊断技术,是故障诊断技术发展的一个重要方向。以传统故障字典法、BP神经网络、小波分析和遗传算法等基本原理为基础,将神经网络、小波分析和遗传算法与故障字典结合,用小波分解预处理故障信号提取故障特征,用遗传算法优化BP神经网络的结构和权值,对基于遗传小波神经网络的故障字典在模拟电路故障诊断中的应用进行研究,并结合实例验证其实际使用性能。     

基于小波熵的弹丸激波信号特征提取方法研究

在实验中获取的弹丸激波实测信号,由于受到激波在空气中传播时各种因素的影响,使得获取的信号有很多不确定性,其持续时间难以利用传统的信号处理方法来获取.文中从小波变换的角度出发,通过在尺度域上对信号能量的一种划分,引入了小波能谱与小波熵作为信号特征提取的特征量来反映系统信号的统计特征.实验结果表明,该算法能有效提取弹丸激波信号特征,速度快、准确率高,而且具有对噪声不敏感的优势.     

小波变换在多层复合材料的超声波检测中的应用

针对多层复合材料深层界面脱粘检测中回波信号信噪比低和难以分辨的难题,将小波变换引入到回波信号的超声波检测中来;分析了小波变换及多分辨率分析的理论依据,针对回波信号首先进行小波去噪,然后提取小波变换后各频段的信号能量作为特征,为缺陷分析及识别提供依据;实验结果表明:小波阈值去噪算法的改进方案明显要比单纯的硬阈值和软阈值方法降噪效果好,信号分析方法并可有效提取信号的特征,并将缺陷识别、定位。     

脉动风速时程数值模拟

对高层、高耸和大跨轻柔等风敏感结构而言,风荷载是主要控制荷载,必须考虑风荷载的动力作用。分析了风速时程模拟方法的概况,包括传统的谐波叠加法、线性滤波法,以及近年来发展起来的小波分析、逆傅立叶变换法。采用AR法模拟了某索-桁移动机库的脉动风速时程。总结了各种方法的优缺点,展望了风速时程模拟的前景。