用计算全息制作改进的Mexican-hat子波匹配滤波器实现二维光学子波变换

提出了应用计算全息制作改进的Ｍｅｘｉｃａｎ－ｈａｔ子波匹配滤波器,在一个光学４ｆ系统中实现了二维子波变换,给出了简要的理论分析和实验结果,实验结果与计算机模拟完全一致。     

扩散限制聚集模型的光学小波变换

论述了用Ｍｅｘｉｃａｎ－ｈａｔ小波函数簇实现扩散限制聚集（ＤＬＡ）模型的光学小波变换（ＯＷＴ）。采用一系列离散化的压扩因子,成功地将ＤＬＡ分形图像分解成多种尺度成分。因此,该方法能简单、快速地从不同时段直观地观察分形体自相似结构的形成过程。还用光学小波变换的方法求出了ＤＬＡ分形的分维值。实验结果证实了光学小波变换是一种实时分析ＤＬＡ 模型的重要方法。     

利用小波包变换实现音频压缩算法

构造了一个音频编码系统,用ＦＶ－ＭＬＴ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｖａｒｙｉｎｇ Ｍｏｄｅｌａｔｅｄ Ｌａｐｐｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ）＾［１］实现小波包的变换,进行对输入信号的时频变换。并利用时频变换输出的ＦＶ－ＭＬＴ系数计算蔗蔽门限,提出了基于小波变换的心理声学模型算法。对整个编码器进行了软件仿真,并与ＭＰＥＧ的标准编解码器进行了音质与压缩率方面的比较。在音质接近的情况下,该编码器的平均码率比Ｘｉ     

用余弦调制PR－FIR方法构造正交小波基

离散小波变换将离散时间信号分解为一系列不同分辨率下的离散近似信号和离散细节，紧支的正交规范小波与完全重构正交镜象滤波器（ＰＲ－ＱＭＦ）相对应。本文在“二带”正交小波基的构造条件下，利用余弦调制完全重构滤波器组的方法，实现了正交小波基的构造，计算模拟表明该方法非常简单、有效。     

基于M-频带小波变换的宽带语音编码算法

任何能量有限信号可以用Ｍ－频带紧支撑正交小波基展开，这有助于研究快速信号处理算法和高效编码算法。本文设计了一种基于Ｍ－频带正交小波变换的宽带语音编码算法，该算法语音质量好，编码时延小。     

应用小波变换于电磁场目标后向散射信号的时频图分析

本文将Ｍｏｒｌｅｔ小波用于电磁场后向散射信号的时频分析，为了更好地提高时频分析的时间和频率分辨率，我们对Ｍｏｒｌｅｔ小波进行了改进，并合理地选择尺度的变化规律，数据结果证明无论地同时提高时频分辨率还是抗噪声能力上，改进的Ｍｏｒｌｅｔ小波时频分析都优于短时傅里叶变换和Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布。     

基于小波变换的频谱细化分析方法

小波理论是傅里叶分析这一学科半个世纪以来的工作结晶，已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。本文基于小波变换可提取信号所需频率成分的特性，提出了小波变换频谱细化方法，文中介绍了小波变换频谱细化的原理和步骤，进行了计算验证，并与复调制ZOOM－FFT方法进行了比较，结果表明，小波变换细化谱方法，可得到比复调制ZOOM—FFT方法更细密的结果，小波变换细化谱方法实现起来更简单、容易，但计算量较大。     

小波理论在电子侦察中的应用

本文在介绍小波理论的基础上，讨论小波理论在电子侦察中的应用，主要是论述利用小波理论进行信号检测，特征参数提取，信号识别，无源相关定位以及小波神经网等。     

基于小波分析的汽轮机偏心信号监测研究

为提取汽轮机现场振动信号中偏心信号分量,方便偏心监测系统应用,提出一种基于小波分析的汽轮机偏心信号监测设计方案,利用小波Mallat算法对采集到的振动信号进行快速高频滤波,采用小渡包算法提取偏心信号特征.通过对振动模拟试验台采集到的信号进行滤波的试验证明该设计方案能够成功提取偏心信号.小波分析有效反映汽轮机现场振动信号特性,在偏心监测系统中取得良好效果,提高偏心监测精度.     

旋转机械振动信号中的小波滤波和特征提取

将小波方法应用于旋转机械状态检测中信号滤波与提取。利用小波Mallat算法对采集信号进行高频滤波，利用小波Packet算法对特征信号进行提取，并通过实验证明上述方法取得很好的效果。     

用计算全息制作二维Haar小波变换滤波器的研究

提出了用计算全息制作三类Haar子波滤波器的方法。将一维Haar子波函数组合,将得到三种类型的二维Haar子波函数,利用这三类二维Haar子波可以分别对图像进行角、水平边和垂直边的提取。采用罗曼Ⅲ型迂回位相编码法对三类Haar子波函数进行编码,绘出计算全息图。为了提高全息图的质量,采用显示器分屏抓图的办法,将全息图分割输出。在4f系统中实现对二维图像的三类Haar子波变换,给出了提取二值图像特征的模拟结果。     

采用小波能量的光纤周界报警信号辨识

采用小波变换法对光纤周界报警系统的采样信号进行阈值滤波,根据滤波后信号的特征,采用db8小波基对信号进行4尺度小波分解,并统计各尺度下的小波细节系数能量,获取原始信号各频带的信号特征,并基于信号特征进行信号识别,能可靠的对蓄意入侵信号进行报警。实践证明,采用这种识别法可使该系统的误报率降低。     

具有平移和尺度不变性的自适应小波变换

本文提出了一种具有平移和尺度不变性的自适应小波分解新方法,该方法利用信号的一阶、二阶矩及正交小波尺度函数,先对信号进行自适应小波"重整".然后再对重整后的信号进行普通小波变换.本文证明这种自适应小波变换是平移和尺度不变的,并给出了计算自适应小波变换系数(称为小波不变矩)的一种有效算法.对二维数字信号(图像)的实验证实了我们的结论.     

基于小波多尺度检测特性的扩频序列捕获研究

根据小波分析的特点，将小波检测引入扩频序列捕获系统中，利用扩频码捕获时信号(调制信号)和未捕获时信号(高斯白噪声)的小波变换的不同特征，结合多分辨分析，设立小波变换阈值，正确识别捕获状态。并且，对这种利用小波检测的捕获方法进行了仿真实验，分析与实验表明这种方法具有一定的理论价值和实用价值。     

循环级联式的子波变换相关识别

提出了一种时序循环级联式的子波变换相关识别系统。该系统是基于循环使用一个普通光学相关器，而相关器采用光折变全息图作为空间匹配滤波器，一个受计算机控制的空间光调制器作为输入器件，方位不同的参考光用于编码存储不同的输入信号、不同的子波和子波变换的傅里叶谱的多重信息。通过计算机控制系统互连网络和级联循环次数可完成用于不同目的的相关运算。给出简要的原理分析，并用纯光学方法实验研究了Ｈａａｒ子波变换、Ｈａａｒ子波变换相关识别，并与普通相关识别作了对比。讨论了该系统所具有的诸多方面的特点     

光学子波变换（2）实验结构及技术

本文描述了子波变换在频谱域中的表达，讨论了光学子波变换的特性。着重介绍了一维的和二维的光学子波变换实验系统和实验技术。并报道了我们用光学子波变换方法对一维信号的分割和对二值图象特征提取的实验结果。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

基于小波分解的计算机图像去噪算法

计算机图像在形成过程中较易受到外界因素的干扰而形成噪声,对图像质量噪声较大的影响,小波分解可对图像信号在频域中进行细致的划分,选择合适的阈值可实现图像去噪的目的。文中分别对图像质量,小波分解、Mallat算法和小波阈值去噪进行阐述,并利用Matlab仿真软件对应用小波分解的图像信号进行去噪。仿真结果表明,该方法具有较好的图像去噪效果。     

一种弱信号检测新方法分析

通过计算机仿真分析一种基于频域积累和小波变换相结合的弱信号监测方法,仿真在Matlab上完成。分别分析小波变换和频域积累用于弱信号处理的去噪效果。仿真表明,小波变换对信噪比很低的信号去噪效果较差,频域积累需要较长的数据采集时间,会使信号处理的实时性变差。在此基础上,提出将两种方法结合起来使用,先用频域积累将信噪比提高,再用小波变换进一步去噪,从而形成了一种新的弱信号检测方法,该方法既可有效去噪,实时性也较频域积累有很大改善。