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。     

JPEG2000小波变换仿真

提出一种基于JPEG2000中推荐的提升结构的5/3小波变换硬件实现方案。该方案在加载数据的同时进行边界扩展,无须对运算电路进行逻辑控制,可以复用加法器,提高了资源利用率。该方案在FPGA上仿真通过。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。本文介绍了小波原理以及信号消噪原理和方法,并将小波变换与傅立叶变换进行比较,仿真结果表明,小波变换是一种有效的消噪方法。     

小波变换与傅立叶变换相结合的信号实例分析

文章采用离散小波变换与快速傅立叶变换相结合的方法,先对原始信号进行小波分解,再对各子带信号做快速傅立叶变换,从而得到各子带上时间信号的频谱。计算机仿真的实例分析表明,该方法将小波变换和傅立叶变换的优点结合了起来。     

小波变换在突变信号检测中的应用

本文介绍了小波变换应用于实变信号检测的原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例在文中得到验证。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

小波变换在鼾音信号分析中的应用研究

鼾音是上呼吸道阻塞的重要体征,是典型的非平稳信号。本文探讨了基于正交小波变换的鼾音信号分析方法,利用小波变换能较好地体现出信号不同频段的特征,较之传统的傅氏变换具有明显的优点,给分析干扰信号或医疗诊断提供了非常有价值的信息。     

小波变换在热电偶测温信号降噪中的应用

借助CO2激光器产生的瞬态高温脉冲信号对热电偶传感器的探头加热来模拟发动机工作过程中产生的瞬态尾焰温度场。对热电偶测得电压信号选用不同的小波基进行降噪处理,探讨不同的分解层数及阈值对小波分析的影响,利用MATLAB软件对信号进行降噪处理。仿真结果表明采用db3小波函数,‘s’软阈值,对信号进行三层分解时的降噪效果最佳。     

基于子波变换阈值决策的非稳信号去噪

本文通过对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行研究,该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。接着具体讨论了在Sym8子波基底下,用此方法对非稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真,结果表明该方法抑制噪声效果良好且简单易行,是传统匹配滤波无法比拟的。     

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

基于小波变换的图像分割技术研究

图像分割是一种重要的图像分析技术.近年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能.     

基于小波变换的变压器保护装置的研究

简述了变鹾器保护的重要性,分析了电力变压器励磁涌流产生的原因,提出了基于小波变换的变压器保护方燕,并简单介绍了基于FPGA的小波变换IP核的实现方法。使用FPGA实现小波变换,可以据高变压器保护的实时处理速度和精度。该设计能大大提高变压器保护的精确性、灵敏性和可靠性。     

基于小波变换的特征提取方法分析

论文提出并讨论了四种基于小波变换的特征提取方法基于小波变换的模极大值特征、基于小波分解的能量特征、基于小波包分解的熵特征以及基于适应性小波网络的特征提取方法,阐述了各方法的基本原理及实现过程,并将其用于水声信号的特征提取,通过分类结果比较,分析了各种方法的特点及适用性。     

基于小波变换的双通道相干语音增强

提出了一种基于小波变换的双通道语音增强方法.该方法将双通道接收的带噪语音分解到各小波子空间,在对噪声非平稳特性的精确估计的基础上有效地进行相干增强处理.针对语音和噪声在各小波子空间的不同时-频特性,采用不同参数值的MMSE-STSA估计器进行后续滤波,可以将遗留噪声进一步滤除.文章最后的实验结果证明,与传统的双通道相干语音增强方法相比,该方法具有更好的处理效果.     

基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法

该文首先研究了一种基于离散小波变换(DWT)的干涉图滤波算法,对该算法的噪声模型和处理流程进行了详细的分析,并在其基础上做了基于静态小波变换(SWT)的改进。接着利用实测数据对这两种方法做了实验,通过对实验结果的分析,提出了一种高噪声环境下,在保证残点数降低率的同时,还能提高干涉条纹质量的滤波方法。在此滤波方法的基础上, 进一步提出了基于信噪比门限判断的干涉图两级处理滤波法,并对其处理流程做了详细的讨论。利用实测数据对该方法进行了仿真,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法的研究

本文利用心音信号在小波域的分布特点,提出了一种基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法。通过对不同类别的心音信号数据分析表明,本方法不仅能抑制各类噪声的干扰,而且能有效地区分不同情绪状态下心音信号的模式特征,为分析人类情绪变化的特点提供了一种实用而有效的方法。     

基于小波变换的非均匀采样信号频谱的研究

该文提出基于小波变换的非均匀采样信号频谱的检测方法,给出变换函数关系使得非均匀采样信号满足小波变换的两个基本条件。文中说明了小波的非均匀化过程,从均匀小波得到非均匀小波,以非均匀小波分析非均匀采样信号,得到非均匀采样信号的频谱。文中还说明了非均匀小波变换的抗混叠的原理以及对信号频谱的检测方法,最后给出实验结果。理论和实验表明,非均匀采样信号的小波变换方法是一种行之有效的非均匀采样信号的频率检测方法,使用该方法处理信号可以得到准确的频率估计效果。     

一种基于小波变换的码元速率盲估计方法

小波变换对暂态信号具有较强的检测能力，根据这一性质可以通过提取数字信号码元变化处的暂态信息来估计码元速率。目前的算法存在尺度盲点、抗噪声性能低等弱点，本文针对这些问题作了分析和改进，提出了一种通过对信号基带形式进行二次小波变换来提取码元速率的估计方法，不仅能克服了目前算法的不足，而且所需要先验知识少，能达到码元速率的盲估计。仿真实验表明了该算法较其它算法具有较高的精确度和抗噪性能。