小波变换用于快速跳频信号的测频

小波变换具有局部显微特性,对瞬时信号有较强的捕获能力。该文从连续小波变换与离散小波变换的定义出发,分析了小波变换的带通滤波特性与分析尺度的关系,并通过比较不同尺度下小波变换结果,得到了一个小波变换测频方法,理论与仿真结果表明,与傅立叶交换相比,该方法可以大大改善快速跳频信号的测频精度与抗噪声性能。     

小波变换在傅立叶变换轮廓术中的应用

从小波变换本质、原理出发 ,说明它在提取条纹位相方面的应用 ,通过阐述小波变换与傅立叶变换两者之间的内在联系 ,将小波变换应用到傅立叶变换轮廓术中 ,并着重用傅立叶变换的原理对小波提取位相的原理进行详细解释。模拟结果表明 :小波变换在傅立叶变换轮廓术中的应用是正确的、可行的。     

基于小波变换和快速傅立叶变换的电网谐波分析

谐波分析是谐波治理和研究谐波问题的基础。文中介绍了一种将小波变换和快速傅立叶变换结合起来的谐波分析方法,给出了电能质量信号突变点的确定公式,并对三相全控桥式整流电路产生的谐波电流进行仿真分析,得出了采用这种方法能够分别检测出扰动信号的起止时刻,也能够分析各次谐波的幅值和相角的结论。     

小波变换在语音信号降噪技术中的应用

小波变换是一种时频变换方法,它由短时傅立叶变换发展而来,继承了局部化的思想,克服了短时傅立叶变换窗口大小不随频率变化的缺点,并且可以提供随频率改变的时频窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。文中介绍了小波变换的基本理论及其在语音信号降噪中的具体方法,使用加入高斯白噪声的语音信号作为被处理信号进行小波降噪,并且对比了使用不同阈值小波变换的降噪效果,验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。     

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。     

基于小波变换和FFT的电能质量检测的研究

傅立叶变换可以精确确定出平稳波形中各次谐波的幅值;它只能检测基波和整数倍于基波的谐波,傅立叶变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,从而使检测出谐波的幅值、相角和频率均存在较大的误差。小波变换可以准确确定发生突变的时刻,滤除干扰信号,但出现各次谐波频段混叠现象。故此文中采用基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法。用小波变换检测电能质量信号的突发信号,对各次谐波混叠的信号采用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果。     

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。     

分数阶傅立叶变换OFDM系统自适应均衡算法

由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统均衡方法在快速衰落的信道环境下性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统自适应均衡方法,它用分数阶傅立叶变换代替傅立叶变换进行子载波调制与解调,同时在分数阶傅立叶域对接收信号进行自适应均衡.文中给出了最优分数阶傅立叶变换阶次的选取方法,和分数阶傅立叶域最小均方算法的步骤.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅立叶域的自适应均衡算法较传统频域方法有更好的均衡效果,并且复杂度不高.     

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.     

基于小波变换和傅立叶变换的脉内调制特征识别

脉内特征分析是雷达信号分选的基础,也是电子对抗领域里的一个重要课题。主要讨论了用小波变换结合傅立叶变换的谱分析来识别雷达信号的脉内调制特征,并给出了仿真结果。     

Study on Denoising Based on the Wavelet Transform

The wavelet transform has remarkable advantages and wide applications in denoising because of its characteristic of good time-frequency. Based on the analysis of traditional wavelet denoising methods, which are based on Fourier transform, an improved method is proposed. It overcomes the shortcomings of the traditional Fourier denoising method. In this paper, the denoising procedures are introduced respectively based on the wavelet transform and the method of connecting the wavelet threshold with the wavelet...     

应用于信号处理的Fourier变换与小波变换

在分析Fourier变换与小波变换异同点的基础上,对它们在不同类型信号的处理过程中的应用进行了探讨．并给出一个检测故障点的仿真实例,证明了小波变换的优越性．     

基于小波变换与稀疏傅里叶变换相结合的光场重构方法

随着计算机图形学和计算机视觉技术的发展,光场开始进入人们的视线并被迅速应用于各个领域.然而光场的获取需要大量的图像,具有数据量大,获取成本高等特点,因此学者们越来越关注如何利用少量的光场数据获取整个光场这一问题,并且做出了大量的工作.针对上述问题,本文将小波变换与稀疏傅里叶变换相结合,利用光场在角度域的稀疏性提出一种新的光场重构方法.首先,利用小波变换多分辨率分析的特点,通过小波变换将原始图像分解为多个不同频率的子图像;然后分别对每个子图像通过傅里叶切片定理恢复其频率位置,从而可以分别得到它们的二维角度谱;最后将每个子图像的二维角度谱合并,进行小波逆变换获得整个光场.本文方法利用小波变换将原图像分解为多个不同频率的子图像分别同时处理,不仅降低了算法的复杂度,大大减少了算法的运行时间,为光场的广泛应用提供了条件,而且相比于单独运用稀疏傅里叶算法重构,本方法有效地抑制了窗口效应,使重构结果更加准确.此外,本文方法将高频信息和低频信息分开重构,可以有效地改善并网恢复中小频率丢失的问题,进一步改进重构结果.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

利用小波变换实现基于结构光投影的S变换轮廓术

S变换是一种集合了窗口傅里叶变换和小波变换优点的时-频分析技术,将一维的信号映射到二维的时-频空间,具有良好的时频分辨能力。由于S变换谱和傅里叶变换频谱之间存在直接联系,且具有类似于小波变换的多分辨率能力,S变换可以通过快速傅里叶变换算法实现,也可以通过小波变换算法实现。研究了基于小波变换算法的S变换在基于结构光投影的三维光学测量中的应用,给出了理论分析,特别讨论了S变换中频率因子的选择,并同基于快速傅里叶变换算法的S变换轮廓术结果进行了比较。完成了计算机模拟和实验研究。     

Power System Harmonic Detection Using Frequency-Domain Interpolation Wavelet Transform

Multi-frequency harmonics detection is important for fault diagnosis, harmonic analysis and parameter detection in power system[1,2]. The conventional harmonic measurement methods are fast Fourier transform (FFT) and short time Fourier transform (STFT), FFT is suitable for integer harmonic analysis, but it brings large error to non-integer harmonics due to its spectral leakage, aliasing and picket fence effect. STFT can detect non-integer or non-period harmonics with low resolution, beca…     

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。     

小波变换在机械故障信号分析中的应用

正确检测机械故障信号对提高机械设备运行稳定性具有非常重要的意义。通过简要介绍小波变换应用在信号奇异性检测方面的基本原理,提出基于小波变换的机械故障信号分析方法,该方法既充分利用了小波变换在故障信号分析中的优点,又克服了传统傅里叶变换分析方法的不足,对机械故障信号处理具有良好的效果。     

基于小波变换的指纹图像压缩方法

小波分析是傅里叶分析方法的突破性进展，在非平稳信号处理中，取得了良好的效果。数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域。指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求。为此，简要的介绍了小波变换的基本原理，提出了一种新的指纹图像压缩评价准则并给出了基于小波变换的指纹图像压缩方法。     

基于小波变换的超短脉冲相位回归

针对频率分辨光学门法(FROG)要用傅里叶变换迭代算法耗时较长不利于实时检测的缺点,及光谱相位相干直接电场重构法(SPIDER)中用传统傅里叶方法滤波过程会产生相位噪声的缺点,提出了用小波变换回归相位的方法。对FROG迹线进行时-频分析直接提取脉冲相位,从SPIDER方法的光谱干涉条纹的小波变换中直接读取相位,对两种方法的小波变换进行了数学模拟,并与傅里叶变换结果进行对比,得到:小波变换能准确地回归超短脉冲相位。最后采用SPIDER方法测量了KLM钛宝石激光器输出脉冲的光谱干涉条纹,并用小波变换和傅里叶变换重建了光谱相位,消除了窗口滤波引入的噪声,证明了方法的正确性和可靠性,更适用于超短脉冲的评价。     

基于连续小波变换的雷达信号处理

在步进频率雷达一维距离成像技术中,经典的傅里叶变换算法受到距离分辨率的限制,并且存在较高的副瓣电平。针对这一问题,本文提出将连续小波变换算法用于频率步进雷达的一维距离成像。该方法在保持高距离分辨率的同时,可有效降低回波信号的副瓣电平。