波形匹配小波设计及其在信号数据压缩中的应用

小波变换被广泛应用于信号数据压缩领域,如何选择小波基,达到用稀疏系数最优表示信号是提高压缩比的关键问题之一。该文提出了选用与信号波形最优相似的小波基压缩一维信号,并提出了构造此类小波基的方法。利用结构化小波滤波器组以及新的波形相似准则,给出了构造最优匹配小波基函数的算法。将此小波应用于一维信号数据压缩,结果表明,与其它的小波相比,所构造的最优匹配小波对信号具有更好的压缩性能,说明文中提出的方法是有效可行的。     

结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建

已有的研究表明基于模型的压缩采样信号重建可以取得更好的重建效果。本文提出一种结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建方法。马尔可夫树模型很好的匹配了图像小波变换后的系数在尺度间的持续性。这种统计特性可以在正交匹配追踪算法中协助原子的选取,从而更准确的选取具有大幅值系数的原子。在本文提出的新算法中,每次迭代新增的原子是从与残差信号较匹配的候选原子中选取。候选原子中使模型的状态似然函数最大的原子被选出。实验结果表明,新算法可以更准确选出具有大系数原子,重建的图像质量好于其它传统方法。     

非线性阈值自调整小波图像去噪方法研究

为解决小波变换阙值去噪方法中阙值的合理选取，提出一种基于非线性阙值自调整小波变换的图像去噪方法。在传统小波阈值去噪方法的基础上，结合神经网络的非线性双曲线正切函数和BP训练方法，首先对含噪图像进行二进小波分解，然后对分解系数进行小波重建，并将重建系数在BP神经网络中采用最速梯度下降法进行优化处理，得到最优阈值，最后对阈值处理的重建系数进行叠加，得到原始图像信号的估计值，即去噪后的图像信号。仿真实验表明，该方法具有较好的重建图像视觉效果，信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）均比传统小波阈值方法提高了1～2dB。     

基于小波多尺度表示的图像匹配研究

根据小波变换系数对信号平移步长的变化规律,提出一种基于小波金字塔结构的、遍历式的图像匹配方法,这种方法消除了由于小波变换对平移的敏感性所引起的误匹配,在匹配策略上,以小波分解高频分量的匹配为主。实验证实,本匹配方法对实时图和参考图的局部灰度反转不敏感,具有一定抗几何失真的能力,优于经典的灰度相关匹配。     

探地雷达回波信号小波压缩方法研究

介绍了多分辨分析和小波变换的基本理论以及常用小波变换压缩数据的三种方法：只保留近似信号；全部保留近似信号及细节信号中的较大值；保留近似信号及细节信号中的较大值。将紧支集小波（Daubechies)和正交三次B-样条小波压缩探地雷达数据进行了对比，计算表明正交三次B-样条小波变换方法效果较好，而在全部保留近似信号及只保留细节信号中数值较大的系数时，压缩比大而重建雷达数据与原始雷达数据间的均方差较小。     

基于二进小波变换的信号去噪

由于信号在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的信号重建效果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降,因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪效果将优于基于小波级数变换的去噪效果。基于这个思想,该文将已有的基于小波级数的去噪方法推广到基于二进小波变换去噪上去,比较了基于二进小波去噪同基于小波级数去噪的效果。数值实验表明,对于各种检验信号,较之小波级数去噪,二进小波变换去噪效果有明显改善。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。     

基于小波变换和矢量量化的语言信号压缩方法

本文提出了一种基于小波变换的矢量量化语音信号压缩方法。首先对语音信号的时域采样值作小波变换,然后将小波系数送入矢量量化器。在研究人耳听觉特性的基础上,提出了一种能够反映人耳听觉特性的距离准则,在达到高压缩比的同时使重建语音信号的质量得到了很大改善。     

小波变换系数二维时频空间信息冗余性分析

小波框架的冗余可导致鲁棒性，冗余使得低精度下获得的小波系数能在相对高的精度下重建原始信号。本文详细讨论了在连续和离散两种情况下小波变换系数在二维时频空间中的信息冗余性问题，其中包括对小波框架自身冗余性的分析；对信号本身冗余性的分析；对小波变换系数冗余性同小波框架冗余性之间关系的分析；对小波变换系数冗余性同信号冗余性之间关系的分析；最后得出体现小波变换系数冗余性同小波框架的兀余件、信号自身的冗余性这三者之间关系的统一表达式。     

原子钟相位一时间起伏周期的小波分析

文中根据小波变换的奇异性检测原理，分析了环境温度变化对原子钟特性的影响。基于小波变换的信号重建原理，将温度变化引起原子钟相位－时间起伏进行一－频域分离。用小波变换理论分析了由于昼夜温度引起原子钟周期波性波动的原因，结合传统的谱分析方法，认证了原子钟相位－时间起伏的周期性。     

雷达目标一维距离象多分辨特征描述和快速匹配法研究

文中首先阐述了信号奇异性与小波变换模极大值的关系、含噪非平稳信号在小波变换下信号与噪声的不同特性；然后提出了可用于高距离分辨力雷达目标识别的一维距离象多分辨分解和目标结构特征的多分辨描述方法，根据目标结构特征的多分辨描述，定义了距离象的相异度概念，利用相异度可以实现目标的快速匹配识别。     

自适应小波的构造及其在信号处理中的应用

基于带限正交小波基的特性,本文采用匹配方法构造了一种新的带限尺度函数,它与信号的主要能量所在频带具有相似的特征.匹配尺度滤波器是优化滤波器,它锁定能量聚集的频带,使得所需频率分量的输出增大.原始信号能够用优化的小波实时处理.通过对脑电图信号的处理,证明本文算法是有效的.     

基于小波变换和矢量量化的语音信号压缩方法

本文提出了一种基于小波变换的矢量量化语音信号压缩方法。首先对语音信号的时域采样值作小波变换,然后将小波系数送入矢量量化器。在研究了人耳听觉特性的基础上,提出了一种能够反映人耳听觉特性的距离准则,在达到高压缩比的同时使重建语音信号的质量得到了很大改善。     

基于空域相关滤波法的计算机视频线缆传导泄漏信号分析与重建

针对计算机视频线缆（VGA接口线缆,DVI接口线缆）传导发射泄漏信号侦测与重建的问题,在小波变换的基础上提出了基于空域相关滤波的视频泄漏信号去噪方法.首先设计实验系统采集两种典型视频线缆的泄漏信号;然后对泄漏信号进行小波分解,并用空域相关法提取红信号;最后通过边缘检测实现原始视频信号的重建,分析了不同信噪比对信号重建率的影响.实验结果表明,空域相关滤波法能够有效抑制噪声,提高微弱泄漏信号的重建质量,在处理传导泄漏信号中具有重要应用价值.     

一种基于小波的导数采样算法

研究了小波空间中的一种导数采样理论,给出了定理成立的条件及其突破Nyquist率限制的理论依据,将采样理论扩展到了非带限信号领域。对于紧支尺度函数张成的子波空间中的任意信号,可以利用对信号及其导数采样所得的样本求出其小波系数的估计值,进而得到信号的重建表达式。在信号重建的过程中用到的全是有限冲击响应滤波器,降低了实际物理实现的难度。计算机仿真结果表明该方法是切实有效的,信号重建的相对误差小于0．11％。     

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。     

基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法

本文针对小波空间适应法在心电信号消噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform)的心电信号消噪方法,对受噪声污染的心电信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节信号中噪声的均方差σ_j,选取各层阈值σ_j 2lnn (n为细节信号长度),对平稳小波变换的各层细节信号进行分别阈值处理,然后进行小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和恢复的目的.这种方法可以很好的抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象,较好地保持了心电信号的几何特征.     

基于完全匹配小波的新型信号检测方法

 本文提出一种新颖的信号检测方法.以自行构造的小波函数为发射信号,并选用该小波函数为基函数进行回波检测,实现完全意义的匹配小波信号检测.文中给出了此方法的原理及实现结构,从理论上分析了该方法的优点,并针对超声回波信号检测进行了仿真.结果表明,在信噪比为-17dB时,也能够检测出信号.与通常小波检测方法相比,本文方法提高了对弱小信号的检测能力.     

基于小波变换的匹配插值算法

图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求.     

用于信号特征提取和重建的脊提取算法

该文论述了以信号在连续小波变换域上形成的脊作为信号特征进行信号的特征提取和信号重建的方法,并且将该理论应用到话音信号的处理中。仿真实验表明,对于最高频率为4kHz的语音信号来说,提取3～5条脊即可以很好地刻划信号的全部信息,重建的信号在主观感觉上达到了较好的效果。