小波盲源分离算法的仿真及FPGA实现

提出了一种基于小波变换的盲源分离方法,在理论分析和仿真结果的基础上,给出了FPGA的实现方案.针对传统盲分离算法对源信号统计特征敏感的弱点,该方法在小波变换域实施盲分离算法.同时,在分离过程中引入了空域相关滤波,使本文方法具有抗噪特征.将该方案应用于多接收天线系统中的多跳频信号的分离应用中,仿真结果证明了该方案的可行性和有效性.     

基于小波变换的滤波方法

小波变换正在众多学科掀起研究和应用热潮，并已获得了许多成功的应用。本文系统地研究了小波变换在滤波方面的应用，根据不同类型的噪音，给出了基于不同小波变换的滤波算法，并研究了其滤波原理。仿真结果表明，小波滤波方法不仅能实现各种滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波手段。     

基于小波变换的高光谱图像消噪

本文主要针对高光谱图像的特点，利用波段间的几何信息高冗余性，通过小波分解去除高频的噪声和几何信息，保留低频的光谱信息。以其他波段的几何信息辅助噪声污染波段重构，经过相应的小波重构滤波器滤波，获得该波段图像的重建以进行消噪。     

基于小波变换的近红外光谱校正转移研究

多变量校正模型在光谱技术的测量系统中至关重要,为了构建一个稳健的校正模型,往往需要花费大量人力和财力.然而,当采集样品光谱的仪器不同于建立校正模型的仪器或由于环境因素的影响原仪器已经发生变化时,模型将失效.因此,本文创造一种基于小波变换的校正转移(标准化)法,用于两台近红外光谱仪之间的光谱转移,转移性能比分段直接标准化方法更好.     

小波变换在色谱信号滤波中的应用研究

本文通过对工业气相色谱分析仪器信号进行分析，并比较几种数字滤波方法，采用了小波变换对色谱信号进行滤波。文中利用空域相关法，根据给定信号较准确地估计出噪声方差，从而自适应地实现信号的滤波，实验证明滤波效果较好。     

小波去噪与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限,现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.使用自适应小波阈值函数滤噪法和平移不变量小波去噪法两种方法,并分别与传统方法平均算法相结合,实现了信号与噪音的有效分离,均取得了很好的效果.即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留了信号的细节,获取满意的处理结果.     

基于小波变换的多光谱光电耦合器件图像仿真

为了仿时间延迟积分光电耦合器件(TDI CCD)输出信号,选取一幅真彩色BMP图像作为源图,通过小波变换将图像放大,放大图灰度化,再将源图分解为红、绿、蓝三色图像,将四幅图进行量化级调整得到有红、绿、蓝、全色四部分组成的仿TDI-CCD图像,较接近TDI-CCD光电转换产生的图像格式。利用仿TDI-CCD图像产生TDI-CCD信号,辅助相机设计和研制,替代CCD在研制阶段进行调试,在CCD到货前就可以进行相机设计,另外还避免了直接用CCD调试遇到的风险。     

基于小波包变换的谐波检测仿真分析

主要对基于小波包变换的谐波检测方法进行了探讨,通过MATLAB进行了编程仿真,从而确定这种检测方法的可行性和优越性。     

拉曼光谱CCD信号的小波包去噪方法研究

针对基于CCD拉曼光谱仪中拉曼光谱信号受到噪声干扰的问题,在详细讨论了CCD噪声来源和特性的基础上,提出了一种有效的小波包阈值去噪方法.实验结果表明:该方法可很好地提取信号的主要特征信息,能较好地保留拉曼光谱信号的边缘特征,取得了较好的滤波效果.     

基于小波变换的多方向小波变换

方向小波变换(SAWT)是小波变换(WT)的多方向扩展,它的基是各向异性的,具有多尺度、多方向的图像表示特性。SAWT不能恒保持多分辨率尺度关系,不能较好地表示图像中的平滑区域,因此利用WT和SAWT构造了一种新的多尺度、多方向且能保持多分辨率尺度关系的小波方向波变换。为了验证该变换的有效性,利用其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提方法能够很好地表示图像中的平滑区域和细节信息,并且能获得更高的峰值信噪比和结构相似性。     

小波变换用于FTIR光谱定量分析

傅里叶变换光谱学已经用于环境气体的定量分析中,为了保证高灵敏、精确可靠的测量结果,需要对实测光谱进行预处理.将小波阈值滤波算法应用于气体红外光谱分析中,以实际测量得到的气体透过率光谱为处理对象,首先完成了单组分测量光谱的小波去噪;其次,实现了多组分实测光谱的小波去噪与定量分析;最终可以获得气体浓度等重要的光谱分析结果.算法实现结果表明该方法具有良好的应用前景.     

小波变换用于FTIR光谱定量分析

傅里叶变换光谱学已经用于环境气体的定量分析中,为了保证高灵敏、精确可靠的测量结果,需要对实测光谱进行预处理。将小波阈值滤波算法应用于气体红外光谱分析中,以实际测量得到的气体透过率光谱为处理对象,首先完成了单组分测量光谱的小波去噪;其次,实现了多组分实测光谱的小波去噪与定量分析;最终可以获得气体浓度等重要的光谱分析结果。算法实现结果表明该方法具有良好的应用前景。     

一种改进的小波变换方法对喇曼光谱去噪

根据喇曼散射信号比较弱的特点,应用一种改进的小波阈值去噪方法对喇曼光谱进行去噪处理.通过酒精的喇曼光谱为实验,该方法能够避免软硬阈值法的缺点,能够发挥小波去噪的优点,重构光谱图失真小,能很好地抑制噪声,又保留喇曼光谱的细节信号,改善小波去噪的效果.     

基于改进小波变换的EEG分析

利用小波变换来进行EEG自动识别的研究,试图将EEG自动识别由当前的癫痫领域扩大到更多的病症中来。提出了一种改进小波基的方法。该方法是利用连续小波变换来对EEG信号进行分析,选定一个最合适的小波基。在自动识别的过程中,用自适应小波基的方法来进行多分辨分析,然后用6个参数进行特征提取。实验证明此方法有良好的可行性和有效性。     

基于小波变换的雷达测量数据分析

通过对信号奇异性、小波方法检测信号奇异点原理的探讨，研究了小波对数据信号奇异点的识别与处理方法，得出了用于雷达数据奇异点检测的小波函数的选取原则．通过某次卫星发射任务雷达测量数据的奇异性分析，准确地判定了雷达跟踪测量的数据丢失点和重新捕获点，达到了数据奇异性点准确定位和分析其奇异性类型的目的．     

基于离散小波变换的网络流量模拟算法与分析

提出了基于离散小波变换的IP网络流量模拟算法,研究表明基于离散小波变换的细节信号作分割和随机重组,蕴涵着实测过程固有变化特性。并在细节上和原过程在时序变化上存在差别。达到了随机模拟的目的。     

基于小波变换的心音信号分析研究

通过自行研制的硬件系统,在心前区采集心音数据,并采集一导心电信号来定位心音。用小波变换时频分析方法,对各年龄段正常人和冠心病老年人的低频心音段的第三(S3)、第四(S4)心音进行了分析研究,得出了所有正常人均有S3,S4,并且正常老年人与老年一般冠心病患者S3的频谱主峰频率存在明显差异(P=0．0164)的结论,表明S3的检测有重要的临床诊断意义。     

基于改进小波变换的EEG分析

利用小波变换来进行EEG自动识别的研究,试图将EEG自动识别由当前的癫痫领域扩大到更多的病症中来.提出了一种改进小波基的方法.该方法是利用连续小波变换来对EEG信号进行分析,选定一个最合适的小波基.在自动识别的过程中,用自适应小波基的方法来进行多分辨分析,然后用6个参数进行特征提取.实验证明此方法有良好的可行性和有效性.     

小波变换在微机继电保护中的仿真研究

根据小波分析的基本理论 ,结合系统发生故障短路时故障相电流的波形特征 ,介绍了利用小波分解、重构后的高频分量突变点来检测是否发生故障。通过仿真分析表明 :该方法是有效的 ,并给出了基于文献 [1]算法的微机保护电路构成示意图。最后 ,分析了故障信号的消噪方法     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.