一种基于局部极大模和分形的混合编码方法

在分析分形理论和小波变换模极大值用于图象压缩方面优缺点的基础上 ,根据它们的特点 ,综合利用两种方法的优点 ,弥补它们不足 ,提出了一种基于小波变换极大模和分形的混合编码方法 .该方法先利用小波局部模极大值提取的图象边缘特性来进行图象编码 ,然后用分形的自相似性对图象的误差图进行压缩 ,以获得高压缩比和质量好的恢复图象 ;同时还简单进行了理论阐述和给出了具体算法的步骤 .实验结果表明 ,采用此方法压缩后的图象不仅视觉效果好、无方块效应 ,而且边缘无振荡现象、图象清晰无模糊 ,压缩比高 .     

基于小波分析的故障系统在旋转机械中的应用

就小波分析技术在旋转机械故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究,提出了基于小波奇异性及小波变换模极大值的故障特征提取方法,通过对故障信号与小波变换的多分辨率方法以及奇异性理论相结合进行研究,发现小波分析便于对信号的总体和局部进行刻画;利用小波变换对信号的分解和重构特性,可有针对性地选取有关频带的信息以及降低噪声干扰,通过对重构信号的频谱分析能更有效地提取裂纹故障的典型特征。结果表明,对于旋转机械的非平稳信号来说,利用小波变换方法进行故障诊断是行之有效的。     

小波奇异性分析在煤厚探测信号处理中的应用

小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了较好的方法。本文将小波分析在模极大值处理中的优势应用到煤层厚度探测的信号分析中,根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出信号的奇异点,得到反射波的初始到达时刻,从而计算出煤层的厚度,取得了比较理想的效果。为信号处理提供了一种新颖的方法。     

奇异目标信号的多尺度定位识别方法

在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性,利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大,而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小,进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。     

小波奇异性分析在煤厚探测信号处理中的应用

小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了较好的方法。本文将小波分析在模极大值处理中的优势应用到煤层厚度探测的信号分析中，根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系，由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出信号的奇异点，得到反射渡的初始到达时刻，从而计算出煤层的厚度，取得了比较理想的效果。为信号处理提供了一种新颖的方法。     

奇异目标信号的多尺度定位识别方法

在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性，利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大，而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小，进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。     

基于小波奇异性理论的输油管道泄漏检测与定位方法

将小波分析在模极大值处理中的优势应用到管道泄漏检测与定位信号分析中,根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出压力信号的突变点,计算出管道泄漏诱发的负压波传播到上下游监测点的时间差,利用负压波定位泄漏的常规公式确定出泄漏点的位置。实验证明,该方法能快速准确地捕捉压力信号突变点,并定位管道泄漏位置。     

基于卷积型小波包变换的信号消噪算法

提出了卷积型小波包变换，与传统小波包变换相比。在这种小波包变换中不管信号被分解多少层，每层分解得到的各频道序列长度始终与原始信号一致，利用这一性质本文进一步提出并实现了对小波包分解结果利用模极大值法进行消噪的算法。这一算法的思想来自于基于小波变换的模极大值消噪算法，但是由于小波包分解是对小波分解的结果作进一步细分，在小波分解中难于分离的高频噪声将被小波包充分分离与集中到后面的频道，因此基于小波包变换的模极大值消噪算法将会取得比小波消噪更好的效果。文中给出了信号的小波包消噪实例，并与小波消噪的效果进行了对比，结果表明小波包有更优良的消噪效果。     

基于多方向二进小波变换的遥感图像特征提取方法

在分析不同分辨率图像空间特性的基础上，提出了一种基于多方向二进小波变换的图像特征提取方法．该方法首先对图像进行小波变换，然后由二进小波变换的模的局部极大值检测信号突变点位置及奇异性大小，实现图像的边缘特征提取．通过对遥感图像样本的仿真实验表明，基于多方向二进小波变换的图像边缘特征提取方法可以取得较好的边缘特征提取效果．     

大功率可控整流电路的故障诊断技术研究

利用现代电力电子变换技术和控制系统仿真软件研究了一种大功率可控整流电路的故障诊断技术;在详细分析了大功率可控整流电路可能发生的各种故障模式的基础上,提出基于小波神经网络的故障诊断方法;针对故障模拟信号,采用小波变换多分辨率分析和模极大值方法提取故障特征向量,利用神经网络的非线性映射与学习推理特性,对所提取的故障特征进行了模式识别,并通过仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。     

基于小波域影响锥的小波萎缩去噪算法

信号的奇异点和不规则结构往往携带了一些重要的信息,而小波变换是检测信号奇异点和跳变沿的一种有效的工具。为了更好地从噪声污染的信号中消除干扰和保留信号原始特征,根据奇异点影响锥的范围和小波域模极大值线传播特性,提出了一种新的算法来寻找奇异点影响锥内的小波系数,并进行去噪处理。仿真实验表明：与传统的阈值去噪方法相比,该算法实现简单并且有着更好的滤波性能。     

应用小波变换的认知无线电频谱检测

频谱检测是认知无线电的核心问题之一,利用小波变换对接收信号的功率谱密度（PSD）进行奇异点检测,为了在低信噪比条件下有效地检测空闲频谱,分两步去除噪声在检测中的影响。首先利用噪声与信号奇异点的小波变换模极大值在不同尺度上具有不同的传播特性,可以去除噪声;再通过小波变换模极大值的衰减计算Lipschitz指数,去掉与信号奇异点具有不同Lipschitz指数的噪声。最后依据剩下的奇异点将PSD划分为多个子带,利用带通滤波器估计每个子带的PSD水平,最终确定出空闲频谱。仿真结果证明了该方法的可行性。     

使用小波变换的图象压缩编码算法

本文实现了一种利用小变换的极大值描述进行图像压缩编码的方法。该编码方法能有效的保持图像的重要边缘,在压缩比较高情况下,重建图像主观视觉效果良好。     

基于小波变换和压缩感知的语音信号压缩研究

对语音信号直接进行压缩感知处理,通常压缩的效率不高。针对此问题提出了一种基于压缩感知和小波变换的方法,首先用小波变换的方法对语音信号进行级数分解,然后采用压缩感知的方法对小波低频系数进行压缩,并丢弃高频系数,重构语音信号时高频系数用随机信号来取代。采用此种小波变换的方法,与直接采用压缩感知的方法相比,前者的语音信号MOS值稍有降低,但压缩率比直接压缩感知的方法降低了一倍,说明此方法可大大提高压缩的效率。     

A novel compression algorithm for electrocardiogram signals based on the linear prediction of the wavelet coefficients

This paper describes a new algorithm for electrocardiogram (ECG) compression. The main goal of the algorithm is to reduce the bit rate while keeping the reconstructed signal distortion at a clinically acceptable level. It is based on the compression of the linearly predicted residuals of the wavelet coefficients of the signal. In this algorithm, the input signal is divided into blocks and each block goes through a discrete wavelet transform; then the resulting wavelet coefficients are linearly predicted. In this way, a set of uncorrelated transform domain signals is obtained. These signals are compressed using various coding methods, including modified run-length and Huffman coding techniques. The error corresponding to the difference between the wavelet coefficients and the predicted coefficients is minimized in order to get the best predictor. The method is assessed through the use of percent root-mean square difference (PRD) and visual inspection measures. By this compression method, small PRD and high compression ratio with low implementation complexity are achieved. Finally, we have compared the performance of the ECG compression algorithm on data from the MIT-BIH database.     

基于脊波变换的图像压缩

对于含有丰富边缘信息的图像,小波变换并不是很有效的表示方法,而脊波对线奇异性图像能够进行最优的逼近.利用脊波变换后的系数之间的相关性,结合SPIHT编码算法设计出基于脊波变换的图像压缩算法以达到压缩图像的目的.实验结果表明,该算法能获得高的压缩率,同时能保持较高的峰值信噪比和良好的重建图像视觉效果.     

由小波变换模极大值重构信号的快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于Hermite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与Mallat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.     

小波变换的频响特性及其在语音去噪中的应用

讨论小波变换在实际语音信号去噪处理中应用。由于语音信号的复杂性 ,信号本身含有奇异性 ,因此不能单一使用阈值去噪法。文中定义了小波变换频响特性 ,并利用它重构低尺度参数上的小波变换模极大 ,达到去噪目的。实例证明它的有效性     

基于SPIHT编码的语音信号压缩算法

提出了一种基于最佳小波包变换和SPIHT编码的语音信号压缩编码方法。该方法首先对语音信号进行小波包变换,求解最佳小波树,进行动态位分配,再用改进的SPIHT算法对变换后的小波系数进行压缩编码。并且采用了熵编码的方法进一步提高了压缩比。实验表明,该方法在较高的压缩比下能获得较好的信号重构质量,计算复杂度低,延迟小。     

基于谱图小波变换的图像压缩编码方法

针对小波变换图像压缩编码方法在高压缩比下得到的重构图像质量往往较差的问题,提出了一种基于谱图小波变换的编码方法.该方法首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减,然后根据谱图小波系数的特性对SPECK算法进行改进,最后对谱图小波系数进行量化,利用改进的SPECK算法对量化后的系数进行压缩编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像.实验结果表明,该编码方法对自然图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比.