基于小波变换的心音信号检测与噪声消除方法

利用小波变换多尺度多分辨率的特点对心音信号进行分解,将不同频带的信号显现在小波分解的不同尺度上,在进行信号重构时,通过选择重构系数消除信号中的各种干扰分量,保留心音信号中的有效心音成分获得准确的心音信号,为心音信号的进一步分析、处理和心血管疾病的无创诊断奠定基础.     

一种心音小波神经网络识别系统

设计一种心音小波神经网络识别系统,将心音特征抽取、有针对性的神经网络层次化架构和分类识别融合一体,以解决复杂条件下的心音分类识别问题。提出基于心音小波神经网络的识别模型,讨论如何构造心音小波和心音小波神经网络的方法,重点讨论在网络结构的隐含层中引入心音小波作为激活函数的算法,从而获得一种把心音的针对性学习和心音识别技术高度融合的心音小波神经网络识别系统。通过选取正常心音信号与早搏心音信号作为实验对象,验证了心音小波神经网络识别系统的有效性和实用性,并且通过与morlet和Mexican-hat小波神经网络识别系统相比较,证明心音小波神经网络识别系统在收敛性、算法速度上呈现明显的优越性。     

谐波检测的一种小波变换方法

小波变换是在傅立叶变换基础上发展起来的应用数学分支,它具有多尺度的特点及良好的时频局部性.本文从小波定义出发,讨论了其多尺度的滤波特性,并把它用于电力系统谐波检测.此外,给出了算例,分析了计算结果,同时提出了利用小波变换进行谐波检测时应注意的问题.     

一种基于小波变换的角点提取方法

提出一种新的基于小波变换的角点提取方法。它利用在几个尺度上小波变换模极大值和曲率理论提取角点。理论和试验结果表明 ,本算法对于角点的提取和定位都是有效的     

基于小波变换的图像边缘检测

本文主要对目前存在的图像边缘检测的方法进行了研究分析,重点研究了小波变换在图像边缘检测方而的优势,提出了基于连续小波变换的边缘检测方法,并编程展示编码的结果,验证其在实际应用中的可行性。     

一种积分小波变换连续性的证明

本文引入并研究正规积分小波变换Ahf．讨论与之相关的算子的连续性．     

一种基于小波变换的目标融合跟踪方法

本文在分析小波变换的基础上，将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上，利用小波的多尺度和多分辨特性，不仅能够获得不同分辨力下的图像序列，进行目标图像融合；还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度，进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。     

一种基于小波变换的遥感图像压缩算法

为验证图像压缩算法122.0-B-0对遥感图像的有效性,在对该算法进行了较为详细的研究后,对该算法进行了软件实现,然后将该算法与JPEG2000、SPIHT算法在压缩效率及压缩速度上进行了比较.实验结果表明:该算法在较低码率下压缩性能与JPEG2000、SPIHT算法相当,在较高码率下压缩性能略微下降,但在相同码率下它的编码速度比JPEG2000快2倍左右,比SPIHT算法约快1.5倍左右,且编解码速度与码率成正比.该算法采用的编码方式相对简单,无反馈操作,可适应于不同内存大小的压缩系统,并采用分段编码有效地防止误码扩散,因此在空间飞行器上具有巨大的应用价值.     

基于小波变换的电力系统突变信号检测

电力系统发生故障的同时会伴随有暂态信号的发生,这些信号会对系统的运行产生严重的影响,因此对这些突变信号进行检测就显得很有必要。本文利用小波变换具有时一频局部化的特点,根据小波变换系数的模极大值点方法,通过对电力系统暂态信号进行三层分解,准确实现了突变信号的检测。最后通过MATLAB仿真结果验证了小波检测的正确性和可靠性。     

基于一种特殊变换的多小波构造

本文引入一种矩阵滤波器的特殊变换。任一紧支撑正交多尺度函数都可由一个简单的矩阵滤波器通过这种变换得到。由此给出一种由多尺度函数构造相应紧支撑正交多小波的算法。与传统方法相比,这种方法既不需要对罗朗多项式矩阵逐行降次,也不需要将多项矩阵分解成特殊的形式,并且不受滤波器长度的限制。可以利用该方法构造出GHM正交多小波。     

基于提升小波变换的超声信号消噪技术

为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（UNDE）中基础数据的信噪比（SNR）,提出了一种基于提升小波变换多分辨率分析的超声信号消噪新技术.在分析传统裂谱分析（SSP）方法原理及其局限性的基础上,通过采用提升小波变换多分辨率分析能力将原始超声回波信号进行子带分解,然后按照一定的信噪分离规则来消除噪声,达到提高信噪比的目的.实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法增强了消噪性能的稳定性,提高了超声回波信号的信噪比.     

复解析小波变换与振动信号包络解调分析

阐述解析小波变换用于振动信号包络解调分析的理论基础。在解析小波傅氏频谱为一实值函数的条件下,论证一个解析小波的虚部是其实部的Hilbert变换,因而简洁地推论出“Morlet组合小波、谐波小波、谐波组合小波也是一类解析小波,它们的实部和虚部构成一对Hilbert变换对”,可用于故障调制振动信号的包络解调分析;另外,还论证了“解析小波变换系数的实部与虚部构成一对Hilbert变换对”的结论。最后,以谐波组合小波为例分析滚动轴承故障振动信号。     

一种基于Choi-Williams分布的心音信号检测方法

本文将ＣｈｏｉＷｉｌｌｉａｍｓ分布用于心音信号的分析，研究结果表明该方法清晰表示了心音信号的各个成分在时频平面的能量分布及动态变化过程，而且可以准确地检测出瓣膜关闭的时刻，为第一心音和第二心音的定但了依据，这一结果对于探讨心音产生的物理机制以及研究心脏的生理，病理状况有一定的参考价值。     

基于混沌理论的心音信号非线性动力学分析

摘要：为了从非线性动力学的角度对心音进行分析,提出了一种基于混沌理论的心音信号的分析方法。首先,计算心音信号的关联维数及最大Lyapunov指数,获取了心音信号递归图和递归定量分析参数;然后,通过13例健康人和13例二尖瓣狭窄病人的心音对其进行分析验证。结果表明：正常及二尖瓣狭窄心音信号的混沌特征具有显著性差异,该方法为实现二尖瓣狭窄的早期辅助诊断提供了依据。     

基于梯度权重规则的IHS变换与小波变换结合算法

针对多光谱图像与全色图像的融合,本文在认真分析了IHS变换、小波变换,以及基于梯度绝对值最大准则的IHS变换与小波变换结合算法的基础上,提出了一种基于梯度权重规则的改进算法.在使用小波变换融合多光谱图像I分量与全色图像时,计算二者高频细节分量的梯度作为权重,实现高频细节信息的融合;低频近似分量采用经验调节权系数的方式,运用加权和准则融合获得.融合所得新I'分量与之前多光谱图像IHS变换分离出的色度H和饱和度S进行逆变换,生成最终的融合图像.实验结果表明,该方法在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地增强了融合图像的空间细节表现能力.     

基于提升小波变换的MFCC在目标识别中的应用

水下环境噪声对被动声呐目标的分类识别影响显著,为了提高水声信号识别系统对环境噪声的鲁棒性,采用提升小波变换方法提取MFCC特征,对水下被动声呐目标进行分类和识别。仿真实验表明,与传统MFCC和小波变换的MFCC相比,在信噪比相近的情况下,提升小波变换方法提取MFCC具有识别率较高、对噪声鲁棒性较好的显著优点。     

基于小波变换的主动水声信号检测

信号检测是水声信号处理领域的研究重点之一。文章通过对水下航行器自噪声特性的研究，发现其具有1／f衰减特性，同时利用小波变换对1/f信号有类似K—L展开的作用，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对1/f噪声背景下的主动水声信号进行了检测；文中详细推导了相应的检验统计量及其统计分布特性；同时，将该方法与匹配滤波器、能量检测器的检测性能进行了比较，仿真试验结果表明了本方法的有效性。     

Optimum design of structures against earthquake by discrete wavelet transform

Optimum design of structures is achieved by a modified genetic algorithm. Some features of the simulated annealing are used to control various parameters of the genetic algorithm. The loads are considered as earthquake loads. A time history analysis is carried out for the dynamic analysis. To decrease the computational work of analysis, a discrete wavelet transform is used by which the number of points in the earthquake record is reduced. Then in the optimization process, the structures are analysed with these points. To reconstruct the actual responses of structures from the responses of these points, a reverse wavelet transform is employed. A number of structures are designed for minimum weight and the results are compared with optimal solution using exact dynamic analysis. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于小波的轨道不平顺信号分析

在强干扰的背景下，利用小波变换，提取出低频的轨道不平顺信号。为了能确切地反映出轨道不平顺信号，分别比较使用了Daubechies类小波，Meyer类小波与谐波小波，并对分析的结果作对比说明。结果表明，谐波小波变换可成功地提取到了轨道不平顺信号。