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。     

基于小波变换的噪声消除的方法

介绍小波变换的一般理论及在信号降噪应用中的理论基础,分析染噪后语音信号的特性,并使用多种小波和不同阈值对语音信号进行小波变换降噪,对结果进行分析比较。     

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。     

一种基于小波变换的心音激励源位置的检测

心音信号是心脏系统疾病诊断的一个重要的生理信号，本文在分析心音产生物理机制的基础之上，建立了准周期心音激励模型，并将时间局部定位性好，计算快速的小波变换方法引入到对心音信号的处理，能够很好地检测出瓣膜关闭这一突变信号发生的时刻，并将其作为心音信号的划分标准，这一方法还具有很好的抗噪性。     

基于小波的突变信号检测方法研究

突变信号检测在信号处理领域有着非常重要的应用。介绍小波方法进行突变信号检测的基本原理与算法,利用MATLAB软件进行突变信号检测的仿真分析,同时给出使用小波方法和傅里叶方法进行突变信号检测的对比性实验,结果表明,小波分析方法在检测信号突变点应用中具有明显的优势。     

基于提升小波变换和AdaBoost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和AdaBoost模式识别理论的超声信号消噪技术.该技术在研究材料内部散射体引起的结构噪声产生机理,以及分析传统裂谱分析算法局限性的基础上,利用提升小波变换将原始超声检测信号分解到小波空间后,通过采用AdaBoost算法构成的信噪分离器对信号和噪声进行识别、分离来消除噪声,得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明,与传统裂谱分析算法相比,该技术提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没材料内部各种散射体散射中的缺陷回波信号能力.     

基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法

大多数的信号常具有某种奇异性，并携带有随机噪声，首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系，然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同，在S.Mallat等人工作的基础上，给出了从信号中去除噪声的具体算法。     

小波域的频率扩展信道的信号检测

由于海洋动力学和目标起伏引起发射信号包络的时变衰减，相应于频域就是频率扩展，这种信道称为频率扩展信道，又名快速衰落信道(FFD)。在FFD信道中，理想信道的最佳检测器——匹配滤波器的性能将有所下降，Baggenstoss已经证明FFD信道的最佳检测器是分段副本相关器(SRC)。近年来出现的小波变换具有和宽带相关处理相似的计算结构，所以文章拟从连续小波变换的理论和性质出发，推导FFD信道小波变换域最佳检测器的形式，并针对一个仿真算例，进一步用Monte-Carlo实验计算出该检测器的性能曲线，结果表明该检测器的性能优于小波域的副本相关器。     

心音信号特征提取小波包算法研究

为了准确地提取心音信号的病理特征信息,在研究小波包分析的基础上,提出一种心音信号分频带能量特征提取的算法.基于心音信号频谱分析,采用能量集中度高、局部特性好的db6小波函数作为小波包母函数并选取适合心音信号分析的最优基,对不同的心音信号进行4层小波包分解,得到最优基的小波包系数.根据小波包系数与信号能量在时域上的等价关系,提取最优基频带的归一化能量作为心音信号的特征向量.采用类别可分离性判据,计算出该算法对正常和心脏疾病患者的心音特征的可分性测度均值为3.934 9,表明该算法能有效地识别不同的心音信号.     

基于最大Lyapunov指数和小波变换的管道检测信号降噪技术

针对分布式光纤管道安全预警系统检测信号的混沌特性,最大Lyapunov指数（λm ax）被定义为降噪指标用于评价各种小波及其阈值组合的降噪性能.基于小波阈值降噪法,采用不同的小波族系和阈值选取及重调方法对现场实测人工挖掘信号进行降噪处理.现场实验数据的分析结果表明检测信号存在混沌特征.在此基础上,λm ax被用于评价小波降噪性能.最后,通过对比实验结果,sym2小波、Sqtwolog阈值选取规则和M ln阈值重调方法,可以有效地消除现场实测信号中的噪声,达到最优的降噪效果.     

De-noising of Magnetic Flux Leakage Signals Based on Wavelet Filtering Method

ABSTRACT

To improve the accuracy of the magnetic flux leakage (MFL) nondestructive testing in practical applications, it is very significant and key to deal with the detected MFL signals. As for the de-noising process of the MFL signals, a multilevel filtering approach based on wavelet de-noising combined with median filtering is proposed. By analyzing and comparing the de-noising properties of three wavelet families, i.e., Daubechies wavelet, Coiflets wavelet, and Symlets wavelet, two wavelet bases with the best de-noising performance are recognized and selected, namely sym6 and sym8 (the Symlets wavelet functions of order 6 and 8). Then, a new cascaded filter is constructed by combining sym6 and sym8 wavelets and cascading the median filtering method. An experimental platform is established to carry out the MFL testing, through the de-noising process for the measured MFL signals, and the results indicate that the proposed improved algorithm integrates with the merits of wavelet de-noising and median filtering. Compared with the traditional wavelet de-noising, the improved algorithm can not only improve the signal-to-noise ratio (SNR), but also reduce the de-noising error, resulting in enhancing signal quality to facilitate subsequent defect recognition.     

基于小波方法的复杂锥筒振动信号降噪处理

介绍了小波变换在振动试验中的应用现状,并运用小波方法对复杂锥筒振动试验的信号进行了降噪分析,从复杂锥筒振动测试信号中分离出真实的振动信号,提出了适合此类振动信号降噪的可行性分析方法,并通过试验数据验证了该方法的正确性和有效性.     

基于小波变换的金刚石单晶生长声发射信号的降噪分析

依据小波变换的基本原理和方法,采用阈值降噪法对高温高压条件下金刚石单晶生长过程的声发射信号进行了小波降噪处理。结果表明:采用小波阈值降噪法能较好地消除金刚石单晶生长过程中声发射信号中的噪声,而且还保证了本身的声发射特性没有被破坏,从而可以更加准确地分析金刚石单晶的生长过程。     

基于小波分析的信噪分离方法研究

利用噪声信号小波变换的数学期望或小波变换模的平均密度随分解层次增加不断衰减的特性,结合Mallat分解与重构算法提出对信号进行小波变换分析的方法.运用db2和db5小波,对一受噪声污染的正弦电压信号分别进行5层分解.检测结果表明,选取合适的基小波和分解层次,能有效地实现信噪分离.     

基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪工具.在D.L.Donoho的多分辨率小波阈值去噪方法的基础上,提出了基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法.仿真结果表明,采用基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法不仅有效抑制了由于硬阈值函数的不连续性而在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,而且在更加彻底去噪的前提下很好地保留了信号的边缘信息.无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于平稳小波/Contourlet域非线性扩散的印章图像去噪

在印章鉴别系统中,正确鉴别印章的前提条件是得到高质量的预处理图像.提出了分别将平稳小波变换、Contourlet变换与各向异性扩散相结合的印章图像去噪方法.首先对图像进行平稳小波/Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像.给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和...     

谐波及无功分量实时检测的一种小波方法

从小波函数的带通性质出发,利用小波变换在不同尺度下对非正弦电流信号进行检测,由此得出了它的基波和谐波分量及其有效值. 通过重构基波分量与电源电压之间的相位差,求得了信号中的基波无功电流分量. 为说明所提出检测方法的有效性,进行了相应的仿真研究,并讨论了影响检测精度的因素.     

基于小波的多尺度SUSAN角点检测

SUSAN角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺变化特性.利用小波变换的多尺度特性,即在小尺度下的定位准确和大尺度下的抗噪性强,该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,从而构建了一种新的基于小波变换的SUSAN多尺度角点检测算法.新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的SUSAN角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪声干扰而提取出伪角点等问题.为了综合利用各个尺度下的角点信息,该文提出了由粗到细的角点筛选方案.通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能.     

输油管道应力波检测中的小波去噪方法研究

本文介绍了一种适用于油田输油管道应力波检测的小波去噪方法。在盗油实时监测时，利用冲击激励产生的应力波到达两个检测传感器的波达时刻的差对冲击激励点进行定位。由于小波变换具有多尺度分析的优点，根据有用信号和噪声奇异性的不同及其在小波变换不同尺度下的传递特性的不同，区分信号和噪声，进行小波系数的阈值选取后，利用剩余的小波系数重建信号，得到有用信号的波形。试验发现，该法可以很好地去除噪声，从而使应力波的波达时刻的计算的准确度提高。