半正交小波包

给出紧支撑多元半正交小波包的构造算法。该小波包的特点是：分解系数的选取具有多样性,并且该小波包是基本小波包推广的广义小波包。利用该小波包可使L^2(R^s)中小波基的选择更灵活。     

具有矩阵的小波包

本文推广了Ｃｏｉｆｍａｎ与Ｍｅｙｅｒ引入的正交小波包及崔锦泰与李淳引入的非正交小波包。给出了相应的分解与再构造算法。本文引入的具有矩阵的小波包使Ｌ＾２（Ｒ）的分解更具有灵活性。     

正整数伸缩的双正交双向小波包

本文引入了尺度为α的双正交双向小波包的概念,运用矩阵理论和算子理论研究了双正交双向小波包的性质。得到构造双正交双向小波包的一种新方法。建立了进行迭代与分解的公式。利用双正交双向小波包,得到空间L~2(R)新的Riesz基。最后,给出构造双正交双向小波包的例子。     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性，但由于其尺度是按二进制变化的，存在“高频低分辨”这一缺陷．正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，从而提高了频率分辨率，能有效地提取特定的频率成分．推导了小波包分析的基本原理，给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法．最后，通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性．     

基于加权正交多项式的M进制类小波基的构造

本文运用加权正交多项式和频带有限小波函数构造了L^2（[c,d]）空间的M进制类小波基,使该类小波基具有解析表达式和消失距性质,并给出了它的小波分解与重构算法和L^2（[c,d]）空间的多分辨分解.     

紧支撑正交小波的构造

给出了尺度因子α=4时，紧支撑正交小波构造的方法，根据所提供的方法构造出一个紧支撑正交小波，该小波具有较小的支撑区间。     

a尺度多重双正交小波包

小波包的引入使频域带的划分更加精细,更利于观察高频现象.本文在a(a2,a∈Z)尺度多重双正交小波基的基础上构造了a尺度双正交小波包.它在应用上灵活性很强.按此法可构造多种不同的双正交小波包.如同讨论2尺度双正交小波包一样,着重研究了a尺度双正交小波包的双正交性质并给出了相应的分解关系.     

基于小波包和RobustICA的无线电混合信号分离

针对复杂电磁环境下无线电混合信号分离困难的问题,提出将小波包和鲁棒性独立分量分析(Robust ICA)算法应用于较低信噪比且频率接近的无线电混合信号的分离。首先用小波包分析方法对混合信号进行降噪预处理,然后采用盲源分离算法中的鲁棒性独立分量分析算法对降噪后的混合信号进行分离,通过观察分离后信号的波形和频率以及相似系数对分离结果进行定性和定量分析。所提算法与单独采用Robust ICA算法的结果对比表明:所提算法分离出的信号在波形和频率以及相似系数方面均比单独采用Robust ICA算法取得的效果好,从而证明所提算法可以较好地应用于无线电混合信号的分离。     

基于小波包分析和LDB的目标识别

水下目标识别是声纳和鱼雷重要任务之一.小波包分析较多分辨分析具有更高精度的时频定位特性,但它也带来了子空间频带严重重叠的问题.为解决这个问题,利用局域判别基(LDB)算法提取了一组完备且频带互不重叠的小波基函数(子空间),分别以各子空间的能量强度和代价函数为特征对四类不同湖底沉积物的反射回波进行识别,得到了较好的识别效果.     

基于正交小波包的瞬时频率检测

本分析了瞬时信号及噪声的时频特性和小波变换特性。根据小波包变换具有的优良时频分析能力,通过引入阈值熵来定量地描述瞬时信号在时频空间中的分布。理论分析和实验结果表明本方法简单,可靠,且易于检测。     

一种无频带错位的小波包算法

研究了数字信号处理中的小波分析方法。基于多尺度分析的思想,提出了信号的小波分解及重构新算法和小波包算法。由于算法中采用了频移技术,在小波分解中避免了频率的折叠现象,同时在小波包算法中也解决了频带的错位问题。算法在工程中更具实用价值     

基于小波包分析的声强计算方法

传统的基于FFT的声强计算方法是分析平稳噪声信号的有效工具，但是它却无法对机电设备发生故障时所辐射出的非平稳噪声信号进行有效的分析。由于小波包分析可以实现非平稳噪声信号在不同频带和不同时刻的合理分离，因此可以利用小波包分析对声强进行计算。文中应用自行研制的噪声自动分析系统对声强的计算方法进行了研究，提出了一种基于小波包信号分析技术的声强计算方法：并通过实验验证了该方法的正确性。该方法不同于传统的基于FFT分析的声强计算方法，可以实现对非平稳故障噪声信号的分析，为机电设备的噪声监测和故障诊断提供了一条研究途径。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多，但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此，提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合：对被测信号进行自相关或互相关处理，之后进行小波包阈值消噪处理，对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理，最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明，该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力，在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。     

柴油机缸盖振动信号的小波包分解与诊断方法研究

研究了柴油机缸盖表面振动信号的时域、频域和循环波动特性,揭示了它的非平稳时变特点,提出了从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法。实际及分析结果表明了该方法的可行性和有效性,这对其它复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法

为了提高图像水印算法的鲁棒性,提出了一种分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法按密钥把水印信息转化为自相似分形图;对宿主图像进行离散Haar小波变换,然后将分形后的二值水印图像嵌入到Haar小波低频子带。仿真实验证明,该算法对噪声J、PEG压缩、剪切、平滑滤波等图像失真处理,均具有很好的鲁棒性。     

基于线性混合小波基的图像去噪

单小波基由于时频特性难以与复杂的图像特征相匹配,限制了小波闽值算法在图像去噪效果上的进一步提高.提出了一种基于线性混合小波基的图像去噪方法,将多个不同特性的正交小波基进行线性混合构成一个新的小波基,用该混合小波基对图像进行分解后再通过阈值处理实现去噪.调节混合系数,可使混合小波基的时频特性与图像特征相匹配,从而提高小波阈值去噪效果.实验结果表明,该方法去噪效果优于参与混合的各单小波基去噪效果,其峰值信噪比(PSNR)最大可提高3.5 dB.     

小波和曲波结合的图像增强算法

针对传统的基于小波变换的图像增强算法中,对比度相同幅角不同边缘增强效果差异较大的问题,提出了基于小波和曲波变换相结合的自适应组合增强算法.该算法利用小波变换去增强图像的平滑区域,并利用曲波变换增强图像边缘.仿真实验结果表明,该算法在使图像具有很好的交叉熵和相关系数的同时,能够有效地改善边缘增强效果,使图像具有更好的视觉效果.