基于小波提升算法的脑电节律提取

小波变换在信号处理中有着广泛的应用,能同时分析时域和频域方面的信息,但是传统的小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢.该文讨论了第二代小波变换的原理,并采用它来处理脑电信号.提升算法作为构造第二代小波的关键技术,通过预测确定高频信息,更新后得到正确的低频信息,它不依赖于傅立叶变换,大大提高了运算速度.通过分析提升算法的基本原理,用第二代小波变换实现了对脑电信号的节律(δ、θ、α、β)提取,并得到了令人满意的效果.     

第二代小波分析在轴承故障诊断中的应用

针对传统小波分析在轴承冲击故障特征提取中的不足,引入第二代小波分析用于滚动轴承的故障诊断.基于插值细分原理,构造了预测算子和更新算子,并针对边界计算中出现的信号突变问题,采用一阶平滑边界延拓技术,解决了重构后信号的平滑问题.基于第二代小波分析的降噪方法,成功滤除噪声信号并保留故障的冲击特征,效果明显优于传统小波降噪技术.同时,将第二代小波变换与相关分析、解调分析等方法相结合,实现了轴承早期故障特征的有效提取.     

第二代小波变换在汽油机爆震分析中的应用

为研究汽油机爆震的精确判定方法,研究了第二代小波变换在爆震分析中的应用.频率混淆是第一代离散小波变换的三大失真之一.分析了一种新型的第二代小波变换中的频率混淆问题,发现与第一代离散小波变换相比,这种新型的第二代小波变换在抑制频率混淆方面效果明显,而且运算时间明显减少.将这种新型的第二代小波变换应用于汽油发动机的爆震边缘检测,结果表明:该方法能够有效地提取缸压信号和更复杂的缸盖振动信号中的微弱爆震信息,运算速度更快,比第一代离散小波变换更适合于基于爆震的汽油机点火闭环控制.     

基于第二代小波变换的结构损伤检测研究进展

小波变换可以对非稳态信号进行详细的时频分析,已广泛应用于机械?航空航天?土木等工程领域中,特别是在结构损伤识别和健康监测中的应用尤为突出.在第一代小波变换基础上提出的第二代小波变换,具有算法简单?运算速度快?能够准确匹配信号的局部特征等优点.笔者综合论述了第二代小波变换理论及其在结构损伤检测中的应用,并对其未来发展进行展望.     

一种基于提升格式的双正交小波设计方法及应用

提升格式是一种新的小波构造方法，它是因构造紧支的第二代小波之需而产生的。Sweldens等人提出的提升格式设计方法只能设计基于Lazy小波的插值小波，为了满足各种应用需要，提出了一种基于任意双正交小波，而非仅针对Lazy小波的增加小波消失矩的新算法。利用小波消失矩和与其对应滤波器在z=1处零点阶数之间的关系，通过求解一组简单的线性方程组来设计基于任意双正交小波的提升系数；根据最佳提升格式的唯一性，给出了求最佳提升系数的迭代算法。     

基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的。为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪。由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强。仿真结果表明：该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法。     

基于提升格式的高光谱遥感图像压缩算法

高光谱遥感的特点是谱分辨力的提高,但其高数据维给图像进一步处理带来了困难,因此有必要对其进行有效压缩处理.该文以提升格式为基础对高光谱图像压缩算法进行了研究,充分考虑了高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,采用自适应波段选择的谱间压缩方法,通过自适应选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量,然后采用梅花形网格分解方法构造出第二代小波变换,从而对二维图像进行空间压缩,可实现提升格式的分解和完全重构.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低,以提升格式为基础的第二代小波变换比第一代小波变换取得更好的空间压缩效果.     

基于自适应提升小波变换的语音增强算法的研究

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号.Sweldens等人引入了基于提升法的小波变换,也称为第二代小波变换.提升法是一种柔性的小波构造方法,它可以使用许多线性,非线性或者空间变化的预测和更新算子,而且可以确保变换的可逆性.该文讨论强背景噪声下的基于自适应提升小波变换的语音增强方法,并与自相关相减法语音增强算法进行比较.计算机仿真结果表明,该方法在大大消除背景噪声同时保持语音信号较好的可懂度.     

基于小波分析的图像边缘检测

介绍了图像边缘检测的一些传统算法和小波分析方法用于边缘检测的基本原理,给出了利用小波变换进行边缘检测的方法,通过与传统的图像边缘检测算法对比,显示了小波分析的多尺度算子在抗噪声和保留图像边缘的能力上有比较好的效果．     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测

由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不好.本文首先介绍了经典的边缘检测.然后,针对上述算法的缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.鉴于此,提出改进的基于小波变换的边缘检测.通过实验结果的比较,证明了所用方法的有效性.     

基于小波分析的边缘检测

中主要讲述了小波分析和边缘检测的基本理论，以及小波分析在边缘检测中的应用，力图反映出小波理论在边缘检测中的特点。     

基于多尺度小波变换的边缘检测算法

提出一种用多尺度小波变换进行边缘检测的算法,并将该算法与经典的Sobel算子进行比较,结果表明用该算法进行边缘检测是可行的.在多尺度信号边缘检测中,考虑到信号的边缘不仅仅定义为信号奇异性的表现,而且也是视觉的一种反映,它与人的视觉特点,先验知识紧密相关.而信号的孤立奇异指数可以由小波变换在该点随尺度参数变小时的衰减速度确定.由于小波变换的上述特征,采用小波变换对图像进行边缘检测非常有效.实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等优点.     

基于小波变换的边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

基于小波模极大值的火灾图像边缘检测方法

目的 提出一种基于小波模极大值和自适应阈值的火灾图像边缘检测方法 .方法 计算火灾图像小波变换后的梯度模极大值,采用自适应阈值法去除伪边缘,从而实现火灾图像的边缘检测.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从带有噪声的火灾图像中有效地进行边缘检测,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.结论 能够提高边缘检测的准确性,并且能够满足火灾图像边缘检测的实时性要求.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．     

Multiscale edge detection of noisy images using wavelets

The classical edge detectors work fine with the high quality pictures, but often are not good enough for noisy images because they cannot distinguish edges of different significance. The paper presented a novel approach to multiscale edge detection for noisy images using wavelet transforms based on Lipschitz regularity coefficients and a cascade algorithm. The relationship between wavelet transform and Lipschitz regularity was established. The proposed wavelet based edge detection algorithm combined the coefficients of wavelet transforms along with a cascade algorithm which significantly improves the result. The comparison between the proposed method and the classical edge detectors was carried out. The algorithm was applied to various images and its performance was discussed. The results of edge detection of contaminated images using the proposed algorithm show that it works better than the classical edge detectors.     

基于区间双正交小波的多尺度边缘提取

对区间双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析，用消失矩N=N^-=3的[0，1]区间上的双正交滤波器对图像进行了小波变换，提出了沿幅角方向确定局部极大值的小波边缘检测算法．仿真结果表明，区间双正交小波比Daubechies正交小波和双正交小波更适宜图像的边缘检测．     

基于图像融合技术的阶梯型边界检测

在Canny算子和模角分离的小波变换(MAS)算法的基础上,针对Canny 边缘检测算法抗噪性差以及MAS算法检测边缘的连续性差的缺点,利用融合技术,提出了一种能够结合Canny算子和MAS算法的方法,保留了各自算法的优点,实现了对阶梯形边界的检测,得到了理想的效果.