由小波变换的模极大值快速重构信号

本文从多尺度分析的思想出发，提出一种由信号小波变换的模极大值快速重构信号的方法，在不同尺度上，以阶跃函数在该尺度上的小波变换作为基函数，利用模极大值拟合信号的小波变换，然后进行小波反演得到重构信号。这种快速算法具有明确而直观的物理意义，实现简单方便。文中还给出了对重构信号的误差修正方法，数值方法的结果表明，这种快速重构算法对不同类型的信号同样有效。     

基于小波变换模极大值重构原理的HRTFs平滑逼近预处理

空间听觉的研究以及虚拟听觉空间的实现中,与头相关传递函数(Head-Related Transfer Functions, HRTFs)或与头相关冲激响应(Head-Related Impulse Responses, HRIRs)的高效建模对于隐含在HRTFs中的特征模式的识别有着极其重要的作用。作为建模前的一个重要环节,该文通过对HRTFs的时域奇异性特征分析和全部测量空间方位上HRIRs分布特点的统计判断,采用具有平移不变特性的多孔小波变换和相应的模极大值重构原理提出了一种HRTFs非线性平滑逼近预处理的方法。仿真实验结果表明,在设置的阈值门限一致的情况下,该文方法较PCA(Principal Component Analysis)和基于小波变换Mallat算法的逼近处理的性能分别提高了8.3dB和2.4dB。     

基于小波变换模极大值通信信号码元跳变检测

小波变换对信号的跳变点和奇异点有很好的检测能力,其应用相当广泛.数字信号在码元边界上由于幅度、频率或相位的变化而产生变化,利用小波变换的模极大值方法可以对数字通信信号的码元跳变点进行检测.计算机仿真结果表明,该方法对码元的跳变点检测具有很高的精确性.     

用小波变换的模极大值提取调制信号频率

利用小波变换系数的模值与信号奇异性指数之间的关系,从调频信号中提取出调制信号的频率.其方法是:对调频信号进行小波变换,取适当尺度上的小波系数进行平方,得到小波变换模极大值的分布曲线,对该曲线进行小波强制滤波,得到反映调制信号频率的光滑曲线,计算该曲线的频率,即可得调制信号的频率.经过计算机仿真,证明该方法是可行的.     

基于小波变换模极大值的电能质量奇异性检测

针对配电系统中最常见的暂态电能质量扰动,例如电压暂降、电压暂升、电压振荡和脉冲等,在发生扰动的起止时刻常常对应电压信号发生奇异点的特点,提出了一种基于小波变换模极大值的电能质量奇异性检测方法,通过信号小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变或暂态特征,并通过算例仿真验证了该方法的有效性。     

重构小波系数的分段三次样条插值新算法

利用小波变换模极大值原理对信号去噪之后,如何由保留下来的模极大值点恢复出满意的重构信号,是一个重要课题.本文首先分析模极大值与小波系数之间的内在关系,提出了模极大值实际上是小波系数在特定意义下的离散采样;然后给出了一种对模极大值进行预处理的方法,由此得到了一组新的伪模极大值序列;利用这组伪模极大值序列,提出了一种新的重构小波系数的分段三次样条插值(PCSI)新算法,该算法程序简单,易实现,克服了交替投影(AP)法计算量大、程序复杂等缺点;最后给出一个应用实例,实验结果表明,与经典的交替投影法相比,本文提出的PCSI算法可获得更高的重构信号信噪比增益和更小的相对均方误差,它是一种实际、有效的算法.     

基于小波变换模极大值的LiDAR风切变预警算法

为了更好地检测低空风切变, 保障飞机的飞行安全, 提出了一种基于小波变换模极大值的激光雷达风切变预警算法。先用小波变换求取重组逆风廓线上的模极大值, 找到"拐点"后再利用风切变判断标准来判断。在进行数值仿真和来自湖北郧西气象站、四川攀枝花机场的现场检测验证后, 确认新算法在准确性及效率方面都有良好的性能, 且脉冲型数据使用biorthogonal系中双数小波检测结果较准确, 而阶跃型和斜坡型数据需使用Daubechies系中Db5小波。结果表明, 鄂西北郧西县和攀枝花保安营机场均有风切变发生, 风切变强度为重度。该算法能检测不同类型的风切变, 不用考虑风切变的尺度, 较好地弥补了现有算法的不足, 为飞机的起降提供技术保障, 对实时检测和预警也有重大的意义。     

基于小波包变换与RBF网络的大地目标辨识

利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法，用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示，小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合，提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明，对于分解层次m＝5，信噪比SNR≥0dB，五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的，具有强的抗噪声干扰能力。     

一种改善小波变换模极大值重构信号的整体变分方法

在小波变换模极大值去噪原理的基础上,通过整体变分法估计模极大值以外、非零值的小波系数,然后经过小波逆变换重构信号.为求解这个极小化问题,采用了改进的次梯度方法.数值计算结果表明:我们提出的方法有效抑制了小波变换中固有的伪Gibbs现象,重构信号的边缘、脉冲位置都十分准确,信噪比也得到明显改善.     

一种基于小波变换模极大值的估计 Lipschitz指数新方法

信号的奇异点和不规则部分往往包含丰富的信息,其奇异性行为通常由Lipschitz指数(Lipschitz Exponent,LE)来刻画.Mallat和Hwang在其经典文献[1]中提出采用小波变换模极大值随对数尺度变化曲线的最大斜率作为LE指数的度量.该方法已被学界广泛采用.但是,由于该计算方法只是文献[1]定理4不等式等号成立时的特例,故在噪声的情况下其计算的精确性和鲁棒性往往得不到保证.本文将Mallat的方法进行了改进,将对数坐标系中在小波变换尺度范围内满足文献[1]定理4的直线与小波变换模极大值(Wavelet Transform Modulus Maxima,WTMM)曲线间的面积作为估算LE的目标函数.在此基础之上研究了LE的先验知识,并给出了适于工程计算的估计算法.最后进行了对比仿真实验.实验结果证明本文的方法具有更高的精确性和鲁棒性.     

由信号二进小波变换极值重构信号的样条插值算法

本文通过二进小波变换极值或零交叉点可获取信号的多尺度边缘,由此得到信号的绝大部分信息.本文提出了用样条插值重构算法来实现由信号二进小波变换极值点重构原始信号.数值仿真实验显示了该算法的高效性和令人满意的重构效果.与已有的算法相比,该算法原理更简单、更直接,实现更方便,速度更快.     

一种小波变换下的ADS-B信号增强算法

S模式的广播式自动相关监视技术（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B）是目前空中交通管制大力推广的技术,但ADS-B信号在远距离传输过程中,由于传输信道的影响,会出现幅度减小和能量衰减等问题,从而导致接收到的微弱ADS-B信号不能正确译码。针对这种情况,提出用小波变换对信号做增强处理的方法,首先改进小波系数,接着确定分解层数,再利用重构指数来选取最优小波基,最后对阈值进行改进,考虑在不同的小波分解尺度上选取不同的阈值。对实际数据进行测试的结果表明,该算法能有效地对ADS-B信号进行增强,对信号强度为-94 dBm的微弱信号也能正确译码,译码准确率明显提高,对空中管理、空间安全等实际应用有一定意义。     

基于小波变换的音频信号基频提取

通过对小波变换表征信号突变原理的研究，给出了基于小波变换的音频信号基频提取的原理和算法。在算法的实现过程中，利用信号在时域和频域的对应关系提出了一种动态确定小波变换最佳尺度的方法，克服了固定变换尺度在检测基频变化范围大的声音信号时的不足，并将数学统计方法引入到极大值点的提取。在音频信号的实时基频检测实验中，该算法较准确地定位最佳尺度和极大值点，取得了较好的基频提取结果。     

基于小波变换的信号去噪

小波分析是现代数字信号处理的重要分支。为实现基于小波变换的图像去噪,以小波变换为基础,对一维信号及二维图像信号进行去噪。实验结果表明,基于小波变换的图像处理可以有效地去除噪声,与传统的信号分析技术相比,小波变换能在对信号进行消噪的同时,更好地保留原始信号。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法研究

针对常数模算法(CMA)剩余误差大与收敛速度慢的问题,将变步长思想和正交小波变换引入到常数模盲均衡算法中,提出了基于正交小波变换的指数型变步长常数模盲均衡算法(WT-VCMA)。水声信道仿真结果表明:与基于剩余误差的指数型变步长常数模盲均衡算法(VCMA)及常规常数模算法(CMA)相比,新算法具有更快的收敛速度和更小的剩余误差。     

基于提升小波变换对音乐信号压缩的研究

用提升方法构造传统小波,并将构造后的提升小波用于音乐信号压缩中。对一段音乐信号通过提升小波分解。并分别基于提升格式下的haar,dbN,symN小波对音乐信号进行压缩。观察仿真结果,对比基于提升小波进行压缩后的效果．得出压缩的较佳方案。再通过小波变换对音乐信号的压缩,得出基于提升小波变换的优点。