最佳小波包多载波调制解调技术

本文利用离散小波包变换（ＤＷＰＴ）导出信号窨的诱导小波包基。在此基础上建立起基于ＤＷＰＴ的小波包多载波传输系统的概念,提出了最佳小波包多载波市制解调技术。技术根据给定的信道特性,采用类似于最佳基搜索城众多的小波包多载波市制解调方案中快速寻求出最佳方案,使得系统解调出的信号中所要信号与符号间干扰的信干比在不增强噪声的前提下达了最大。     

基于小波包变换的多载波调制解调算法及其DSP实现

小波包调制(WPM)是基于小波包理论的一种新型多载波调制方式。国内外以往的研究主要集中在方案研究和性能仿真方面,本文提出了DSP实现小波包调制的方案并用高速DSP芯片实现了小波包调制的快速算法及代码优化。实时运行结果表明:用高速DSP芯片可以满足WPM所需的大计算量和高速移动通信的要求。     

一种基于小波包的多载波数字AM系统

本文分析了基于正交幅度调制的小波包调制在不同信道模型下的性能,并对这种小波包多载波调制系统进行了性能仿真.通过与基于离散傅里叶变换的正交频分复用调制系统进行比较,探讨了小波包调制应用于数字调幅传输系统的可能性.     

基于小波包的多载波技术

首先比较基于3种小波调制的多载波技术的优劣，波包调制（WPM）无论在多速率分配还是在抗干扰方面都要优于多尺度调制（MSM）和M频带小波调制（MWM）。然后，引入双正交小波作为了载波的基函数，仿真它在AWGN信道和平坦瑞利落信道下的性能并对结果进行分析，引入双正交小波是系统实用化的关键一步。     

小波包分复用系统子载波的构造及调制实现

小波包分复用(WPDM)系统中作为子载波的小波包基函数必须是连续解析的,但实际中很难得到,通常需要对其进行逼近.通过滤波器系数采用迭代卷积的方法来对小波包基函数进行离散逼近,构造出的子载波满足小波包基函数的正交性.同时用此方法实现了多载波调制,并将该系统与正交频分复用(OFDM)系统在多径时延信道下进行了比较.仿真结果表明,WPDM系统在抑制ISI和ICI方面以及对定时偏差的影响上更具优势.     

移动无线多媒体通信中的多载波调制技术

无线通信的发展方向是提供灵活的、无缝的、高质量的多媒体业务。为适应这种业务发展,无线通信系统需要满足多媒体业务对宽带高速率的更高要求。多载波调制技术能有效地提高频谱利用率,对于宽带高速无线传输系统性能的改善具有重要的意义。OFDM技术是高频谱利用率的多载波调制技术,在多径衰落信道中传输宽带高速数据时其性能有很强的鲁棒性。小波包调制则是一种采用了新的正交变换方法的多载波调制技术。通过对基于DFT的OFDM技术和小波包调制进行比较,小波包的优越性能有益于多载波调制性能的改进。     

一种实现非等带宽多载波调制的新方法

传统的多载波调制都是采用对传输信道进行等带宽划分的方式。为了更好地适应信道传输特性，一个很有应用前景的发展方向是采用非等带宽划分信道的多载波调制方式。本文提出了一种利用正交小波包变换实现的非等带宽划分信道的多载波调制方法。理论分析和实验结果表明，这种方法对于提高信道的传输性能有很大的潜力。     

高速无线通信中的正交多载波调制技术

本文介绍了无线信道的特征,进而引出多载波调制技术,着重介绍了正交频分复用（OFDM）的原理、优缺点、工程应用。     

高速无线通信中的正交多载波调制技术OFDM

本文介绍了无线信道的特征,进而引出多载波调制技术,着重介绍了正交频分复用(OFDM)的原理,优缺点及其在无线通信中的广泛应用。     

高速无线通信中的正交多载波调制技术

文章介绍了无线信道的特征，进而引出多载波调制技术，着重介绍了正交频分复用（OFDM）的原理，优缺点及其在无线通信中的广泛应用。     

基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

关于正交小波包变换的几点理论探讨

本文对正交小波包基函数在不同尺度上的传递关系、正交小波包变换系数在不同尺度上的传递关系、高斯白噪声的正交小波包变换系数的统计特性、以及正交小波包基的相关函数性质进行了理论研究,并获得了相应的理论结果,仿真实验验证了理论研究的正确性.     

基于小波包变换的自适应均衡算法

本文在推导出离散正交小波包变换对应的正交矩阵的基础上,提出了基于小波包变换的自适应均衡算法,并分析了这种均衡算法的性能,给出了计算机仿真结果.另外,为了使基于小波包变换的自适应均衡算法应用于实际,给出了减低算法复杂度的方法.     

基于小波包变换的辐射源信号特征提取和识别

文中基于小波包变换方法,对MSK信号辐射源提取了J-散度特征和能量特征,结合支持向量机分类器完成辐射源的识别,仿真结果表明：两者识别率均达到90％以上,从而验证了基于小波包变换的辐射源识别的有效性。     

基于小波包变换的雷达辐射源信号识别

为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需求,提出一种以小波包系数的能量比和标准差为特征的算法,并采用BP神经网络进行识别。仿真实验表明,该方法能在较低的信噪比条件下取得较好的识别率。     

基于小波包变换的模拟电路故障诊断

把小波包变换用于模拟电路故障诊断中。由于输出信号的各频率成分能量的变化表征了电路中某些元器件的损坏情况,因此,利用小波包变换有效地提取故障特征信息,提出了“能量——故障”的故障诊断方法。计算和实验结果表明：该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

多尺度小波包变换在弱信号检测中的应用

文章在双模噪声背景下,为了改善信号检测性能,利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力对双模噪声中弱信号进行检测。理论分析和仿真结果表明,小波包检测系统不仅具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越。     

基于小波包变换的多阈值法语音信号去噪净化

文中在小波包变换和传统阈值法的基础上,提出了一种基于小波包变换的多尺度多阈值语音信号去噪净化方法。采用小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用多尺度多阈值方法,通过改进噪声方差估计方法,在去噪的同时,进一步提高信噪比。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。