基于多尺度随机共振变换的微弱信号检测

针对在高噪声背景下微弱信号的检测,以绝热近似小参数的随机共振理论为依据,根据随机共振的噪声选择性和频率敏感特性,提出了基于多尺度随机共振变换的微弱信号检测方法.将含噪输入信号经小波变换分解为不同尺度频率的信号成分后,通过引入归一化变换来调节各尺度信号成分的大小,再将不同尺度的分解信号作为非线性双稳系统的输入,从而实现大参数条件下微弱信号的检测.数值仿真结果表明:该方法可以从高噪声背景下提取微弱信号,并能获得较高的输出信噪比,在信号检测领域具有很好的应用前景.     

基于小波变换的脑电瞬态信号检测

在脑电（ＥＥＧ）信号分析与处理过程中,瞬态信号的检测和定位具有非常重要的实际意义,传统的瞬态脉冲检测方法是匹配滤波,但匹配波滤需要有关瞬态信号的先验知识,因而在实际应用中受一定的限制,本文用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰,实验结果表是有,在缺乏先验知识的条件下,小波变换能有效检测出脑电信号中短时,低能量的瞬态脉冲。     

小波变换的尺度自适应选择

提出了尺度自适应选择的概念，指出应该根据信号的不同而自适应地选择分解尺度。提出了3种选择准则，即距离准则、能量准则和相关系数准则。根据每一准则可以确定一个适应度函数，并采用遗传算法对分解尺度进行选择搜索，同时利用适应度函数评价不同尺度的分解效果，由此实现了尺度的自适应选择。实例分析结果表明，尺度自适应选择对于提高小波分析的效果是重要和必要的。     

基于静态小波分解的多尺度机加工表面图像滤波

由于在机械加工过程中机械振动和噪声回波的相干性,机加工表面图像上会存在白噪声,为了削弱这些噪声的影响。提出了一种基于静态小波分解的自适应阈值滤波方法,该方法首先将机加工图像分解至静态小波域,然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零,将此基于Mallat的静态分解滤波算法应用于机加工图像白噪声滤波,并与另外三种典型图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效的去除噪声,而且还可以保持图像的精密纹理结构。     

基于小波变换的多尺度边缘检测

基于Ｍａｒｒ边缘检测算子，以高斯函数的一险峰 ２阶导数作为小波，提出具有２个可变参数的多尺度图象边缘检测方法。本文所提出的多尺度边缘检测方法适应于计算机视觉分级识别中边缘检测的需求。     

基于小波分解的变尺度多分辨率纹理分割

针对常见的多分辨率分割算法在每一尺度分割过程中信息利用不充分的问题,提出了一种基于小波分解的变尺度多分辨率纹理图像分割新算法.该算法在每一尺度的分割过程中充分利用了各尺度上的有关信息:通过变尺度特征场考虑了更高分辨率尺度上的特征数据;通过变尺度标记场考虑了更低分辨率尺度上的标记数据.从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果.实验表明,该算法具有较好的分类性能.     

基于多尺度滤波的无线通信信号快速增强研究

为解决无线通信信号速度慢、稳定性差的问题,提出基于多尺度滤波的无线通信信号快速增强方法。首先,生成通信数据集,对其进行提取后加以处理;其次,构建信号增强模型,分离出相似通信信号和真实样本,加速通信信号的接收;最后,调控信号分布,实现通信信号的快速增强。实验结果表明：该方法的稳定性明显优于传统方法。     

基于多尺度小波纹理分析的边缘检测

本文研究了第二代小波在边缘检测中的方法。基于多尺度小波纹理分析的边缘检测,有效地弥补了传统边缘检测算法的不足,在有效地抑制噪声影响的同时,提高了其边缘定位精度,并通过实例得以证明。     

基于小波域的自适应多尺度图像融合

在小波变换的基础上提出了自适应图像融合算法,该方法通过自适应多尺寸窗的应用得到融合图像.最后分别对仿真图像和多聚焦图像进行了图像融合的实验并与其它几种算法进行了比较.结果表明,该算法对提高图像融合的质量有显著的优势,证明了算法的有效性和可行性.     

基于多尺度小波纹理分析的边缘检测

本文研究了第二代小波在边缘检测中的方法。基于多尺度小波纹理分析的边缘检测,有效地弥补了传统边缘检测算法的不足,在有效地抑制噪声影响的同时,提高了其边缘定位精度,并通过实例得以证明。     

多分辨率分析在HRV信号分析中的应用

根据HRV信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者HRV信号的异常信息。基于小波变换的HRV信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息,应用多分辨率分析法,对22例海洛因成瘾者和22例正常人的HRV信号进行6尺度分解,计算尺度系数和各小波系数的能量,除Cd3（0．5～1Hz）和Cd4（0．25～0．5Hz）频段外,成瘾者能量的均值要大于正常人对应的值。研究结果表明,小波包变换是提取海洛因吸毒者HRV信号中异常信息的有效工具。     

多分辨率分析在HRV信号分析中的应用

根据HRV信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者HRV信号的异常信息.基于小波变换的HRV信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息,应用多分辨率分析法,对22例海洛因成瘾者和22例正常人的HRV信号进行6尺度分解,计算尺度系数和各小波系数的能量,除Cd3(0.5～1Hz)和Cd4(0.25～0.5Hz)频段外,成瘾者能量的均值要大于正常人对应的值.研究结果表明,小波包变换是提取海洛因吸毒者HRV信号中异常信息的有效工具.     

基于小波变换的图象镶嵌方法

本文提出了一种基于小波变换的图象镶嵌方法,小波变换具有多分辩分析特性,极适合解决图象镶嵌边缘灰度不连续问题。实验表明该方法具有良好的视觉效果。     

多分辨率形态学目标检测

用形态小波变换得到图像的塔式表示,并从最低分辨率到原始分辨率由粗到精地提取目标区域.在每个分辨率上,先应用分水岭变换分割该分辨率下的低频分量（或上一级分辨率得到的标记图）,得到一个标记图;再用一个区域搜索策略来更新该标记图.对多类目标的实验结果验证了该算法具有速度快、精度高和对噪声不敏感的优点.     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

基于小波的信号分析

简介小波概念之后,对一组模拟信号进行分析,采用小波变换,选出合适的小波函数,处理后再重构。对采用Mexican hat小波、Shannon小波、Meyer小波这三种不同小波得到的去噪结果进行比较,验证信号的滤波效果与选取的小波类型有较大的关系。     

基于小波多分辨率分析的故障检测方法

提出了利用小波多分辨率分析技术对系统信号进行分析的故障检测方法。利用小波多分辨率分析技术对信号进行多尺度小波分解,得到信号的高频分量,对此高频分量进行去噪和特征提取,可以得到反映系统故障的特征,实现对系统的故障检测,并可根据阈值大小的不同区分故障程度,实现对不同故障的区分。为避免因阈值选择不当可能造成的故障漏检,对于去噪阈值的选择,提出了一个有效的解决方法。仿真结果证明该故障检测方法的有效性和可行性。     

小波多分辨率分解的雷达视频压缩研究

由于雷达视频信号数据量非常巨大,在对雷达情报的传输和记录时都要求进行相应的数据压缩。依据雷达视频信号的特点和人眼的视觉特性,提出并详细分析了一种基于小波变换域的雷达视频信号压缩算法,并结合某型雷达信号记录仪采集的数据进行测试,验证结果表明,算法取得了较好的压缩效果,完全满足该雷达信号记录仪的需要。     

A Quotient Space Approximation Model of Multiresolution Signal Analysis

In this paper, we present a quotient space approximation model of multiresolution signal analysis and discuss the properties and characteristics of the model. Then the comparison between wavelet transform and the quotient space approximation is made. First, when wavelet transform is viewed from the new quotient space approximation perspective,it may help us to gain an insight into the essence of multiresolution signal analysis. Second, from the similarity between wavelet and quotient space approximations, it is possible to transfer the rich wavelet techniques into the latter so that a new way for multiresolution analysis may be found.