离散余弦／正弦变换在倒谱分析和基频提取中的应用

本文提出一种倒谱分析和基频提取的新方法,即把离散余弦或正弦变换引入到倒谱分析上来,把原倒谱分析中所用的离散付氏变换用离散余弦/正弦变换代替。     

离散余弦小波包变换及语音信号压缩感知

针对语音信号压缩感知问题,在研究语音离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)特性的基础上构造了离散余弦小波包变换(Discrete Cosine Wavelet Packet Transform,DCWPT)。DCWPT首先获取语音信号的DCT域系数,结合语音频谱特性选取部分DCT系数进行WPT变换,从而得到比DCT系数更加稀疏的DCWPT系数。为将此变换直接用于压缩感知,构造了DCWPT的正交稀疏分解矩阵并分析了其稀疏表示性能。结合稀疏表示基优化了正交匹配追踪重构算法,提出了基于DCWPT的语音信号压缩感知框架。通过压缩重构对照实验,采用主客观评价指标,得出该方法优于传统基于DCT的语音压缩感知方法的结论。     

离散余弦变换在滚动轴承故障诊断中的应用

本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法,采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间－尺度域,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析,说明这种方法可以有效的用于效地用于滚动轴承的故障诊断。     

基于压缩视频码流的水印嵌入算法

为了增强水印信号在视频压缩码流中的鲁棒性，针对现有经典算法算法提出了一种改进算法。通过将MPEG-4和离散余弦变换相结合，对压缩视频I帧码流部分解码之后进行8＋8分块，并对每一分块分别进行离散余弦变换。该方法与现有方法相比，能够很好的抵抗多种水印攻击。实现结果表明，该方法具有很好的鲁棒性。     

离散余弦包络分析法在列车轮对踏面损伤检测中的应用

列车轮对踏面损伤是危及列车运行安全的重要因素，其损伤程度的实时监测与诊断是高速重载列车需要解决的关键问题之一。探讨了应用离散余弦变换的方法提取列车轮对踏面损伤的特征信息，即首先采用小波基将踏面损伤振动信号变换到时间一尺度域，再对高频段的小波系数采用离散余弦变换进行包络分析。试验结果表明，该方法能快速、准确地检测出机车踏面的损伤，可有效地应用于列车轮对踏面故障的在线监测与诊断。     

一种基于相位匹配的高精度估计正弦信号频率新方法

为高效估计出正弦信号频率,从离散傅里叶变换定义式出发,总结出其本质是利用相位匹配原理使信号矢量序列求和最大.据此推导出任意频段的离散傅里叶变换计算方法,该方法可实现信号频率的高精度估计.推导出相应的变换矩阵,分析了该方法的各种特点,最后进行了仿真验证.     

一种新的彩色图像压缩方法

图像压缩是图像处理中很重要的组成部分,其效果的好坏直接影响到后面的图像分析。小波变换用于图像压缩的方法有多种,离散余弦变换更是JPEG图像压缩的核心,广泛应用于各种不同类型的图像压缩。本文提出一种将哈达吗变换、离散余弦变换和小波变换结合起来实现图像压缩的新方法。实验结果证明,本文所提方法行之有效,值得推广。     

茶叶近红外光谱数据的离散余弦变换压缩方法

利用离散余弦变换具有的去相关能力,通过引入阈值和保留能量来定量描述茶叶近红外光谱数据 离散余弦变换后的特性.结果表明,离散余弦变换对近红外光谱具有较强的压缩能力。     

基于DCT的微弱信号提取和识别

微弱信号提取一直是故障诊断领域的难点。结合离散余弦变换(DCT),将离散时间序列经过离散余弦变换处理成对应的系数向量,在阈值处理的基础上,重构信号提取出微弱故障信息。与小波降噪和低通滤波方法进行对比分析,该算法突出了信号的微弱故障特征信息,较好的再现了夹杂在信号中的微弱成分,参数设定简单,结果对参数不敏感。最后通过实验证实该方法的有效性。本算法速度快,简单易行,可用于实时故障监测。     

基于DCT的微弱信号提取和识别

微弱信号提取一直是故障诊断领域的难点。结合离散余弦变换(DCT),将离散时间序列经过离散余弦变换处理成对应的系数向量,在阈值处理的基础上,重构信号提取出微弱故障信息。与小波降噪和低通滤波方法进行对比分析,该算法突出了信号的微弱故障特征信息,较好的再现了夹杂在信号中的微弱成分,参数设定简单,结果对参数不敏感。最后通过实验证实该方法的有效性。本算法速度快,简单易行,可用于实时故障监测。     

3种频域数字水印算法的分析和比较

阐述了离散傅里叶算法(DFT)、离散余弦算法(DCT)、离散小波变换算法(DWT)这3种常用的频域数字水印算法的原理,并分别采用不同算法对数字图像进行了水印嵌入,检测其峰值信噪比(PSNR)和相关系数(NC)的值,分析并比较了这3种算法的优缺点,证明了离散小波变换在频域算法中能够得到最好的效果。     

离散时间任意尺度因子小波变换的一种计算方法

传统的小波变换的母小波是连续时间信号，而尺度因子往往选取某一数的整幂次方的形式。本文介绍了一种计算离散信号在任意尺度因子下的离散时间小波变换的方法，并给出了使用这种方法的条件和计算实例。     

一种小波和余弦变换组合域内鲁棒的自适应零水印算法

克服了传统数字水印方案在嵌入水印时要对原始图像数据进行一定修改从而导致嵌入水印图像质量下降的局限性,提出了一个基于离散小波变换和离散余弦变换组合域内鲁棒的自适应零水印算法.算法首先对原始数字图像进行适当层次的离散小波变换,并对得到的小波逼近子图进行离散余弦变换,然后依据待嵌入二值字符水印的大小和相应的系数差值要求自适应...     

计算非周期信号频谱的一种新方法

本文介绍了基于离散哈脱莱变换与离散付里叶变换关系，计算非周期信号的频谱的方法。该方法比利用离散付里叶变换大多数算法能减少运算量，提高运算速度。     

小波分析及其在刀具监控系统中的应用

应用离散小波变换进行刀具破损信号分析及确定刀具状态的研究。离散小波变换具有时－频分析特性，能将瞬短信号的细微变化显现出来。对钻削电机电流信号作离散小波变换的结果表明：离散小波变换对刀具破损信号来说比ＦＦＴ更为敏感，用于刀具监控系统可明显地提高系统的可靠性。     

一种科里奥利质量流量计的信号处理方法

本提出了一种新的科里奥利质量流量计信号处理方法,从含有各种噪声干扰的信号中,准确测得质量流量.采用多抽--滤波器,对流量计中的两个传感器的输出信号进行滤波,以减少随机噪声的影响,并减少采样数据;采用自适应陷波滤波方法,以抑制确定性噪声的干扰,测得流量管振动基频的频率,并跟踪其变化。采用离散傅里叶变换方法,计算振动管基频处的相位差和时间延迟,从而测得质量流量。仿真结果证明了本所提方法的有效性和准确性。     

基于FastPW和CNC降噪的液压泵振动信号预处理方法

针对离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)阈值降噪法存在的问题,提出一种自适应的余弦相邻系数(Cosine Neighboring Coefficients,CNC)降噪法,仿真信号分析结果表明CNC降噪法具有更好的降噪性能。将该方法与振动信号快速预白化(Fast Pre-Whitening,Fast PW)技术相结合形成了一种液压泵振动信号预处理新方法:首先采用Fast PW算法对液压泵振动信号预白化,去除信号中的谐波分量,得到仅包含冲击分量和白噪声的预白化信号;然后采用CNC降噪法对预白化信号进行自适应降噪。实测信号分析结果表明提出的方法能够很好地消除液压泵振动信号中的谐波分量和噪声成分,且能有效保留信号中的故障分量。     

基于小波与DCT域易损水印算法研究

易损水印是数字媒体内容完整性保护重要技术手段。文中用离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合算法实现对图像内容完整性保护。通过MATLAB仿真实验表明该算法有较强嵌入检测能力。     

基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印

目的 为保护三维模型版权, 提出一种基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印算法。方法 对三维点云模型进行仿射不变性处理, 将三维模型由直角坐标系转到球坐标系, 并对球坐标中的角度值进行升序排序; 将顶点到质心的距离按顺序存入64×64的数组中, 作为水印嵌入对象; 二值水印图像经全息水印技术生成全息水印, 并对全息水印进行分块离散余弦变换, 在该变换域的中频部分实现对水印的嵌入, 再经过离散余弦逆变换, 实现由频域到空间域的变换, 生成带有水印的三维模型。结果 提出的算法是一种盲水印算法, 对一些仿射攻击具有较好的鲁棒性。将水印嵌在变换域的中频部分, 水印的不可见性及稳定性增强。结论 提出算法可成功获得水印信息, 采用全息技术实现了三维模型版权保护。     

分频匹配在语音识别与控制中的应用

语音识别的一大难题就是参数提取和最佳结果的匹配搜索。本文利用离散小波变换（DWT）特有的奇异特征提取和时变滤波功能，结合动态时间规整算法（DTW）提出了分频匹配策略，实现了在频率域上“由粗及细”地匹配，使语音词汇的识别做到更准确、更快速。实验证明了该方法的正确性和可行性。