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提出了一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法提取高频图像的边缘,采用一定的融合规则将两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波变换法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波变换法。 相似文献
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基于小波包-包络分析的故障特征提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对齿轮、滚动轴承等的早期损伤类故障,提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征。在简述小波包基本原理的基础上.通过仿真信号.对振动信号的具体处理过程进行分析,并对可能遇到的问题.提出处理办法.然后应用于诊断实例。结果表明,该方法能够自由确定振动信号的频带划分并全面获得各频带内隐含的故障特征,且易于实现,有一定的工程应用价值。 相似文献
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基于小波包的滚动轴承故障特征提取 总被引:7,自引:0,他引:7
在深入分析离散小波包变换快速算法的基础上,给出了离散小波包变换快速算法中产生频率混淆的原因,即由正交镜像滤波器的非理想截止特必, 隔点采样和隔点插零的特性共同作用产生的,提出了一种消除频率混淆的算法,利用该算法和原算法,分别对某型滚动轴承内环剥落故障的振动信号进行处理,提取其故障特征,结果表明,原算法由于存在频率混淆,可能掩盖故障特征,提出的新算法,由于很好地消除了频率混淆,能有效地提取滚动轴承局部故障的特征。 相似文献
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基于小波包变换和小波阈值消噪的语音特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现强噪声背景下语音信号的特征提取,根据小波变换的多分辨率特性,以及与人耳耳蜗滤渡相一致的特性,利用小波包变换,在各语音特征频率段上,提取出包含丰富的非平稳信息的语音特征;并在小波包分解去噪的基础上,构造了模糊阈值函数,利用小波模糊阈值去噪,得到了信噪比较高的语音信号.研究结果表明,小波包变换和小波阈值去噪,较好地消除了强噪声背景下的噪声,并有效地提取出了语音信号特征. 相似文献
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使用改进的功率谱函数对电磁超声缺陷信号进行了缺陷的定性分析,使用小波包能量谱对电磁超声缺陷接收信号进行了特征提取,从小波包的小波函数选取、分解层次及特征参数的噪声鲁棒性3个方面开展了讨论分析.结果表明:通过选择适当的小波函数和小波包分解层次,小波包能量谱的能量比可以精细地反映信号的特征;基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对EMAT不同损伤类型的判别. 相似文献
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小波包分析方法在齿轮早期故障特征提取中的应用 总被引:10,自引:4,他引:10
基于小波包对信号的高分辨率分解和重构能力,把信号分解到不同频段,然后选择有效频段进行故障信号重构,分离出故障信息,试验表明,该方法能从很强的总体振动信号中提取清晰的损伤特征,实现早期诊断。 相似文献
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基于小波包和熵准则的最优频段提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现运动功能障碍患者的运动意愿和基于脑机接口技术的实际康复运动的一致性,进一步改善康复效果,以想象右手食指屈伸运动为例,对身体相同或相近部位的不同运动想象方式产生的脑电信号(记为EEGs)的特征提取方法进行研究。针对食指屈伸运动想象EEGs的事件相关去同步化现象(event-related desynchronization,ERD)不显著及发生的时间及频段的个体差异等特点,提出了基于小波包和熵准则的最优频段提取方法。该方法首先利用小波包分析对右手食指屈、伸运动想象EEGs进行分解;其次,利用熵准则对特征频段的可分度进行度量,从而选取相对明显的频段小波包组合,并以相应的小波包系数构成特征矢量;最后,结合支持向量机实现最优频段的选取。实验结果表明,该特征提取方法能够自适应提取右手食指屈伸运动想象EEGs的ERD现象差异性较大的频段特征,最高分类正确率为81.75%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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数学形态学和小波变换的红外图像处理方法 总被引:20,自引:8,他引:12
为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。 相似文献
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基于小波包分解的意识脑电特征提取 总被引:2,自引:1,他引:2
针对2种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)设计,提出了基于小波包分解的特征提取方法。首先深入研究了小波包变换,结合事件相关去同步化(event-related desynchronization,ERD)/事件相关同步化(event-related synchronization,ERS)现象,提出以小波包分解系数来考虑特征,然后对C3、C4导联脑电信号进行小波包分解系数方差和相对能量2种特征的提取,最后采用最简线性分类器进行分类。结果表明,2种特征对应的最大分类正确率均达到了85%,对应时间分别为4.34 s和4.39 s。因此,在保证分类正确率的前提下,所提方法更加简单和有效,为大脑意识任务分类提供了新思路。 相似文献
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脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法.用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4 、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别.对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果. 相似文献
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针对目前机器人辅助患者运动功能康复过程中人机协作训练机制主要停留在生物力学层次的局限,以机器人辅助患者远程运动康复为背景,研究了一种新的基于患者心理状态层次的人机生物协作训练方法.首先基于无线体域网技术构建一套远程无线智能康复监测系统,实时获取训练过程中患者自主神经系统生理参数;其次,运用小波包变换和线性分类器对采集到的多生理参数信息进行去噪、特征提取和心理状态识别;最后,选取健康受试者作为前期研究实验对象,结果显示训练过程中受试者心理状态平均识别率可达85%以上,进一步验证了系统的可靠性和算法的有效性. 相似文献