基于相干函数和仿生小波变换的双麦克风语音增强算法

提出了一种双麦克风降噪方法。该方法基于相干函数和应用卡尔曼滤波的仿生小波变换。将卡尔曼滤波器用于输入信号,应用仿生小波变换从而得到仿生小波系数。所采用的方法可以在不同的噪声场景下使用两个排列紧凑的麦克风处理带噪信号,在语音质量评价、谱图分析和时域波形等方面优于其他双通道语音增强方法。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

基于小波变换相干积累的微弱信号检测

在低信噪比下检测信号的方法倍受关注。本文提出基于小波变换的信号相干积累方法,利用小波变换的子带编码理论,通过在多个子带中进行相干积累。积累后的信号再用周期谱方法进行估计,证明该方法可进一步改善信号的检测能力。文中以脉冲雷达回波信号和相位码信号为例。仿真结果表明,这种方法能在-19db信噪比(雷达回波)和-22db信噪比(相位码信号)下检测信号。     

基于小波变换相干积累的微弱信号检测

在低信噪比下检测信号的方法倍受关注。本文提出基于小波变换的信号相干积累方法。利用小波变换的子带编码理论，通过在多个子带中进行相干积累。积累后的信号再用周期谱方法进行估计，证明该方法可进一步改善信号的检测能力。文中以脉冲雷达回波信号和相位码信号为例。仿真结果表明，这种方法能在-19db信噪比(雷达回波)和-22db信噪比(相位码信号)下检测信号。     

基于仿生小波的阈值语音增强算法

人耳对于声音信号的分辨率是非线性的,而仿生小波变换正是由非线性的耳蜗听觉模型发展而来。文章提出一种基于仿生小波变换的语音信号去噪方法,同时针对软硬阈值函数的不足,采用一种修正的硬阈值函数进行处理。仿真结果表明,该方法具有较好的增强效果。     

基于改进噪声方差估计的小波阈值语音增强

提出了一种估计语音噪声方差的改进方法,利用语音信号小波系数尺度间的相关性,去除了语音信号细节小波系数对噪声方差估计的干扰。仿真结果表明,方法能准确估计语音信号的噪声方差,尤其当语音噪声较小时,方法比传统的Donoho法更准确。     

一种改进的基于小波变换的相干斑去噪方法

对于合成孔径雷达(SAR)图像中含有的相干斑噪声的抑制一直是SAR图像处理的热点和难点。相干斑噪声的存在对SAR图像的后续相关的图像处理,例如图像的分割、图像的特征提取以及目标的分类与识别有很大影响。提出了一种基于平稳小波变换的相干斑去噪方法,通过平稳小波变换对图像进行小波分解,对于子图像的高频区域进行阈值分割和双边滤波,利用平稳小波更好的冗余性和平稳不变性更好地去除了SAR图像的相干斑噪声。实验结果表明,这种改进的去噪方法对SAR图像的相干斑噪声抑制有很好的效果,并且尽可能地保留了图像的边缘和纹理细节。     

增光子相干态的小波变换

通过量子力学变换理论,结合有序算符内的积分技术,用于信号分析的小波变换可推广到增光子相干态的非经典量子特性研究中.结果表明,增光子相干态的小波变换谱除具有一般小波变换的特性外, 而且随着增光子数的逐渐增大,其对称性被破坏,不断有新的波峰出现.     

基于小波变换的图像压缩编码

介绍了小波分析的基本概念和基本理论，阐述了一种基于小波变换的图像压缩编码方法，并通过计算机实验证明了经过小波变换编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量，具有较好的视觉效果。     

基于自适应噪声估计的小波阈值语音增强

文中提出了一种基于小波阈值和自适应噪声估计方法的语音增强算法。该算法直接利用含噪语音信号估计出信噪比SNR,并通过该值调整小波阈值,从而实现了小波阈值的自适应变化。针对噪声的小波变换模值随尺度增大而减小的特性,采用了随尺度变化的小波阈值。并且改进了小波阈值函数。实验数据表明,本文算法在多种噪声环境下,均有较好的语音增强效果。并且在抑制噪声的同时,减少了语音失真。     

一种改进的基于经验模态分解的小波阈值滤波方法

经验模态分解是一种新的信号分解方法,该方法可将非线性非平稳信号分解成若干个单分量的本征模态函数,使得每个本征模态函数都具有一定的物理意义。本文探索了该方法在语音增强方面的应用.在文献[8]的基础上,对其方法进行了有效改进。首先将带噪语音进行经验模态分解,得到六个本征模态函数和一个余量信号,对这七个信号分别进行小波阈值滤波,并由滤波后的七个信号重构语音。结果表明,该方法的滤波效果明显优于对带噪语音直接采用小波阈值滤波的方法,并且较之文献[8]的滤波方法也具有一定的优势。     

基于子波变换阈值决策的非稳信号去噪

本文通过对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行研究,该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。接着具体讨论了在Sym8子波基底下,用此方法对非稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真,结果表明该方法抑制噪声效果良好且简单易行,是传统匹配滤波无法比拟的。     

A parameterized hough transform approach for estimating the support of the wideband spreading function of a distributed object

A multidimensional Hough transform is used in conjunction with continuous wavelet transforms to aid in solving a parameterized inverse problem. The inverse problem under consideration is the characterization of distributed scatterers by means of active wideband remote sensing. Wavelet transforms are used to obtain estimates of distributed scatterers in the delay/scale plane. From a noisy wavelet transform estimate, the Hough transform is used to estimate a support region which is directly related to the physical parameters describing the distributed object.     

多尺度分析用于图像边缘的精确检测

图像中边缘往往存在于一个较宽的尺度范围内，边缘的定位精确性是衡量一个边缘检测算法性能的重要依据。众多算法中，引起较大关注的是M—H的二阶导数过零点检测和Canny的一阶导数最大值检测，但都存在各自的不足。本文提出将线性权重函数(LWF)作为平滑函数，并利用小波理论的多尺度分析方法，对图像边缘进行检测，其在定位精确性、噪声抑制能力方面均有较好性能。     

一种基于Contourlet变换的人脸识别方法

Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性.该文分析了Contourlet变换的基本原理与变换的特点,提出了基于Contourlet变换的人脸识别方法,分别提取Contourlet变换的低频系数特征与高频方向子带统计特征进行实验.实验结果证明,Contoudet变换的低频系数特征具有优异的识别特性,而其高频方向子带统计特征则刻画了人脸轮廓与局部器官形状等信息,也具有一定的识别性能.     

基于电路传递函数的故障诊断方法研究

本文提出的故障诊断方法主要是针对模拟电路的故障诊断,首先应用拉氏变换确定模拟电路的传递函数,其次根据已确定的正常电路传递函数,由不同故障类型计算相应的故障传递函数,生成故障诊断表。在进行故障诊断时,根据输入输出值计算当前的电路传递函数,把该函数与故障诊断表进行比对完成故障诊断。本文最后利用Multisim软件仿真了一个典型的模拟电路,并对该电路进行故障设置,计算了故障诊断表,应用软件仿真结果与理论计算的结果进行了比较,验证了该方法有效性。     

A fast Discrete Wavelet Transform algorithm for visual processing applications

For visual processing applications, the two-dimensional (2-D) Discrete Wavelet Transform (DWT) can be used to decompose an image into four-subband images. However, when a single band is required for a specific application, the four-band decomposition demands a huge complexity and transpose time. This work presents a fast algorithm, namely 2-D Symmetric Mask-based Discrete Wavelet Transform (SMDWT), to address some critical issues of the 2-D DWT. Unlike the traditional DWT involving dependent decompositions, the SMDWT itself is subband processing independent, which can significantly reduce complexity. Moreover, DWT cannot directly obtain target subbands as mentioned, which leads to an extra wasting in transpose memory, critical path, and operation time. These problems can be fully improved with the proposed SMDWT. Nowadays, many applications employ DWT as the core transformation approach, the problems indicated above have motivated researchers to develop lower complexity schemes for DWT. The proposed SMDWT has been proved as a highly efficient and independent processing to yield target subbands, which can be applied to real-time visual applications, such as moving object detection and tracking, texture segmentation, image/video compression, and any possible DWT-based applications.     

建立在小波变换基础上的心率变异信号的仿真建模和分解

心率变异性（HeartRateVariability，简记为HRV）是无创检测心脏自主神经调节功能的一种手段，是近年来心电信号处理领域的一个前沿研究热点．考虑到HRV仿真建模的重要性和对HRV信号的1／f成分和非1／f成分分解开，分别处理的必要性，本文建立了基于小波逆变换的HRV信号仿真模型。用该模型仿真的HRV信号不仅包含谐波部分还反映了1／f部分，并且能准确地控制谐波部分的频率。仿真结果表明该模型能较好地仿真出时域、频域特征都接近实际HRV信号的HRV信号．针对1／f过程的特点，本文提出了基于小波变换的方法将HRV信号的1／f成分和非1／f成分在时域上分解开的算法．分解结果表明服这种算法的可行性。     

基于空间方向小波等级树的图像编码

本文提出了等级树集合分区算法(SPIHT)的一种改进方案,对图像的小波变换域的三个空间方向(水平、垂直和对角)上的系数构成等级树型结构,并对各空间方向等级树单独进行编码,使得在不影响恢复图像质量的情况下,进一步提高压缩比.仿真实验表明了本算法的有效性.     

一种新的自动多阈值图像分割方法

本文提出了一种新的自动阈值图像分割方法.该方法选择二维灰度直方图的最佳一维投影作为输入信息,并利用了小波变换的多尺度特征分析此投影.在大尺度下抑制噪声并自动确定分割类数,在小尺度下精确定位阈值.实验表明新方法能够自动而快速地对图像进行分割而且有较强的抗干扰能力.