一种基于小波变换模极大值的估计 Lipschitz指数新方法

信号的奇异点和不规则部分往往包含丰富的信息,其奇异性行为通常由Lipschitz指数(Lipschitz Exponent,LE)来刻画.Mallat和Hwang在其经典文献[1]中提出采用小波变换模极大值随对数尺度变化曲线的最大斜率作为LE指数的度量.该方法已被学界广泛采用.但是,由于该计算方法只是文献[1]定理4不等式等号成立时的特例,故在噪声的情况下其计算的精确性和鲁棒性往往得不到保证.本文将Mallat的方法进行了改进,将对数坐标系中在小波变换尺度范围内满足文献[1]定理4的直线与小波变换模极大值(Wavelet Transform Modulus Maxima,WTMM)曲线间的面积作为估算LE的目标函数.在此基础之上研究了LE的先验知识,并给出了适于工程计算的估计算法.最后进行了对比仿真实验.实验结果证明本文的方法具有更高的精确性和鲁棒性.     

用小波变换的模极大值提取调制信号频率

利用小波变换系数的模值与信号奇异性指数之间的关系,从调频信号中提取出调制信号的频率.其方法是:对调频信号进行小波变换,取适当尺度上的小波系数进行平方,得到小波变换模极大值的分布曲线,对该曲线进行小波强制滤波,得到反映调制信号频率的光滑曲线,计算该曲线的频率,即可得调制信号的频率.经过计算机仿真,证明该方法是可行的.     

多层次模极大值降噪算法研究

小波模极大值去噪方法具有很好的理论基础,却在应用上存在许多影响去噪性能的因素,如最优分解尺度选择、收缩阈值估计、模极大值线搜索及重构算法的效率和精度。在经典Mallat模极大值去噪算法的基础上,提出多层次模极大值降噪算法,设定分解尺度的最优选择范围,并利用改进的自适应阈值估计对模极大值序列进行预处理及利用多项式插值对模极大值序列进行快速重构。Maltab仿真结果表明多层次模极大值降噪算法具有良好的去噪性能,有效解决模极大值去噪方法在实际应用中面临的问题。     

基于小波变换模极大值的电能质量奇异性检测

针对配电系统中最常见的暂态电能质量扰动,例如电压暂降、电压暂升、电压振荡和脉冲等,在发生扰动的起止时刻常常对应电压信号发生奇异点的特点,提出了一种基于小波变换模极大值的电能质量奇异性检测方法,通过信号小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变或暂态特征,并通过算例仿真验证了该方法的有效性。     

由小波变换的模极大值快速重构信号

本文从多尺度分析的思想出发，提出一种由信号小波变换的模极大值快速重构信号的方法，在不同尺度上，以阶跃函数在该尺度上的小波变换作为基函数，利用模极大值拟合信号的小波变换，然后进行小波反演得到重构信号。这种快速算法具有明确而直观的物理意义，实现简单方便。文中还给出了对重构信号的误差修正方法，数值方法的结果表明，这种快速重构算法对不同类型的信号同样有效。     

小波变换在雷达回波信号消噪处理中的应用

分析了雷达回波信号中所含噪声的特点、小波变换的原理,在此基础上着重论述了小波变换应用于雷达回波信号消噪处理的原理和方法,并从仿真试验中验证:将小波变换应用于雷达回波信号的消噪处理,可以极大地改善回波的信噪比,提高目标信号的可检测性.     

小波奇异性分析在DS-UWB降噪中的应用

直接序列超宽带（DS—UWB）信号的脉冲持续时间极短,信号以极低的功率谱密度分布在很宽的频带上。热噪声成为主要干扰源,传统射频滤波只能去除带外噪声。文中基于DS-UWB信号的奇异性分析,利用小波变换模极大值法进行带内滤波。仿真结果表明,该方法能有效地保留信号的奇异点信息,突显信号的细节特征,降噪效果明显。     

基于小波变换模极大值通信信号码元跳变检测

小波变换对信号的跳变点和奇异点有很好的检测能力,其应用相当广泛.数字信号在码元边界上由于幅度、频率或相位的变化而产生变化,利用小波变换的模极大值方法可以对数字通信信号的码元跳变点进行检测.计算机仿真结果表明,该方法对码元的跳变点检测具有很高的精确性.     

基于小波阈值法的雷达回波信号降噪

本文针对雷达回波信号的特点,提出了应用小波理论对信号进行降噪处理的理论及方法,分析了影响降噪效果的几个主要方面。通过大量仿真看到,应用小波方法对雷达信号降噪比传统方法更能有效提高信噪比,尤其在低信噪比时,小波方法比传统的FFT方法能够将信噪比平均多提高2dB以上。     

小波变换在语音信号降噪技术中的应用

小波变换是一种时频变换方法,它由短时傅立叶变换发展而来,继承了局部化的思想,克服了短时傅立叶变换窗口大小不随频率变化的缺点,并且可以提供随频率改变的时频窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。文中介绍了小波变换的基本理论及其在语音信号降噪中的具体方法,使用加入高斯白噪声的语音信号作为被处理信号进行小波降噪,并且对比了使用不同阈值小波变换的降噪效果,验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。     

基于小波的信号去噪分析

由实际应用可得,作为一种新的多辨认分析方法的小波变换,由于具有多分辨特征和时频局部性,可同时进行频域和时域分析,所以特别适用于进行非平稳信号的处理。首先介绍了小波分析的信号去噪原理,其次接着阐述了4种去噪算法：小波分解与重构去噪方法、模极大值检测法、阈值法及平移不变量小波去噪法。对于叠加了高斯白噪声的仿真信号,分别将上述的4种方法用于去噪处理,并通过仿真过程不同及图形差异对几种方法进行比较。     

Single Channel Speech Enhancement by De-noising Using Stationary Wavelet Transform

It is classical problem to extract signal itself from noise signal in speech processing. We can separate them according to their different statistic characters. Commonly the frequency band of noise is wide but that of original signal is limited and mainly lies in low frequency bands. How to eliminate noise effect becomes a challenging problem in speech processing. Speech enhancement algorithms have been developing considerably, many theories and approaches have been brought forward to suppress…     

利用小波变换对表面肌电信号的消噪处理研究

上技做屈伸运动时,采集肱二头肌群的表面肌电信号,然后采用小波变换的方法,应用Matlab软件,对表面肌电信号进行去噪处理.对去噪结果的分析表明,对于小波分解后获得的不同频段的信号才用不同的阈值所获得的去噪效果更为理想,为后续的研究工作奠定了良好的基础.     

基于奇异性的小波消噪技术

在论述了小波分析、信号奇异性与小波变换模极大值性质关系的基础上，本文给出了一种基于小波变换模极大值的信号去噪算法。仿真结果表明了该算法的有效性，既能有效的消除噪声，又能较好地保留了原始信号的突变信息。     

基于小波域的红外图像序列噪声分析与去噪

由于相同的去噪方法对不同噪声类型的去噪效果不一样,采用基于小波域的图像噪声类型识别方法,利用小波高频子带系数的直方图识别了图像的两类主要噪声：高斯噪声和椒盐噪声.对红外图像系列的噪声进行了分析,长波红外图像主要受到高斯噪声干扰,中波红外图像主要受到椒盐噪声干扰.提出了一种改进的小波全局阈值去噪方法.仿真实验表明,该方法较传统方法的PSNR提高了2~3 dB,处理速度较快.     

一种新颖的消噪算法及其在通信中的应用

本文提出了一种自适应变窗长平滑滤波的消噪算法,它依据信号在小波变换域和时域的幅度分布特性,把信号分成特性不同的时间片段,然后按片段信号的特性采用自适应变窗长平滑滤波的方法,对经过内插处理后的高采样率信号进行消噪处理.这种方法非常适合分段连续或分段平稳信号的消噪处理,仿真结果表明该算法具有良好的性能.本文将该算法应用于扩频通信系统中脉冲干扰的消除,仿真结果说明这种算法与脉冲置零法相比,性能得到了较大的改善.     

一种改进阈值函数的小波语音去噪方法

在分析了软阈值法和硬阈值法等常用用值函数的优缺点基础上,提出了一种改进的阈值函数,该阈值函数结合了折中阈值函数和μ律阚值函数的优点.实验仿真表明,不管语音信号输入信噪比高低,改进的方法均可获得满意的去噪效果.     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

自适应小波包分解门限去噪新算法

提出了自适应小波包分解门限去噪的新方法。该方法自适应地对信号进行小波包分解,根据小波包子域的信噪比自适应选取去噪门限,并判定是否对该子域的信号进一步分解。与传统方法不同,新方法只需对不同尺度的部分概貌信号和细节信号根据该子域的信噪比大小进行分解,去噪后的信号按分解的逆过程进行重构。仿真结果表明,该方法相比于传统的小波去噪方法计算量有所降低,且去噪后的信号更接近真实的原始不含噪信号。     

基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究

水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。在此尝试用小波阈值去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈值函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法。在Matlab中的仿真试验结果表明,新阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比上都优于传统的硬阈值和软阈值,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。