基于小波变换的涡街流量计信号处理方法

涡街流量计有许多优点,应用比较广泛。但是,涡街流量计易于受到由管道振动和流场扰动引起的噪声干扰。涡待流量计中的处理电路不能保证仪表在工业现场的测量精度。本文研究基于小波变换的涡街流量计信号处理方法。本文介绍小波变换的基本原理和快速算法,分析小波滤波器的幅频特性,研究调整滤波器中心频率的方法,给出涡街信号的处理过程,进行仿真和实验测试。仿真和实验结果表明,小波变换能有效地减小了噪声影响,使频率测量的精度高,处理实时。小波变换是涡街流量计信号处理的一种新方法。     

基于小波变换的脑电特征信号自动检测方法

首先对原始脑电信号(EEG)进行小波分解来进行滤波.然后利用双正交样条小波对EEG进行二进小波变换,进而求出小波模极大值,最后通过一系列策略匹配出相应的模极大值对来确定出特征信号的起止点,从而达到自动检测脑电特征信号的目的.     

基于小波变换的图像增强技术研究

利用小波变换后特有的图像数据结构,将小波分析与传统的增强方法有机地结合起来,进行了图像增强方法的探讨和研究.实验结果表明,使用该方法后原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强,纹理清晰,层次感强,其处理结果比传统的图像增强方法更令人满意.     

基于多级小波域变换的时域扩散荧光层析成像方法

本研究面向基于无限平板荧光扩散解析模型的时域扩散荧光层析成像的反演问题,提出了一种基于多级小波域变换的图像重建方法。与基于全空间域离散像点的传统重建算法不同,采用小波函数对未知参量的空间域进行多尺度分解,通过逐级细化分解尺度来减少重建的未知参量个数,从而有效地改善重建过程的病态性,提高图像的量化度和空间分辨率。仿体实验验证中采用了基于时间相关单光子技术的非接触模式时域测量系统和两个双目标体平板仿体。实验结果证明了所提的图像重建方法可以有效地改善荧光参数重建图像的空间分辨率,而且相较于传统算法其重建图像量化度有着显著地提高。     

基于小波变换处理油井液面深度信号的方法

文中介绍了油井液面深度测量的基本原理,着重论述了利用小波变换处理液面深度信号的基本方法,最后给出对实际测量信号的处理结果。     

基于小波网络的数据压缩方法研究

针对过程控制系统中的历史数据,给出了一种基于小波网络的数据压缩算法,详细描述了其实现原理和计算步骤,并对一造纸厂的压力数据进行压缩和还原。仿真结果表明,该算法具有参数收敛速度快、数据压缩比高的特点,小波网络在过程控制系统中信号处理方面的应用是完全可行的。     

基于子波变换的自适应滤波语音增强方法

在对噪声语音信号进行多分辨率子波分析的基础上,对分解后子波变换系数在尺度上和尺度间进行自适应滤波处理,并用它们的线性组合重构其语音信号,获得一种语音增强方法.     

基于小波分析的漏钢预报温度数据处理

将小波分析引入到连铸过程漏钢预报系统中,对热电偶所采集的温度数据进行降噪处理。通过对连铸现场采集的温度数据进行多尺度小波分解,并对小波分解系数作相应的阈值处理,最后重建温度信号,去除了温度数据中的噪声。结果表明,经过小波分析降噪后的温度数据能更好地反应测温点的温度变化趋势。     

基于小波变换的STM图像处理的研究

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合方法进行了阐述.对于不同仪器和不同扫描样品的图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到明显提高.     

基于小波变换的AFM图像处理的研究

根据原子力显微镜(AFM)图像的特点，对小波变换应用于原子力显微镜图像的降噪、增强及融合方法进行了阐述，采用原子力显微镜对无磨料低温抛光后的铝合金(LY12)表面进行检测，并利用所述方法对扫描图像进行了处理。结果表明，利用小波变换对原子力显微镜图像进行处理是有效的、可行的，图像质量得到明显提高。     

基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法

提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。     

一种改进的基于小波变换的遥感图像融合方法

针对多光谱与全色图像的融合,提出一种改进的基于小波变换的融合方法,首先对多光谱图像进行IHS变换,其次将全色图像和多光谱图像的强度分量进行改进的基小波变换的比值融合,并用融合结果取代多光谱图像的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果证明融合算法较IHS变换算法和常用的小波融合算法有更好的融合效果.     

基于小波包分解的时变谐波分析

针对时变谐波的分析,提出了一种基于小波包分解的时-频分析的新方法,该方法利用共轭正交滤波器组所具有的功率互补性,对信号进行小波包变换频域等间隔分解,再将各子带输出交错组合,使得所测各次谐波均落入各自相应的频带内,从而达到对各次时变谐波测量与时频分析的目的。     

一种视频流数据的处理与自动负载方法

近年来,大数据技术的发展使得实时视频流处理成为可能.实时视频流数据属于典型的大数据,从这些非结构化的数据中提取有价值的信息非常困难,因此需要利用大数据与视频流处理技术,通过实时处理模组从中提取有用的信息.由于视频流的大数据特性,传统的数据存储方法成本较高,需要配合云存储技术来实现视频流的高效处理与运算.云存储服务提供了...     

工程信号小波变换分析仪系统的研究

详细介绍小波变换信号分析仪的硬件设计与研制,通过若干应用实例说明小波变换信号分析仪对识别和处理脉冲信号,奇异信号和非平稳信号具有独特的功能,是目前最先进的信号分析仪系统。     

一种基于小波变换的虹膜识别方法

虹膜上的纹理或结构的差异,是不同虹膜相互区别的最主要原因和体现.因此,要想获得很高的识别率,就必须运用虹膜图像的边缘信息.利用二维小波变换,构造出了一种新的虹膜识别方法.该方法的基本思想是对于小波多层分解的低频分量,用一种变形的互相关方法由粗到精地进行匹配,以筛选出少数匹配较好的虹膜图像;然后在第一级小波分解的边缘分量上提取图像边缘,并用一种新的基于边缘特征的距离量度对筛选出的虹膜图像进行最终识别.与国外的虹膜识别方法相比,该方法把全局特征与局部特征很好地结合起来,并且更为有效地利用了虹膜图像的边缘信息.     

基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法

提出一种基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法.首先,利用离散平稳小波的冗余特性,解决离散二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的问题;其次,针对传统小波阈值降噪算法忽略尺度系数噪声影响的不足,利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪;最后,将此方法应用于不同信噪比下典型信号的降噪对比试验.仿真结果表明:该方法在消噪的定性和定量指标上,整体优于传统离散二进小波方法,消噪效果改善明显.     

基于小波包变换的齿轮箱降噪方法研究

应用小波包变换理论和小波包降噪原理,对轧机齿轮箱的振动信号进行小波包降噪,有效地从含噪信号中提取出故障特征。通过对计算机仿真信号的降噪效果比较和实例分析,显示了小波包降噪的优越性。最后对齿轮箱降噪前后小波包各频带能量向量的比较,进一步表明了小波包降噪在消除高频干扰,凸显故障特征方面的有效性。     

Robust Method of Experimental Data Processing

The robust method of experimental data processing is represented in a convenient form. The paper contains a detailed algorithm of calculations and examples demonstrating when the method should be used if there is an uncertainty that the samplings obey the normal distribution law.     

基于图像处理技术的零件尺寸自动检测方法

基于图像处理技术的零件尺寸自动检测方法可避免传统人工检测方法的各种弊端。本文探讨了图像处理的基本流程、各种处理算法算子和参数选择,并通过实例证明了该检测方法的可行性。