基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法

本文提出了一种基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法，它在尺度上和尺度间同时对受噪声污染的语音信号作自适应滤波处理，从而使得听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉，滤波后的语音信噪比和主观听觉质量都得到了很大的改善。     

基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法

本文提出了一种基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法,它在尺度上和尺度间同时对受噪声污染的语音信号作自适应滤波处理,从而使得对听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉,滤波后的语音信噪比和主观听觉质量都得到了很大的改善。     

基于自适应小波变换的嵌入图像压缩算法

针对遥感、指纹、地震资料等图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱等特点,文章通过实施自适应小波变换、合理确定系数扫描次序、分类量化小波系数等措施,提出了一种高效的图像压缩编码算法.仿真结果表明,相同压缩比下,本文算法的图像复原质量明显优于SPIHT算法(特别是对于纹理图像,如标准图像Barbara).     

一种基于小波变换的自适应数字水印算法

文中提出一种基于小波变换域自适应嵌入数字水印的算法．该方法利用小波多分辨率的特性，结合图像和人眼的特性，首先将一幅有意义的水印图像置乱，然后对置乱后的图像和原图像分别做离散小波变换．根据原图像的显著性，自适应的调整加入水印的强度，最后得到加入水印后的图像．     

基于小波变换的自适应语音盲分离新算法

提出用小波变换和两步自适应盲分离算法相结合的方法来进行语音分离.首先,利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪;然后,利用代价函数的极值点特性分别获得混合信号和白化信号的特征向量矩阵,实现自适应盲分离过程;最后,进一步对分离信号进行矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计.实验结果表明此方法取得了很好的分离效果.     

基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化

提出了一种基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化方法。采用双正交小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阚值方法,通过最佳阈值的估计,在去噪的同时进一步提高信噪比。仿真实验结果表明．方法能在有效去除噪声的过程中保证相位不失真和较好保留语音细节,语音净化效果明显优于其他方法。     

基于能量的自适应小波变换图像压缩算法

针对现有压缩算法计算量大以及压缩质量差等问题,文章根据图像能量的分布特性,提出了一种基于能量的自适应小波变换图像压缩算法。通过优化扫描法以及小波的分解模式来提高算法的准确率,并根据低频子带的扰动性大小,来对低频子带进行量化处理,而高频子带则是利用边缘检测算法的高效性,来提取高频子带中的有效信号,进而保证图像压缩的高效性与准确性。实验结果表明,文章算法的仿真结果与预期目标相符,有效证明了算法的可行性。     

Self-adaptive Algorithm Based on Wavclet transform for Sound Pressure Level of the Broadcasting in Train

随着社会交通水平的日益提高,对列车广播质量与稳定性要求也越来越高.列车噪声包括列车的振动噪声与乘客的语音噪声,由于乘客语音噪声特性与广播本身类似,因此在该噪声背景下采用传统信号处理方法进行去噪遇到很大困难.采用改进的自适应小波滤波器,对列车广播时的实际环境所采集的信号进行小波分解与重构,然后用一个以人耳主观舒适度为基础的SVM声功率参考模型,再通过前一时刻的广播、噪声声压级来修正当前时刻的广播声压级,在列车环境下达到了良好的语音去噪效果.     

基于小波包变换的自适应均衡算法

本文在推导出离散正交小波包变换对应的正交矩阵的基础上,提出了基于小波包变换的自适应均衡算法,并分析了这种均衡算法的性能,给出了计算机仿真结果.另外,为了使基于小波包变换的自适应均衡算法应用于实际,给出了减低算法复杂度的方法.     

基于提升格式的自适应预测小波变换算法

基于提升格式的小波变换被称为第二代小波变换,该种结构提供了一种灵活构造非线性小波分解和精确重构的方法。本文根据提升格式的小波变换结构,针对具有突变点的光滑信号,以LeGall5/3小波为例,提出了一种不需要额外附加信息和存储空间就可完成精确重构的自适应预测算法。实验结果表明,该算法应用于分段连续信的一维信号,可较大概率取得零高频系数,获得较好的线性近似结果。     

一种基于小波变换的语音噪声消除算法

接收机上接收到的信号容易被广播电台的语音噪声所干扰.而且随着广播电台的繁荣发展,语音干扰的能量越来越大,易造成误码从而严重影响信号的传输速度和质量.由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果.本文提出一种基于小波变换的语音噪声消除算法,对短波信道上的实际接收到的BPSK信号进行消噪处理.接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了算法具有良好的消噪能力.     

相参脉冲序列频率估计的小波变换方法

在单站无源定位与跟踪系统中,接收信号的多普勒频率变化率信息对运动目标的状态估计和定位非常重要。对于脉冲体制的雷达来说,信号持续时间较短,很难精确测量多普勒频率变化率。小波变换在时频域同时具有良好的局域特性和较低的信噪比门限。文章引入了小波变换方法实现单站无源定位与跟踪系统的参数估计,推导了相参脉冲序列的小波变换方法。数值仿真证明该方法能实现脉冲的相参积累,大幅提高参数的估计精度。     

一种基于小波分析的自适应图像水印算法

提出一种在小波变换域自适应嵌入数字水印的算法。由人眼视觉系统特性,在第三级小波系数子图中 嵌入水印信号。水印强度与图像的显著性成正比,使水印对原图像具有自适应性。对水印图像进行各种退化处理的 实验表明,提出的数字水印算法具有很好的鲁棒性。     

一种基于小波分析的自适应图像水印算法

提出一种在小波变换域自适应嵌入数字水印的算法。由人眼视觉系统特性，在第三级小波系数子图中嵌入水印信号。水印强度与图像的显著性成正比，使水印对原图像具有自适应性。对水印图像进行各种退化处理的实验表明，提出的数字水印算法具有很好的鲁棒性。     

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。     

小波变换在微光图像消噪中的应用算法研究

根据小波变换用于图像消噪的原理,结合微光图像噪声的闪烁颗粒性特点,对小波变换用于微光图像消噪时的小波基及小波分解层次的选取进行了分析,得出采用Haar小波进行一层分解即可满足微光图像消噪要求的结论。为了选取小波消噪的系数阈值,通过对三幅微光图像小波系数的直方图分析,设计了阈值选取算法,并针对微光图像,得出了消噪的经验阈值。经过仿真实验及算法复杂度的时间分析,在实时性和微光图像消噪效果之间取得了平衡。     

基于9/7提升小波的海面弱目标检测算法

弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标.