样条小波基的构造及其在汉字签名鉴别中的应用

基于笔画描述的汉字轮廓线，小波变换能更有效地提取签字的字形特征。该文提出了一种基于小波变换的笔迹鉴别的新方法，利用B-样条函数更适合于计算机图形中的曲线与曲面处理的特性，设计了适合系统特点的四阶样条小波，对签字的每一笔画进行小波变换，又设计了一组公式对各笔画的特征进行合成，从而抽取出了更加稳定有效的签字特征。     

小波变换在信号处理中的应用

小波变换是近年来发展起来的一门理论，在图像处理，通信和地球物理上取得了成功的应用。小波包变换是小波变换的推广。本文应用更适合实际分析化学信号处理的小波变换来处理重叠的分析化学信号。此方法是建立在多分辨率分析的基础之上的。我们应用此法处理多组分重叠色谱信号的结果表明，此法不仅有效地解决了多组分重叠信号的解析问题，而且较传统的方法处理速度快且准确。可用于定量分析。     

小波变换-免疫算法用于重叠分析化学信号的解析

将小波变换与免疫算法结合，首先采用小波变换对原始信号进行数据压缩，然后采用免疫算法对压缩后的信号进行解析，从而使计算速度加快，对多组分核磁共振信号和二维重叠色谱信号的解析结果表明：小波变换－免疫算法可以方便地用于大数据量化学信号的解析，为快速复杂化学信号的解析提供了一种有效途径。     

复合信号的分辨新技术

将样条小波变换技术用于分辨复合信号,以选定的分辨因子作用于样条小波滤波器。使之成为峰分辨器,用它来直接处理复合信号,取得了较好的结果,被处理峰可达到基线分离,且峰位置的相对误差小于３．０％,峰面积的相对误差小于５．０％,方法简便易行;讨论了各种影响分峰效果的因素,包括不同的分辨因子及样条小波基等。并应用于铅－铊体系的处理以验证该方法。     

基于三角样条小波变换和三角样条插值信号重构方法

文献8使用二进小波变换提取信号边缘特征,根据信号特征点的值和导数值用三次埃米特多项式进行插值重构。该文分析了文献8存在的两个问题,并针对这两个问题进行改进,即在二进小波变换和插值重构时使用同一种函数———三角样条小波函数,这样才能体现出信号处理的本质。文章作者曾提出的三角样条小波正好同时具有作为小波函数和插值函数双重作用,大大提高信号重构质量。就信噪比和相对误差两项指标与Mallat算法和文献8算法进行了比较,效果明显。     

连续小波变换用于化学信号的近似导数计算

提出了以Ｈ小波为母函数的连续小波变换用于分析化学信号近似导数计算的新方法。用Ｈａａｒ小波对信号进行ｎ次小波变换,可得到信号的近似ｎ阶导数。通过数值微分法、离散小波变换法及连续小汉变换法对模拟信号的求导结果表明;对于无噪音的信号,三种方法的结果相似,而对于含有噪音的信号,连续小波变换法所得结果的信噪比明显高于前两种分析信号,特别是信噪比较低的信号的导数计算提供了一种有效工具。     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于局部奇异值检测的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术;提出一种基于二次样条小波变换的虹膜识别算法;运用紧支撑的二次样条小波对构造的一维灰度信号进行分析,选择适当尺度上的小波变换结果进行量化,构造出二进制特征向量;采用Hamming距离进行移位匹配;最终完成虹膜识别;算法的错误接受率和错误拒绝率都比较低,能够达到较好的识别效果.     

基于B—样条小波变换汉字字形生成方法的研究

本文提出Ｂ—样条小波变换用于汉字字形生成的方法。该方法将字形轮廓转换成Ｂ—样条曲线，用小波变换分解曲线的控制点为不同层次的细节与低层次控制点（曲线），这些细节代表汉字字形的某些特征，改变某些层次上细节，通过小波变换中的合成过程恢复字形，能得到一种新特征的字形。从实验结果看，该方法不失为一种有效的字形生成方法。     

小波变换极大值在数据压缩中的应用

传统利用小波变换进行数据压缩的方法是基于小波变换的多分辨率滤波技术。结合小波变换的多分辨率特性,提出利用二阶样条小波变换模极大值压缩数据的方法。并在此基础上采用设定阈值消除幅值比较小的模极大值点的方法对信号进一步压缩。理论和仿真表明,利用小波变换模极大值压缩比率大、重构精确,对于平稳信号更是可以获得传统方法无可比拟的极大压缩比。     

样条小波自卷积处理窄锐重叠信号的研究

采用函数d1/dx1＋exp（x）为分辨因子与样条小波滤波器相作用构成样条小波峰分辨器,对毛细管电泳窄锐重叠信号的处理,得到较好结果,在重叠峰分辨的同时滤去噪声,达到了同时滤噪和分峰的目的。被处理的重叠信号得到基线分离,分峰前后峰位置和峰面积的相对误差小于5．0％。应用于5个芳香胺类化合物的混合物的毛细管电泳窄锐重叠信号的处理,得到满意结果。     

基于小波分析的柴油机振动信号降噪处理

针对柴油发动机缸盖振动信号信噪比低且呈非平衡特性,对柴油机在工作过程中的缸盖振动信号进行小波噪处理,突出了缸盖在不同时刻受到的激振,为柴油机在线控制和故障诊断提供了进一步的处理和识别的依据。本文对消除柴油机振动信号的随机成分,提高信噪比提出了一种新的方法－小波变换方法。分析中利用3次B样条小波对2135G柴油机的缸盖振动信号按Mallat算法进行分解,运用小波的滤波性能去除随机干扰,对振动信号进行了重构,获得了预计良好的分析结果,显示了小波技术在柴油机信号处理－控制领域的广阔应用前景。     

一种新型的曲线拟合技术在分析信号处理中的应用

研究了一种新型的曲线拟合技术－－样条小波最小二乘法（ＳＷＬＳ）在处理分析化学信号中的应用。作为一种滤除噪声的新技术，详细了各种滤波对滤波结果的影响。若选择了合适的参数，就可以从信噪比Ｓ／Ｎ＝０．５的高噪声中提取有用信息。且峰电流的误差小于３．０％，峰电位的误差小于１０％。并将之与小波多频率通道滤波法（ＷＭＣＤ）及样条最小二乘法（ＳＬＳ）进行了比较，发现该方法可以解决ＷＭＣＤ及ＳＬＳ中存在的一些问题     

小波滤波在超声管外测压回波处理中的应用

超声测压过程中信号受到噪声的干扰,使得回波信号质量较差。为提取后续特征,需对回波信号进行处理。而小波具有"变焦距"特性,在时域和频域中具有良好的局部分析能力,适合于超声等非平稳信号处理。在超声反射回波的数学模型基础上,利用小波滤波方法对超声信号进行预处理,提取强噪声背景中的弱回波信号。仿真及实验表明,用小波滤波能够有效抑制噪声,提高信噪比,且该方法原理简单,易于实现,为进一步研究超声管外测压奠定了基础。     

使用时频盲源分离和小波包去噪的胎儿心电信号提取

提出一种使用时频盲源分离(TFBSS)和小波包去噪的胎儿心电信号提取新方法。首先通过重排时频谱时频盲源分离方法进行胎儿心电信号的初次提取,并将初次提取得到的母体心电信号和噪声对应的各路分量置零,其余分量由混合矩阵进行重构;然后再利用重排时频谱的时频盲源分离方法对重构信号进行胎儿心电信号的二次提取,得到含噪声的胎儿心电信号;最后通过小波包去噪抑制胎儿心电信号中的基线漂移和噪声。在胎儿心电信号和母体心电信号的QRS波无重叠、部分重叠或完全重叠的情况下,通过该方法能有效抑制母体心电信号和噪声的干扰,提取胎儿心电信号。实验结果表明该方法能提取清晰的胎儿心电信号。     

基于频域小波变换的Fourier去卷积法研究

将小波变换用于对频域信号的处理,提出了用频域小波变换获得的模糊项作为线性函数的Fourier去卷积法.与其他FSD方法相比较,本文提出的方法对不同类型峰形信号如HPLC信号均具有良好的分辨效果.由于不用选择线性函数,该方法还具有通用性较强,操作简便等优点.重叠峰分辨效果好的主要原因是由于从Fourier变换得到的模与其经小波变换获得的模糊项具有相似的线性和峰宽,能较大程度与原始谱峰相符.该方法有望用于不同类型重叠峰信号的分辨.     

小波包去噪方法在海底石油管道超声检测中的应用

通过分析海底石油管道超声检测回波信号,部分有效信号混在噪声信号里,本文研究了具有任意多尺度分解特性的小波包去噪方法。首先介绍了小波包的基本理论以及去噪声理论,然后运用小波包分析对实际测量的超声回波信号进行。处理。仿真结果表明,小波包去噪法能更好地抑制噪声,明显提高信噪比。     

车载光电测量平台晃动监测数据分析

车载环境下由于加速度计自身和外界环境干扰等因素的影响,真实的加速度信号叠加了大量干扰信号。针对加速度计信号特点,采用小波阈值去噪对加速度计信号进行了滤波处理。建立一个振动信号模型,将真实的加速度计的输出噪声作为干扰成分叠加到该模型上,选择较优的小波参数,对仿真信号进行小波阈值去噪,去噪后信噪比（SNR）由4．24dB提高到20．45dB,均方根误差（RMSE）由0．051改善到0．0081。据此对真实加速度计输出信号进行去噪处理,实验结果表明：小波阈值去噪对加速度信号具有良好的滤波效果。