基于二进小波变换的图像去噪技术研究

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样，所以其表示同小波级数相比是冗余的，且图像二进小波交换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真．因此，在相同的误判概率下，基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果．基于这个思想，文中将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪，提出了二进小波的去噪方法，比较了该方法和基于小波级数方法的去噪效果．实验表明，二进小波的去噪比小波级数去噪效果有明显改善．     

动态变形信号二进小波提取模型研究

引入二进小波变换理论研究动态变形信号分析模型，提出动态变形信号二进小波提取与粗差识别修复的技术路线．实例选择B3-spline小波函数，采用à trous快速二进小波变换算法的软阈值降噪方法进行动态变形信号提取，三倍中误差作为各细节尺度的降噪阈值，并在分解的细节尺度上进行粗差识别，在此基础上进行粗差修复，获取真实的变形信号．结果表明：用此模型能有效提取动态变形信号，变形信号提取的效果优于中值滤波的方法；二进小波第二分解尺度细节部分能同时定位孤立态、离散态与区域态粗差的位置，并且精度远优于Mallat算法，在区域态粗差边界的定位中表现尤为显著，这是由二进小波的平移不变性决定的．     

数据量保持型对称延拓双正交小波变换及其在数据压缩中的应用

提出双正交小波变换的边界对称延拓方式，使小波变换（DWT）前后数据量不变，边界处的变换域系数值减小．特别适合于数据压缩．从信号处理的角度分析了数据量不变的原因并给出了这种小波变换的矩阵表达式．使小波变换成为简单的矩阵乘法，形式简单，实用性强、实验表明，变换域数据用SPIHT编码，在压缩率相同的情况下，与周期延拓和Matlab中的对称延拓相比，数据量保持型对称延拓双正交小波变换重建图像的峰值信噪比高、     

一种用小波变换求解逆问题的方法

提出利用快速小波变换求解信号复原和重建中的逆问题的新方法．通过小波变换,将矩阵变为稀疏矩阵．这样达到了缩减计算量的目的．实验结果表明,该方法是高效可行的．     

一种小波域盲源分离算法

针对基于相合束广义特征分解时域盲源分离方法受滤波器或时延影响大、性能不稳定的问题,提出了一种基于相合束广义特征分解的小波域盲源分离算法．该算法通过信号小波变换的正交性,增强信号的非高斯性,减小信号的分离难度;利用双正交小波具有线性相位特性且对信号有良好逼近能力的优点,对小波系数进行相合束广义特征分解,得到稳定的分离矩阵．该算法不仅保留了时域算法的优点,而且可以随机选取滤波器,当源信号多于3个时仍可以完全分离出源信号．4个语音信号的盲源分离仿真结果表明了算法的有效性．     

求解双正交小波提升格式系数的新方法

为获得快速提升小波变换的系数,根据双正交小波提升格式的特点,给出求解提升系数的解方程组方法.该方法基于前向提升小波变换的预测和更新过程组合成的多项式矩阵表示形式判断提升的级数,联立方程求解,得到双正交小波变换的提升系数.将此方法与双正交小波滤波器构造方法相结合,对照滤波器的系数值,得到提升小波变换的尺度因子.结果表明无论先预测后更新或先更新后预测的提升格式,都可采用该方法求解它们的提升系数.     

小波分析及其在电磁兼容研究中的应用

采用二进尺度小波变换的Mallat算法，应用Daubechics小波，讨论了小波分析理论在电子电器设备电磁兼容研究中的应用．从实验仿真的结果表明，由于小波变换具有多分辨率特性，能迅速有效地提取某一频率的信号，从而说明了这种新的理论分析方法用于电磁兼容研究的有效性．     

小波矩量法在电磁场数值计算中的应用

从小波变换和多分辨分析入手,讨论了正交小波变换的快速算法。介绍了小波矩量法的基本原理,并将快速算法应用于小波矩量法中,减小了数值方法对存储量的要求,在达到允许精度的前提下,使计算量大大降低。给出计算实例,验证该方法。     

二进小波变换的语音分类及其应用

提出了一种基于Daubechies8二进小波变换的语音分类算法．该算法利用各分解尺度上的小波系教计算出语音分类的特征参数，并通过有限状态机模型将每帧语音分为5类，它们与SMV语音编码算法中所需类别完全兼容，因此可将其应用于SMV算法中．仿真结果表明：基于该语音分类方案的SMV编码算法在保持高质量语音的同时，实现了变速率编码，在话音质量和带宽占用之间达到了良好的均衡．     

基于小波映射跳频码的跳频系统性能研究

为研究基于小波跳频码的跳频系统性能,采用小波跳频扩频码和小波快速算法,依据小波变换构造了一组独立均匀分布的扩频随机码,码序列具有多址和自相关特性,结合M allat二进小波算法,产生快跳频的跳频图案,具有抗干扰、抗衰落和抗多径特点.与M序列比较,小波跳频码数目众多,具备快速算法,而且具有正交性、自相关性和平衡性.Monte-Carlo仿真实验表明,采用小波映射跳频码系统误码性能明显优于M伪随机序列2-4 dB,是一种较理想的跳频随机码序列.     

基于FWT的在线检测介损角的计算

基于多分辨分析的快速小波变换（FWT）原理,及其在电力系统在线检测装置计算绝缘介质损耗时的检测数据的分析原理和方法,并将小波变换和FFT这两种分析方法进行了比较,仿真结果表明对瞬时干扰和白噪声有很好的滤波效果,其误差也较为平滑．     

快速图象小波分解和零树编码优化方案

在图象小波分解方面,引用了区间插值法(Interpolating Wavelet Transform)和自举法(Lifting Scheme)这两种快速小波分解与重构算法,实验证明它们比一般所说的小波快速算法,即塔型分解算法(FWT)还快,尤其是自举法,速度几乎快了近一倍.零树编码方法是目前国际上最先进的方法之一,就此方法提出了几点优化方案.最后,对零树量化编码后产生的比特流,用了自适应算术编码来进一步提高压缩比.计算机模拟结果显示:在本文中算法和原算法相比,既提高了信噪比,又减少了编码时间.对于图象(Lina512)在0.125bit/pixel时,仍可获得非常满意的重构图象质量.     

A new real-time algorithm of wavelet transform for detection of sudden-changing signals of power systems

With a complex wavelet function, a new real-time recursive algorithm of wavelet transform (WT) is analyzed in detail. Compared with the existing recursive algorithm in two directions, the computing time is greatly redueed in response to faults signals in power systems, and the same recursive algorithm can be generalized to other wavelet functions. With the phases and magnitudes of complex WT coefficients under the fast recursive algorithm, a method to detect faults signals of power systems is presented. Lastly, the analyzing results of some signals show that it is effective and practical for the complex wavelet and its real-time recursive algorithm to detect faults of power systems.     

A WT-STFT combining Algorithm

A fast wavelet packet (WP) algorithm is presented, in which the wavelet transform (WT) and the short-time Fourier transform (STFT) are combined. As WT produces multiresolution of frequency and time, and STFT has a fast algorithm, the combining algorithm is suitable for fast signal analysis.     

一种改进的小波变换快速算法

提出了一种改进的小波变换快速算法.通过对小波滤波器系数特点的分析,发现M allat算法的速度可以进一步提高.在小波分解与重构中可以成对地计算,即在分解中一次计算一个低频系数和一个高频系数,而在重构中则一次计算相邻两个恢复值.在每一对值的计算过程中,后一个值的计算可以利用前一个值的计算结果,从而减少乘法和加法的次数,达到提高速度的目的.文中给出了M allat算法和改进算法的实验对比数据.     

一种快速收敛的自适应波束形成算法

为了解决传统最小均方(LMS)自适应波束形成算法在低信噪比环境下收敛速度较慢的问题,提出了一种快速收敛的小波域自适应波束形成算法. 该算法利用小波变换软阈值法消除信号中的加性高斯白噪声,并在此基础上将牛顿法应用于LMS算法中,提高了小波域LMS算法的收敛速度. 仿真结果表明,相比传统LMS算法,在低信噪比环境下,该算法收敛速度加快,稳态误差减小,波束形成精确度有较大的提高;同时相对于已有的小波域LMS算法,该算法的收敛速度和精度也有所提高.     

基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法

提出了一种基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别的快速算法。该算法在小波提升基础上引入加权阈值收缩法,保证ECG有用信息不丢失,提高了去噪效果;利用去噪重构的中间结果并结合简单的差分法,实现了使用平滑函数一阶导数对信号进行小波提升变换,避免了需要二次小波提升变换的运算,在保证识别精度的同时,大大降低了运算复杂度。实验结果表明,该算法能得到较高的SNR和较低的MSE,QRS波识别准确率达到了99.5%以上。并且,该算法利于在硬件平台(FPGA)上实现,便于在心电监护设备上集成。     

基于小波包分析的旋转机械故障诊断研究

故障信号的特征提取,是故障诊断的关键。通过以德比契斯（Daubechies）小波为基函数的二进小波变换、采用Mallat快速算法的小波包对故障信号进行特征提取。利用小波包对实验数据进行分析,其结果具有良好的时频局部化特性,能对非线性信号进行有效识别。