小波变换及其在图像处理中的应用

小波变换是近几年发展起来较新的数学分支，应用十分广泛，本文介绍了小波变换的基本原理，并论述了它在图像处理中的应用。     

小波变换及其在地震资料处理中的应用

讨论了小波变换的基本性质，用快速小波算法实现了信号的尺度分解，研究了信号尺度与频率的对应关系，以此为基础，对地震信号在滤波，压噪等方面进行了有益的尝试，结果表明本方法是有效，有行的。     

小波变换在语音云噪处理中的应用

讨论波变换在实际语音信号去噪处理中的应用，提出由小波变换频响特性的插值法重建低尺度上模极大值的方法。重构信号时根据压缩原理构造解析形式的迭代投影算子实现ＰＯＣＳ算法，形式简单，收敛快。     

小波变换思想及其在信号处理中的应用

从傅里叶变换、短时傅里叶变换到小波变换的思想发展过程中分析了小波变换发展的必然性和重要性,并通过MATLAB仿真工具比较了三种变换在信号处理中的应用。实验结果表明,小波变换无论是对信号的时间定位还是对信号的频率定位都优于傅里叶变换和短时傅里叶变换。     

小波变换在语音去噪处理中的应用

讨论小波变换在实际语音信号去噪处理中的应用,提出由小波变换频响特性的插值法重建低尺度上模极大值的方法。重构信号时根据压缩原理构造解析形式的迭代投影算子实现ＰＯＣＳ算法,形式简单,收敛快。     

连续小波变换在焊接缺陷超声检测中的应用

本文研究连续小波变换方法在焊接结构超声无损检测信号处理中的应用，以压力容器的三种焊接缺陷为对象，对缺陷回波信号作连续小波变换，对小波变换尺度图采用与时间－尺度相平面相似的网格作区域平均特征提取，并对提取出的特征利用B－P型神经网络进行训练和分类，实验结果表明：连续小波变换在信号特征提取上具有优良特性。     

小波变换在振动台信号处理中的应用

介绍振动台的工作原理，提出一种利用信号边沿与噪声的小波变换的不同性质来去噪的方法，给出该方法的使用效果，并进行了讨论。     

小波变换在信号奇异性分析中的应用

阐述了在奇异信号分析中,小波变换较傅立叶变换及短时傅立叶变换的优势,描述了小波变换在奇异信号分析中的应用.     

小波变换在路用雷达信号处理中的应用

脉冲探地雷达回波信号是典型的非平稳、非线性信号 ,采样信号中不可避免地带有各种噪声 ,需进行适当处理 .小波变换时频局域性好 ,是分析非平稳信号的有效工具之一 .系统地阐述了小波变换的基本理论 ,并采用Mallat算法、小波包算法对雷达检测路面厚度的实测信号进行分析处理 ,然后进行路面层厚度计算 ,最后将计算结果与实际厚度相比较 .对比结果说明了小波分析应用于路用探地雷达回波信号处理的有效性 .     

增加电极位置信息的电子耳蜗听觉仿真模型

为了改进以正弦信号合成的电子耳蜗听觉仿真模型在仿真电子耳蜗植入患者所感知的语音信息的缺陷,建立了增加电极位置信息的正弦信号合成的听觉仿真模型.通过大样本量的不同汉语语言材料的听觉仿真实验,其中包括按元音、辅音、数字、音调和单字词等5种汉语语言材料,研究了基于连续交叉采样算法的不同实验条件下电极位置对言语识别率的影响,得出了汉语元音和单字词对植入深度更加敏感的结论.为进一步将这一仿真模型应用到电子耳蜗研究上奠定了基础.     

基于全相位滤波器的改进人工耳蜗CIS言语处理方案

人工耳蜗是帮助深度耳聋患者恢复听力的一种装置.利用电子耳蜗电刺激的简化模型,采用滤波特性更佳的新型全相位数字滤波器对人工耳蜗连续相间采样(continuous interleaved sampler,CIS)语音信号处理方案进行仿真及声音合成,来模拟耳蜗植入者所听到的声音,并与传统的巴特沃夫滤波器仿真方案结果相比较.仿真实验结果表明：采用全相位滤波器得到的合成语音更为清晰,噪音有所减弱,优于巴特沃夫滤波器设计所得到的结果.     

基于小波变换的信号去噪应用

讨论了一种基于小波变换的信号去噪方法，从3种不同的去噪方法比较中看出小波变换在信号去噪中的优越性，数值实验及实际运用都证明了该方法的有效性．     

基于小波变换的多尺度多阈值语音信号去噪

本文介绍了小波变换在语音去噪上的应用概况，用多尺度多阈值的小波变换方法进行了实验，证明该方法能有效地抑制语音信号的噪声。最后，用谱减法去噪和前者做了比较。     

心电信号的小波变换处理算法及仿真

为了有效去除心电信号中的干扰噪声,对信号特征点进行准确标定,采用小波变换的阈值去噪算法和时域峰值定位算法进行心电信号处理.利用bior3.7小波按照Mallat算法对ECG信号进行分解,结合软硬阈值与小波重构的算法对信号进行去噪处理,给出了小波变换与时域峰值定位结合的算法检测各特征点.仿真结果表明小波阈值算法能有效去除心电信号中的干扰噪声,保留心电信号的有效信息,基于小波变换的时域峰值定位算法能准确检测出心电信号中的特征点.     

小波变换在地震信号降噪中的应用

为了去除地震信号的噪声,提高其分辨率,本文采用小波分析方法对地震信号进行处理。通过采取合适的小波函数和阚值,对信号进行多尺度分解,取得的降噪效果较为理想。在对地震信号进行降噪的同时,尽可能的还原真实信号,说明小波变化作为一种卓越的数学分析工具,具有较为精确的局部分析能力。     

平稳小波变换在探地雷达资料降噪中的应用

小波变换方法是一种新的数学方法,具有强大的时频分析能力,广泛地应用到信号处理的各个领域。其中正交小波变换不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在信号降噪领域仍存在很多问题,会使信号产生振荡现象。本文利用平稳小波变换对多组探地雷达模型实验与实际雷达资料的处理,说明该方法较好地保留了信号边缘细节,避免了伪Gibbs现象,其降噪效果明显优于普通正交小波方法的降噪效果。     

连续小波变换在机械故障定位检测中的应用

本文从实用角度介绍连续小波变换的主要特性。实例表明在故障定位检测中，其性能优于谱分析，ＡＲ（Ｐ）建模及匹配滤波。     

小波变换在地质雷达干扰波压制中的应用

小波变换方法是近年来发展起来的一种新的数学方法,具有强大的时频分析能力,并广泛地应用到信号处理的各个领域。本文首先简要地介绍了小波变换原理及去噪方法,然后通过阻尼震荡信号、一维地质雷达合成记录和二维地质雷达合成剖面等模型,用db4小波进行了三阶分解,然后根据干扰波的特征进行了小波去噪和干扰波压制,结果表明,小波多尺度分解后,随机噪声主要集中在较低阶的小波细节之中,用小波变换去噪方法,可有效去噪和压制干扰波。对实测的地质雷达资料也进行了处理,取得了较好效果。