用于图像压缩的最优双正交小波设计方法

基于图像压缩中小波基选择的多样性，提出了一种用于图像压缩的最优双正交小波构造方法，该方法给出了一种单参双正交小波的设计准则，它在正则性和滤波器长度上对小波滤波器进行平衡，提高了小波滤波器的频带特性．通过编码增益和时频分辨率的均衡不确定度建立了单参量评价函数．对该函数取最大值可获得应用于图像压缩的最优双正交小波．实验表明．该方法实现简单，只需知遒图像的自相关系数，同时获得了比其他同类小波更高的峰值信噪比．     

图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像闽值去噪中小波特性的选取依据．按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短．自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27．86（bior2．6,SNR0=20）;具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息．     

不同小波基在小波包多载波调制系统中的性能分析

从双通道多采样率滤波器组出发，分析了正交小波、双正交小波以及折中的symlets小波的正交性、正则性、对称性等特性．基于多载波调制系统讨论不同小波基对小波包多载波调制系统误比特率性能的影响．通过在频率选择性衰落信道中的仿真，分析得出多载波调制系统中选用最佳小波基的原则．     

基于光学小波分析的相关识别和计算机模拟

将小波变换引入到光学联合变换相关识别中，采用基于联合变换相关的小波分析来实现模式识别．利用改进的墨西哥帽小波函数产生小波滤波器，并进行了光学小波联合变换相关识别。将这种滤波器放置在傅里叶反变换产生相关输出之前的联合功率谱面上，该技术可以应用在具有不同灰度图像的模式识别中。计算机模拟结果表明：其相关峰宽度、识别力和峰噪比都有较大改善。     

基于小波分析的听觉滤波器组模型

对听觉滤波器组模型进行了研究。比较分析了伽马通(Gammatone)听觉滤波器组模型和基于小波分析的高斯小波听觉滤波器组模型,分别给出了预测听阈曲线并且与标准听闻曲线进行了比较,结果表明高斯小波听觉滤波器组模型更接近实际人耳滤波效果。将高斯小波听觉滤波器组模型的预测特征响度与德国朗德(Head Acoustics)公司的Artemis软件计算出的特征响度进行分析比较,结果表明,每个特征频带的响度差值都小于0.6 sone。     

基于小波变换的水下超声波测距方法研究

通过分析传统的阈值检测法超声波测距的缺点，提出了基于小波变换的水下超声波测距方法．应用数字信号处理技术，设计出基于Hamming窗函数的数字带通滤波器，对采样信号进行数字滤波．构造高斯小波基．介绍了一种将采样信号与小渡基做卷积进行小波变换，精确捕捉回波信号到达时刻的超声波水下测距系统．在实验室水池中分别用传统的阈值检测法和基于小波变换的超声波测距法进行了实验测量，并对测量数据进行了比较，验证了基于小波变换的水下超声波测距可以达到更高的测量精度．优于传统的阈值检测法．     

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．     

基于准确重建滤波器组的小波构造

小波应用领域广泛，因此对具有良好特性的新小波需求很大。传统的小波构造方法复杂，不利于构造各类适合不同问题求解的小波。分析了准确重建滤波器组的双正交性，基于准确重建滤波器组构造了一类新小波，并在紧支撑区间上得到尺度函数、小波函数、对偶尺度函数和对偶小波函数的图形。     

基于遗传算法的最优小波滤波器构造

本文基于遗传算法对小波滤波器的构造方法进行了研究，重点在于解决对图象进行压缩处理所需要的最优小波滤波器的构造．有效的染色体编码方案和适应值函数以及遗传算法的全局寻优性能，使得该方法在处理图象压缩优化问题上有其独特的优点。     

一种有效的小波紧框架设计

利用 W.Swelden 和 M.J.Shensa 关于插值性的刻画,证明了不存在具有3个生成元且满足插值性的小波紧框架．在满足近似插值性及较高阶消失矩的性质下,设计一个低通滤波器,利用不等式得到3个滤波器,从而得到小波紧框架．所得的高通滤波器中有一个满足对称性,一个满足反对称性．设计所得到的滤波器都含有一个自由参数,此参数的引入增加了小波框架的选择余地．     

一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法

针对穿戴式设备实测心电信号的超高强度噪声问题,提出一种改进的心电信号消噪方法。利用小波分析进行预处理,再利用简单整系数滤波器进行进一步消噪。通过对比,本文提出的改进的心电信号消噪方法性能优于传统的小波阈值去噪法和数字滤波法,处理时间比小波阈值去噪法低33%。结果表明,基于小波分析和简单整系数滤波器相结合的消噪法,对于具有超高强度噪声的穿戴式设备实测心电信号处理效果优异,且运算成本低于传统的小波阈值法,更利于硬件实现。     

小波变换和改进谐波法的感应电动机转速辨识

针对感应电动机无速度传感器开环、闭环控制依赖数学模型的问题,建立了由自适应神经网络与小波变换构成的数字低通滤波器,并给出定子磁场定向改进转子槽谐波辨识转速的方法.利用小波变换辨识定子磁链,数字低通滤波器消除谐波信号、白噪声、频率变化等干扰因素的影响,保证准确提取转子槽谐波电压.仿真实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,可在强噪声下进行信号检测,有效提高转速的辨识精度,使转速可以在很宽的范围内进行调整,并可改善其动态性能和低速性能.     

基于小波变换的水下超声波测距方法研究

通过分析传统的阈值检测法超声波测距的缺点,提出了基于小波变换的水下超声波测距方法.应用数字信号处理技术,设计出基于Hamming窗函数的数字带通滤波器,对采样信号进行数字滤波,构造高斯小波基.介绍了一种将采样信号与小波基做卷积进行小波变换,精确捕捉回波信号到达时刻的超声波水下测距系统.在实验室水池中分别用传统的阈值检测法和基于小波变换的超声波测距法进行了实验测量,并对测量数据进行了比较,验证了基于小波变换的水下超声波测距可以达到更高的测量精度,优于传统的阈值检测法.     

基于子波变换的自适应滤波

研究了基于子波变换的子波子带自适应滤波,它不仅加快了最小均方（ＬＭＳ）算法的收敛速度,有利于降低计算复杂度,而且改善了收敛性能。给出的谱线增强器的模拟结果证实了上述分析。     

小波域中的图像自适应水印算法

提出一种小波域透明图像水印算法,算法将一个二值图像内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,根据低频系数和高频系数的特点以及树结构关系,并由图像的局部亮度和纹理特性对水印嵌入强度做自适应调节.实验结果表明:使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,并且嵌入水印的图像对有损压缩、滤波、加入随机噪声和剪切等攻击操作具有较强的鲁棒性.     

基于嵌入优化的铣削去重平衡机电气测量系统研究

目前铣削去重平衡机电气测量系统是由微控制器和外围器件级联而成,集成度低、信号处理算法单一、测量误差大,对实现智能铣削有很大的限制。基于此,提出了基于嵌入式OMAP的自动铣削去重平衡机电气测量系统的实现方法。首先,通过OMAP双核架构中的ARM子系统完成对平衡机电气测量系统的控制功能,DSP子系统实现数字信号处理和不平衡量的解算;其次设计实现了基于谐波小波包的数字带通跟踪滤波器;最后利用谐波小波包在频域对信号进行无限细分的特性来提取任意一段微弱信号的特征。仿真及测试结果表明,该系统有效抑制了近频信号干扰,提高了信噪比,并对初始不平衡信号特征实现有效还原。     

小波变换图像压码延拓匹配与变换系数研究

研究了延拓匹配,证明了小波变换图像压码中采用Daub滤波器时,周期延拓比对称延拓在结构上能更好地对滤波器进行匹配;对小波变换域样本场的统计特性和游程概率进行了分析,并在此基础上实现了高压缩比和高信噪比的图像压缩。     

基于小波分析的数字电路动态电流测试技术

针对数字电路中常见的晶体管桥接故障,研究了数字电路动态电流测试及定位方法。利用小波包分析技术,提取小波系数中所包含的丰富的时频信息作为故障特征,建立故障字典。实验结果表明,该方法准确、高效,用于数字电路电流检测效果良好。