基于离散小波变换的信号分解与重构

为数值计算简化和理论分析简便,在实际信号处理应用中,需要对小波变换进行离散化处理。介绍了傅里叶变换与小波变换的基本理论,以及离散小波变换在信号分解和重构过程中的原理及方法。利用MATLAB小波工具箱中提供的函数分别对一维信号和语音信号进行分解与完全重构,并对结果进行分析比较。仿真结果表明,用离散小波变换进行一维和语音信号分解时均可有效地获取其平均相似信息和细节信息,重构信号与原始信号相比损失较少,分解和重构均得到了很好的效果。     

基于级联离散小波变换的信号去噪方法研究

提出了基于级联离散小波变换的信号去噪方法。该方法通过对带噪信号作一层离散小波变换(DWT)后提取的低频部分和高频部分分别作一层DWT和四层DWT,然后,对低频部分提取的低频成分和高频成分均作三层DWT,接着,对所有分解的小波系数进行阈值处理,最后,完成信号重构。实验结果表明:在同样的小波分解层次下,本方法去噪效果好于DWT法和WPD法。     

一种快速离散小波变换算法及其在语音信号中的应用

随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断扩展。特别是其多分辨率分析和Mallat算法在数字信号处理和数字通信中得到了广泛的应用。但是如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的。通过对实序列的快速傅里叶变换(FFT)算法的推导及Mallat算法原理的分析,根据离散小波变换算法结构特征,提出了一种基于FFT的快速离散小波变换算法,并从数学理论上进行了论证。同时把该算法应用到实际的语音信号处理中,得到了很好的快速分解和重构效果。     

基于冗余离散小波变换的信号配准及分类

离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT)对输入信号的平移敏感,当输入信号间存在平移时, 基于DWT的信号分类会受到负面影响. 本文提出一种基于冗余离散小波变换(Redundant DWT, RDWT)的信号配准及分类方法, 克服了DWT的平移敏感性, 解决输入信号间存在平移变化的信号分类问题, 同时实现了信号配准以及平移不变小波系数提取. 对基准信号作离散小波变换. 对测试信号作冗余离散小波变换, 得到测试信号的平移所对应的DWT分解, 计算其同基准信号DWT分解之间的相似性, 根据相似性大小对该测试信号分类并确定其相对基准信号的平移量. 利用ECG (Electrocardiograph)信号的仿真实验证明了本文所提方法的有效性.     

基于DSP离散小波变换的信号不连续性检测技术

本文介绍了离散小波变换的原理及其在处理非平稳信号时的优势.通过使用离散小波变换对输入的带有间断点的信号进行分析,给出了经过小波变换的结果的图形并进行了分析.本实验硬件平台使用TMS320C5509APGE开发板.     

低信噪比信号的连续与离散小波变换比较研究

详细介绍了离散小波变换与连续小波变换的发展历程及其基本原理,并对强背景噪声干扰下的碰摩信号分别采用这两种方法所达到的效果进行了研究和比较.发现在采用离散正交小波多分辨分析过程中,各层分解信号的非稳态特征几乎被噪声淹没,以致无法进行有效分析;而连续小波变换具有比离散小波变换更加细致的尺度空间,它在强噪声背景的干扰下,依然可以得到比较满意的分析效果.     

一种小波分解和离散余弦变换混合图像水印算法

提出了一种基于小波分解和离散余弦变换混合图像水印方案。算法以二值图案作为水印，将原图像和二值水印分别进行不同层次的小波分解，分解后的水印各分量伪随机置乱后分别嵌入到原图像相应分解层各分量的DCT域中。水印恢复时需借助原始图像信息，其过程是水印嵌入的逆过程，水印的存在性通过视觉观察和相似性度量两种标准来判定。实验证明该算法生成的水印具有很好的鲁棒性和透明性。     

基于离散小波变换和离散余弦变换域的扩频水印盲提取算法

针对扩频水印的盲提取问题,提出了一种在数字音频中扩频水印的盲提取算法。算法将扩频后的水印信息隐藏在音频文件小波分解的低频系数再做离散余弦变换(DCT)后的第5个系数中。提取时在扩频序列及其长度均未知的情况下,采用二次谱和奇异值分解(SVD)的方法对嵌入时使用的扩频参数进行估计,实现了数字音频中扩频水印的盲提取。仿真实验表明,所提算法在未知扩频参数的情况下能提取出归一化系数(NC)为1的水印图像并且水印的鲁棒性也很强,在加噪、低通滤波等攻击下估计出的扩频序列正确率能达到90%以上,恢复出的水印图像清晰可见,归一化系数都在0.98以上。     

最佳正交小波变换信号压缩

正交小波变换由于存在下采样,信号y(n）和y(n-1）的小波变换系数有可能差异极大,这会对信号压缩的性能造成很大的影响。本文提出了最佳小波变换的概念,我们在每个变换尺度上均对偶采样和奇采样的结果进行保留,产生一个二叉树结构,由此二叉树的任意一路径均可重构原信号,我们按照一定的准则确定最优分解路线,仿真结果表明,该变换方式较标准正交小波变换在取得较高压缩能力的同时,具有更高的信噪比。     

基于离散小波变换的网络流量模拟算法与分析

提出了基于离散小波变换的IP网络流量模拟算法,研究表明基于离散小波变换的细节信号作分割和随机重组,蕴涵着实测过程固有变化特性。并在细节上和原过程在时序变化上存在差别。达到了随机模拟的目的。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。该方法有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

双密度小波变换的自适应电能质量信号去噪

为改善电能质量信号的去噪效果,提出一种基于双密度小波变换的自适应电能质量信号去噪算法。双密度小波变换具有近似的平移不变性,能更准确地描述信号的真实特征。而双变量收缩函数充分考虑小波系数的层内层间关系,对小波系数采用结合局部方差估计的双变量收缩函数进行去噪处理,并用收缩后的小波系数重构信号。实验结果表明：该算法在有效滤除噪声的同时,能够更好地保留电能质量信号的特征信息,使去噪信号的视觉信息有较大改善。     

基于奇异值分解的双重变换域图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解的离散小波和离散余弦双重变换域数字图像水印算法。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,且该算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

SVR结合小波变换的SUH传感器故障诊断

针对微小型无人直升机故障多、采样难且精确建模难度大的特点,将回归型支持向量机（SVR）引入到微小型无人直升机机载传感器的故障诊断中,提出了一种将SVR与离散小波变换（DWT）相结合的微小型无人直升机传感器故障检测与分离方法。利用回归型支持向量机（SVR）具有自学习和非线性映射能力强的特点,建立基于SVR的残差生成器并利用残差检测故障。在此基础上,利用小波变换实现对故障的隔离与定位。实验结果表明,将SVR与DWT相结合进行微小型无人直升机机载传感器的故障诊断是行之有效的。     

EMGdi signal enhancement based on ICA decomposition and wavelet transform

Diaphragmatic electromyogram (EMGdi) signal plays an important role in the diagnosis and analysis of respiratory diseases. However, EMGdi recordings are often contaminated by electrocardiographic (ECG) interference, which posing serious obstacle to traditional denoising approaches due to overlapped spectra of these signals. In this paper, a novel method based on wavelet transform and independent component analysis (ICA) is proposed to remove the ECG interference from noisy EMGdi signals. With the proposed method, the original independent components of contaminated EMGdi signal were first obtained with ICA. Then the ECG components contained were removed by a specially designed wavelet domain filter. After that, the purified independent components were reconstructed back to the original signal space by ICA to obtain clean EMGdi signals. Experimental results achieved on practical clinical data show that the proposed approach is better than several traditional methods include wavelet transform (WT), ICA, digital filter and adaptive filter in ECG interference removing.     

基于人类视觉系统和离散小波变换的彩色图像水印

为了扩大数字水印的适用范围,提出一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法。首先利用混沌加密算法把一个有意义的二值图像加密成水印;然后将彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间,提取Y分量,对Y分量进行一级离散小波变换;最后求出低频分量LL1的视觉掩蔽值,根据视觉掩蔽值,将水印嵌入到彩色图像的Y分量的低频小波系数域上。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。与以往的基于YCbCr颜色空间的算法相比,该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。     

Contourlet和小波相结合的SPIHT算法

借鉴Contourlet变换和WBCT的思想,采用Contourlet和小波相结合的变换,并根据变换后系数的特殊结构,提出了一种新的空间方向树结构,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码,达到了对图像压缩的目的。实验表明,该算法能更好地恢复图像的纹理和细节信息,并在低比特率下具有较高的峰值信噪比。     

一种结合DWT和DFT的彩色图像盲水印方案

为了扩大数字水印的适用范围,提出了一种彩色图像盲水印算法。在嵌入过程中,将宿主图像从RGB空间转换到YIQ空间,对其进行小波分解后再进行分块DFT变换,结合一个嵌入模板矩阵和两个伪随机序列,将Arnold置乱以后的二值图像水印嵌入到宿主图像中;在提取过程中,根据嵌入模板矩阵提取出嵌入到每一图像小块的序列,分别计算该序列和两个伪随机序列的相关性,根据相关性的大小关系恢复水印信息。实验结果表明,算法具有良好的不可见性和鲁棒性。