基于小波的信号突变点检测算法研究

本文利用小波多分辨分析的特性将突变信号进行多尺度分解,然后通过分解后的信号来确定突变信号的突变位置。Lipschitz指数被用来定量描述函数的奇异性。当小波变换尺度越来越精细时,小波变换模极大值信号突变点的衰减速度取决于信号在突变点的Lipschitz指数。小波变换不仅可以确定突变点发生的时间,而且可以进一步判断突变的性质。     

基于突变信号检测的光学标记识别图像分割方法

针对无定位信息的光学标记识别(OMR)图像填涂区的精确定位问题,提出了一种基于小波变换突变信号检测的图像分割方法。该算法首先计算图像的水平和垂直投影函数,然后投影函数经过迭代小波变换后检测其突变点,突变点能够精确地反映OMR信息的边界位置。检测算法的适应性基于有限次数的小波变换和突变信号检测过程。实验结果表明该算法具有较高的分割精度和稳定性,分割精度均方差可以达到0.4167个像素。而且由于算法只使用图像的水平和垂直投影信息,因此具有较高的执行效率;投影函数的统计特性和小波变换的多分辨特性则使得该分割算法对噪声不敏感。     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

小波变换在信号突变点检测中的应用

从实际应用的角度出发,根据小波变换时-频分析自适应特性,本文详细阐述小波变换理论和小波变换在信号突变点检测中的应用,并具体实现了小波变换在信号突变点检测的相关算法。     

小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用

阈值函数的选取以及阈值的确定是小波收缩消噪的关键问题,阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理.基于噪声和信号在小波变换下表现出截然不同的性质:噪声对应的小波变换系数将随着尺度的增大迅速衰减,建立了小波收缩消噪的统一框架.在该框架下总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式,研究了它们的性能及特点.仿真实验结果表明,该方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息.     

一种基于小波变换的输油泵故障诊断方法

小波变换突破了传统Fourier变换在信号分析中的局限性,实现了对非平稳信号在时域和频域的局部化处理,提出了一种利用小波变换精确定位突变点的位置和突变类型的故障诊断方法,在输油泵的故障诊断中得到了验证.     

浅析小波变换在图像压缩编码中的应用

小波变换是在傅里叶变换无法分析突变信号和非平稳信号的基础上产生的、具有多分辨率分析的时一频分析方法。它具有良好的时域和频域局部特性,因而在数据通信领域得到了广泛的领域。本文描述了小渡变换技术在图像压缩编码中的简单应用,并在MATLAB平台上进行仿真,实现了一级、二级两种扫描的图像压缩,突出了图像处理中采用小波变换技术的可行性和优越性。     

小波变换理论应用进展

本文介绍了小波变换理论,讨论了基本小波函数的选取准则和小波变换算法,分析了小波变换与人工智能等其它方法的结合方式和特点.通过介绍小波变换在信号瞬态分析、图像边沿检测、图像去噪、模式识别、数据压缩、分形信号分析等方面的应用实例,讨论了小波变换在处理非平稳信号和复杂图像时的优势.最后,对小波变换理论的发展及其应用前景作了描述.     

基于小波消噪的管道泄漏定位方法

结合小波变换模极大值理论和多尺度相关性分析,探讨了小波消噪在管道泄漏定位中的应用;根据该理论泄漏突变信号和噪声信号的小波变换系数在不同尺度上具有截然不同的传播特性,对含噪信号进行小波变换后,计算相邻尺度间小波系数的相关性,并根据相关性大小区别小波系数的类型,从而准确地区分故障信号与噪声;通过对济南-临邑站71.885km长含单泄漏点的输油管线现场数据分析,该算法的故障定位相对误差精度可达0.25%。     

故障信号检测时最佳小波基的选择

介绍了小波变换的基本理论及信号奇异性检测的原理。重点研究了故障信号检测的最佳小波基函数及分解尺度的选择问题,按照小波规则性系数选择小波基,这种方法是基于小波变换系数的大小与小波函数和信号之间的相似程度成正比,即小波变换系数越大,说明此小波与所分析信号相似度越高;反之就越低。仿真实验证明该方法的有效性和可行性。     

信号奇异点的分步检测法

针对两种常见的信号奇异点：脉冲型奇异点和阶跃型奇异点,证明信号的奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的脉冲奇异点将对应于小波基函数的最值点,而信号的阶跃奇异点将对应于小波基函数的原函数的最值点。据此,设计了一个新的基于小波变换的信号奇异点分步检测法（Hierarchical Singular Point Detection based on Wavelet Transform,HSPDWT）,该方法的特点是根据脉冲奇异点和阶跃奇异点的不同特征分两步从信号中提取奇异点。仿真及真实信号上的实验证明了HSPDWT的可行性和有效性。     

阶跃型奇异点的小波检测

在检测实际系统信号问题上,阶跃型奇异点是一类重要的信号奇异点,针对检测和定位在许多实际问题上都有重要的意义。根据阶跃型奇异点的特征,证明了信号的阶跃奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的阶跃奇异点将对应于信号小波变换的最值点。据此提出了一个利用小波变换最值的阶跃奇异点检测方法,并给出了小波基选择条件。最后利用上述方法对大量仿真信号及实际音频信号上的阶跃奇异点进行检测,结果表明研究有方法不仅有效可靠,而且具有计算简单,定位准确的特点。     

基于svc和wavelet-transform的图像脉冲噪声自适应新滤波器

利用小波变换Wavelet Transform可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先的SVC滤波器有明显的改善。     

基于小波奇异性理论的输油管道泄漏检测与定位方法

将小波分析在模极大值处理中的优势应用到管道泄漏检测与定位信号分析中,根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出压力信号的突变点,计算出管道泄漏诱发的负压波传播到上下游监测点的时间差,利用负压波定位泄漏的常规公式确定出泄漏点的位置。实验证明,该方法能快速准确地捕捉压力信号突变点,并定位管道泄漏位置。     

心电信号的aTrous小波变换综合检测方法

心电信号反映了心脏有节律的活动。R波、P波和T波是去、复极时产生的突变信号,是典型的峰值奇异信号。信号的突变点检测是小波变换应用的一个重要方面。确定QRS波群的具体形态和起止点,检测P波、T波特征点是心电图分析的难点。研究了信号的二进样条小波按aTrous（多孔）算法进行的变换,构建了系列检测方法,来检测和识别QRS波群、P波、T波的具体的形态和位置。实验结果表明,所提出的综合算法具有较好的适应性,能很好地抑制基线漂移,消除高频干扰,克服了大T波、大S波、高U波波形自身病态因素对综合检测产生的影响。     

奇异值分解视频水印嵌入与检测及安全性测试

文章针对目前现有的基于小波变换和奇异值分解相结合的数字水印算法存在的缺陷,提出了一种新的视频水印算法:以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法,重点论述了奇异值分解的视频水印嵌入与检测以及安全性的测试.实验表明,提出的新算法具有较好的高透明性和鲁棒性.     

基于小波变换的雷达测量数据分析

通过对信号奇异性、小波方法检测信号奇异点原理的探讨，研究了小波对数据信号奇异点的识别与处理方法，得出了用于雷达数据奇异点检测的小波函数的选取原则．通过某次卫星发射任务雷达测量数据的奇异性分析，准确地判定了雷达跟踪测量的数据丢失点和重新捕获点，达到了数据奇异性点准确定位和分析其奇异性类型的目的．     

基于实时小波算法的暂态扰动检测的FPGA实现

通过实时小波算法在FPGA中的实现来检测暂态电能质量问题。采用高、低通分解滤波器来实现小波变换算法,以DB5小波为基函数,通过对暂态电能质量中五种扰动信号建立分析模型进行仿真并基于FPGA硬件平台进行模拟电能信号测试。对比信号源与测试结果中奇异点起止与持续时间,结果证明了该方法的准确性和可行性。     

GPS载波相位周跳探测与修复方法研究*

分析了周跳发生的原因及其特性,提出了一种周跳探测与修复的新方法。首先对载波相位测量数据进行小波变换,根据小波系数的模极大值点的位置探测出发生周跳的历元;然后根据时间序列分析理论,建立了载波相位测量数据的组合预测模型,并根据模型预测周跳发生时刻的载波相位值,与实际测量值比较确定周跳的大小,从而修复周跳。利用实测的相位数据,验证了方法的可行性与有效性。     

采用小波变换和三点法的频率测量

讨论了在电力系统保护和控制中对基波信号中的间谐波进行小波变换来计算基波频率,但检测结果有少许误差;三点法也是检测频率常用的方法,它通过任意三个等间隔采样点提取正弦信号频率,合理的选择检测点之间的间隔可以使误差最小。运用小波变换与三点法结合可以高精度的对基波频率进行检测,仿真验证了方法的可行性。