基于提升小波变换的并网逆变系统信号去噪

分布式电站的功率调节系统采用并网逆变器进行直流/交流电转换输出,其核心处理器是定点型DSP器件.为了抑制系统外部干扰和测量噪声,需要在控制系统中加入滤波环节.由于采样信号波形是非光滑曲线,存在跳变点,为了获得去噪后良好的近似精度和不失真,选用自适应小波变换来线性近似信号.文章针对控制系统的处理器的特点,选择提升小波变换,应用于DSP嵌入式系统的反馈信号数字滤波.实验结果显示,采用自适应提升小波变换滤波后,在不影响控制系统的实时性能条件下,具有良好的抗干扰能力和去噪效果.     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中,难免要引入噪声,这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性,普通的滤波方法在滤去噪声的同时,会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法,该方法能够有效抑制噪声,经实例验证,取得了满意的结果。     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中，难免要引入噪声，这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性，普通的滤波方法在滤去噪声的同时，会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法，该方法能够有效抑制噪声，经实例验证，取得了满意的结果。     

双自适应提升小波变换在PQD去噪中的应用

提出了一种新的电能质量扰动（Power Quality Disturbance,PQD）信号去噪方法。采用快速提升小波变换进行PQD信号的分解和重构,将自适应算法引入到更新算子和预测算子的设计中,提高了算法的快速性,满足了PQD检测实时性要求。综合软、硬阈值去噪的优点,提出了加权阈值去噪的概念,使得算法能同时很好地满足暂态PQD信号和稳态PQD信号的去噪。仿真结果表明,该算法能够提高去噪后信号的信噪比SNR,降低去噪后的均方误差百分值MSE,降低了算法的执行时间,且适宜于算法的DSP实现,具有一定的实用价值。     

小波变换应用于图象去噪

数字粒子图象测速技术（ＤＰＩＶ－ＤｉｇｉｔａｌＰａｒｔｉｃｌｅ－ＩｍａｇｉｎｇＶｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ）已在国内外得到广泛的重视和应用,但目送２其最大的问题是精度问题,由于ＤＰＩＶ的图象数据是用ＣＣＤ摄像机经相应的图象卡采集示踪粒子图象得到的,这样在实验过程不可避免引入的噪声（主要是示踪粒子大小、示踪粒子数值量、诊断窗口大小、诊断窗口内的速度梯度和量化效果等引入的噪声）降低了实验测量的精度。本文应用     

基于小波变换的磁记忆信号去噪方法研究

在利用小波变换对油库（站）输油管道的磁记忆检测信号进行消噪处理时，主要有三种方法，基于小波变换的非线性方法能够获得较理想的处理效果。本文详细介绍了基于该方法的信号处理原理，并重点介绍了影响消噪效果的三项因素。非线性方法在工程实践中取得了良好的效果。     

基于小波变换的音频信号去噪

本文主要介绍基于小波变换的软阈值和硬阈值在数据处理中的应用，并用Matlab软件进行仿真。     

基于小波变换的非平稳信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效, 且残留的信号噪声较大。基于小波变换的去噪算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换的模极大值随尺度的变化大小不同,得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明：该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析。     

基于提升方案的自适应小波变换

介绍了小波变换提升方法 ,并引入自适应理论和多层提升方案。讨论了一种新的自适应方案 ,并对研究结果进行了测试 ,取得了较好的效果。     

基于提升结构的自适应小波变换研究

对提升结构的更新算子U（Update）和预测算子P（Predict）都进行了自适应设计。在更新算子U的设计中,主要对现有算法进行了改进,使变换得到的近似信号更能表现原始信号的特点;在预测算子P的设计中,提出了一种新的变步长LMS算法,与现有方法相比,此算法具有更快的收敛速度。采用此方法能在不传递任何附加信息的情况下实现视频信号的完全重构,更好地满足视频压缩中渐进传输及多分辨率分析的要求。     

基于提升小波的实时音频数字水印

提出一种用于音频数字水印的快速算法。该算法把水印和音频进行分段,水印嵌入在音频小波分解后的低频系数中。为了提高水印的鲁棒性,根据嵌入门限将水印自适应嵌入到音频信号强度大的位置。采用基于提升方案的小波变换,减小水印信息提取的计算量。利用巴克码作为同步信号,用相关法实现实时同步检测。文中给出了详细流程图,对算法复杂度的估计表明,使用现行通用DSP可以实现音频水印的实时提取。实验结果证明了该算法对水印嵌入和提取的有效性和实时提取的可行性。     

图像编码方向自适应提升小波变换

提出一种基于分块的图像编码方向自适应提升小波变换( DA-LWT),在每级变换中采用固定的方向块大小,仅保留一、二级变换所产生的方向信息,更高级别的方向由其前两级预测获得,从而减少边信息的开销。根据图像块的最小预测残差能量自适应选择滤波器的滤波方向,有效消除图像相邻像素间的冗余,降低高频系数能量。采用基于分数像素插值方案,提高方向分辨率。实验表明,DA-LWT的变换系数具有更好的“零树”特性,可取得比传统提升小波变换更好的编码效率和视觉效果。     

基于Haar小波的图像变换方法的研究

系统地介绍了基于快速滤波器组卷积算法的第一代小波和基于提升方案的第二代小波。通过对图像先行后列分离,结合惰性滤波器进行奇偶分割,由欧几里得算法求出预测算子和更新算子,实现了由此提升方案构造的Haar小波1级图像分解。实验结果表明提升方案构造的Haar小波实现起来相当容易,简化了很多复杂的计算过程,其本身的诸多特点更便于在实际中应用,且在变换后的效果上,与第一代基本无差异。     

基于自适应提升方案的激光探测系统消噪

本文通过采用自适应提升小波分析,根据处理信息的局部特征自适应地调整预测和更新算子,实现与处理信息的准确匹配,有效地降低信息小波分析的运算量和计算的复杂性,并且便于采用激光探测系统等实现;其次,根据激光测距探测系统中噪声的特点,分析了去噪阈值的选取,详细地讨论了小波的浮动阈值选取方法,并将这种方法应用于激光探测系统去噪,较好地满足在强噪声下检测微弱信号的要求。仿真结果表明,采用这些措施实现的激光探测系统去噪,做到滤去噪声的同时又有效地保留信号的细节,收到了较好的效果。     

基于提升框架的非张量积小波图像融合方法

利用Geert Uytterhoeven提出的一种非张量积小波(Red-Black小波)来进行图像融合。首先基于提升框架的思想构造Red-Black小波,然后将其应用于两组图像融合实验:不同聚焦点图像融合与可见光—红外图像融合;并分别采用基于统计特性和信息量的评价指标,将本文方法与db4张量积小波的图像融合方法进行了比较。实验结果表明,本文的方法优于db4张量积小波的图像融合方法。     

提升小波算法的FPGA硬件实现

讨论了提升小波变换的原理及特点,并提出了一种基于现场可编程门阵列器件FPGA实现提升小波算法的方案,该方案与基于传统的卷积方法实现相比,可以减小硬件实现面积,并利用插入流水线寄存器的方法,缩短关键路径,提高运算速度.     

基于邻域的自适应小波阈值图像去噪

本文在贝叶斯萎缩(BayesShrink)去噪方法的基础上,提出了一种改进的方法,称为邻域贝叶斯萎缩方法NBayes Shrink(Neighboring BayesShrink).在原方法中,每一小波子带仅有一个阈值.改进的方法对每一小波系数基于其邻域进行参数估计,为每一系数得到一个阈值.实验结果表明,该方法比原方法在PSNR与主观视觉效果上得到了明显的改善.     

小波提升原理在图像编码中的应用

介绍了小波提升的基本原理及其实现流程;着重论述了小波提升在JPEG 2000中的具体应用和其中的有关参数的选择;分析和比较了小波提升和Mallat算法。提升方案实现D9/7小波变换所消耗时间的实验充分说明：小波提升实现小波变换比Mallat算法速度快大约一倍。