基于小波的混沌序列噪声消除

混沌序列以其数量巨大、类随机、易于产生和复制等优异特性受到人们的广泛关注。用于ＣＤＭＡ通信系统中时，其性能直接影响系统的容量和抗扰性能。混沌序列是宽带和非平衡信号，信号具有许多尖峰和突变，用传统的方法对这种信号进行消噪显的无能为力。小波量论和方法给我们提供了一个新的强有力的工具，应用小波消噪声和方法要以较好地消除噪声，把混沌序列提取出来。通过利用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射产生混沌序列，对被噪声干扰的混沌序列进行消噪处理，结果令人满意。     

基于小波变换消除信号噪声的研究

利用小波方法去噪是小波分析工程实际的一个重要方面。简单介绍了小波分解和重构,小波去噪原理,硬阈值法、软阈值法、平移不变量法。并且利用Matlab将几种典型的信号叠加高斯白噪声进行仿真。     

基于非线性状态空间投影的混沌序列消噪算法

针对混沌信号和噪声在状态空间中吸引子的不同表现形式, 研究了一种基于非线性状态空间投影的混沌时间序列消噪算法.对仿真信号和实际测量信号都进行了实验, 得到了较好的噪声消除效果.其中仿真信号是受到50%高斯白噪声污染的Lorenz信号;实测信号是从孕妇腹部测得的一导联混合信号.模拟仿真和半实物仿真都体现了该算法在混沌信号消噪方面的应用价值.     

基于小波变换的混沌同步

对变量反馈微扰混沌同步方法进行了改进,在发送端,将系统的部分信号小波变换去掉细节信息后发送,在接收端重构出低频信号,然后将其与接收端信号的差进离散反馈,可以使两个结构相同的混沌系统达到同步,并讨论了反馈因子、噪声,参数失配对混沌同步的影响。     

基于小波原理的异步电机谐波分析

利用小波原理,将小波变换引入到异步电动机的电压信号监测中,以消除噪声信号,并提取出基波电压信号.     

一种新的基于小波变换的语音消噪方法

提出一种新的语音消噪处理方法:二次小波分解全局阈值法.该方法不同于传统阈值消噪方法,首先对语音信号高频部分做了二次分解,然后应用阈值消噪的方法对信号进行消噪处理.该方法在MATLAB上进行了模拟实验.试验结果表明该种方法鲁棒性很好,提高了信噪比,去除了大部分噪声,同时有效信号的能量也相当完整地保留下来,能够很好地解决噪声对语音信号的干扰问题.     

基于小波变换的混沌同步

对变量反馈微扰混沌同步方法进行了改进,在发送端,将系统的部分信号进行小波变换去掉细节信息后发送,在接收端重构出低频信号,然后将其与接收端信号的差进行离散反馈,可以使两个结构相同的混沌系统达到同步,并讨论了反馈因子、噪声、参数失配对混沌同步的影响.应用本同步方法可将发送信号压缩后传送,节约系统资源;滤去发送信号中的高频成分,减小干扰对同步信号的影响.文中给出了仿真验证结果.     

基于小波变换和混沌映射的自适应水印算法

提出的基于小波变换和混沌映射的自适应图像水印算法中水印由混沌序列生成,在宿主图像的低频系数中嵌入水印信息,嵌入时根据低频逼近系数和高频系数的特点以及树结构关系,给每一个低频系数确定一个相关掩蔽参数,并用此参数控制其对应低频系数嵌入水印时的相对修改强度。实验表明:该算法能够自适应地根据图像内容添加水印,对图像的平滑区进行的修改非常小,而对图像中抑制噪声能力较强的纹理和边缘区域修改较大,使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性、安全性及鲁棒性。     

基于串联结构的混沌序列

针对一般单峰映射混沌扩频序列的保密性差，易受攻击的缺点，本文提出了基于串联结构的混沌扩频序列，其产生的方法是用一个混沌系统的输出，作为另一个混沌系统的初始值。这样做的好处在于：两个混沌系统都是单峰映射混沌，便于数字实现；由于第二个混沌系统的初始值在不断的变化，可以有效的防止破译提高了保密性。在建立数学模型分析了其相关性和保密性的基础上，利用模糊神经网络对单峰映射的混沌序列与本文的混沌序列做了攻击(预测)，验证了此方法的有效性。     

基于时空混沌和小波域HVS模型的图像扩频水印

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法。本文利用小波分析的优良性质，结合基于小波变换域中的视觉门限模型，选择在图像的较低频子带的重要系数中加入一定幅值的水印，水印为基于时空混沌的二值序列，它具有良好的随机性、不可见性和健壮性。检测时，根据水印图像提取的待测水印和水印序列的相似性来判断水印是否存在。模拟实骀结果表明，该方案具有良好的效果。     

基于分形噪声的一种小波降噪方法

在载波低于100Hz的通信系统中,消除或降低分形噪声是非常重要的。作为时频局域化分析新方法的小波分析在近几年取得了巨大的进步,无论从理论还是应用的角度都分析表明,它是分形的最佳匹配手段。为此,在利用分形理论分析系统噪声基础上,提出了小波降噪方法,并在一定近似条件下进行了仿真。结果证明了该方法的有效性。     

一种基于不同尺度Neyman-Pearson准则的小波去噪新方法

目前的小波去噪绝大多数都是基于阈值决策的方法,而阈值选择往往都是建立在对信号小波变换系数的方差估计上。本文综合了一种先进的方差估计方法和一种基于Neyman-Pearson准则的门限设计技术进行小波去噪．仿真结果证明这一新方法是有效的．     

变小波基的小波包电力通信消噪方法的研究

小波包变换是小波变换的进一步发展，能够提供比小波变换更高的分辨率。小波基函数的选择直接影响小波包变换对于信号的处理结果。电力通信中的噪音是影响其通信质量的重要因素。本文研究了一种利用不同小波基函数组合来进行电力通信消噪的方法，通过对实际信号的处理证明了该方法的适用性。     

一种基于混沌序列的数字水印算法

将载体彩色图像转换为灰度图像,通过密钥和阂值计算得到二值混沌序列,利用混沌序列把二值图像作为水印嵌入,实验结果证明该方法信息隐藏率高,隐蔽性好,且易于实现,能抵抗剪裁攻击,但是在遭到有损压缩的攻击时。随着压缩强度的加大,提取出的水印有所失真．     

基于提升小波的图像脉冲噪声抑制方法

分析利用小波进行图像去噪的方法和特点,根据电视跟踪测量系统的实际需要提出利用易于硬件实现的提升小波滤波器对实时图像进行去噪,重点研究受脉冲干扰的实时图像的噪声抑制问题.小波分解的高频部分在噪声附近具有较大值,通过调整提升项设计提升小波滤波器,所设计的滤波器包含噪声特性,应用这些滤波器可以检测到脉冲噪声,利用小波的重构公式消去图像中的噪声.由于提升小波滤波器比普通小波滤波器运算量大大减少,因此算法易于硬件实现.将提升小波的降噪方法同现代信号处理器件DSP和FPGA结合起来有着广泛的应用前景.     

基于动力子空间的信号迭代降噪方法

重构相空间是通过修正动力轨道来降噪的前提和基础。针对传统相空间重构方法在实际应用中嵌入维数和嵌入延迟难于准确、客观估计的问题，采用模型最小描述长度准则确定最佳的嵌入窗口，据此重构相空间并采用动力子空间法进行迭代降噪计算。数值仿真试验证明该方法在有限长非线性信号降噪处理中是有效的，特别在信噪比较低时，信噪比增益可达到10dB左右。     

采用K-L正交分解降低Chirp信号噪声的方法

由于Chirp信号瞬时频率的估计易受噪声影响,该文利用K-L正交分解,提出了一种降低Chirp信号噪声的方法。K-L正交分解将噪声平均分配到各正交分量,而将信号主要集中在某一最大分量,从而提高信噪比。数学分析和仿真结果同时表明,该方法能降低信号噪声,改善信噪比达6 dB,使瞬时频率估计更为准确。最后,结合Chirp信号自相关函数的特性,对该方法的应用做了进一步的推广。     

基于Chebyshev混沌序列的数字水印算法

利用混沌序列的优良性能,提出一种在小波图像低频系数中嵌入水印及检测的方法.从视觉效果考虑,嵌入低频系数会影响图像质量.为克服这个问题,将混沌序列嵌入到视觉不敏感位置.实验结果表明,应用本算法所实现的水印不可见,并对常见的图像处理是一种行之有效的水印嵌入算法.     

一种基于复合混沌系统的视频加密方案

研究了一个基于复合混沌系统的视频加密方案．该方案首先将混沌系统产生的伪随机序列转化为密钥序列和置乱矩阵,然后用密钥序列对视频文件的DCT系数加密,最后将每个视频帧内的宏块按照置乱矩阵置乱．对实验结果进行分析,结果表明该方案不但具有安全性高、加密速度快、灵活性好的特点,而且不会改变码流格式和结构特征．