基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法

本文提出了一种基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法，它在尺度上和尺度间同时对受噪声污染的语音信号作自适应滤波处理，从而使得听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉，滤波后的语音信噪比和主观听觉质量都得到了很大的改善。     

基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法

本文提出了一种基于小波变换的自适应多分辨率语音增强算法,它在尺度上和尺度间同时对受噪声污染的语音信号作自适应滤波处理,从而使得对听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉,滤波后的语音信噪比和主观听觉质量都得到了很大的改善。     

基于小波变换与形态学运算的ECG自适应滤波算法

针对ECG信号常用滤波算法存在的缺陷,提出了基于小波变换与形态学运算的自适应滤波新算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,利用自适应滤波器调整对含噪ECG信号进行滤波处理。最后,经实验验证了本文算法的有效性。     

基于自适应滤波和小波变换的基音检测

针对语音信号在小信噪比条件下检测其基音周期。考虑自适应滤波和小波变换的优点对小信噪比条件下的语音信号进行基音周期检测,实验证明此方法能有效检测-20dB下的基音周期。     

多小波变换及其在信号滤波中的应用

多小波拥有对称性、正交性、有限支撑等这些信号处理中十分重要的特性,从而弥补了单小波的不足,具有更为广阔的应用前景.本文从滤波的角度,重点分析并设计了多小波预滤波与多小波分解系数处理方法.仿真表明多小波分析方法的优越性.     

多小波图像变换的自适应预滤波

该文基于多小波分解高通能量的极小化,提出了一种计算量小、实现简单的自适应预滤波方法,并将其推广到二维图像,对行与列分别处理,实现了图像的自适应预滤波,使恢复图像质量的整体效果变好。实验结果表明,利用本文提出的自适应预滤波方法进行图像压缩明显优于现有的其它预滤波器。     

基于新步长调整函数的正交小波变换自适应滤波方法

研究一种基于新的步长调整函数的正交小波变换最小均方自适应滤波算法,阐述了基于正交小波变换的自适应滤波原理,解释了正交小波变换能够提高算法收敛速度的原因。将一种新的步长调整函数应用于正交小波变换最小均方自适应滤波系统,通过模型识别检验了算法的收敛速度和稳态误差。使用该方法进行体震信号的自适应滤波,获得了更快的收敛速度和更好的滤波效果。     

基于二进小波变换的图像插值方法

介绍了基于二进小波变换的图像插值方法,并且对各种插值方法在不同域中的结果作了比较,主要是对最近邻插值、双线性插值和双三次插值几种方法在空间域、正交小波域、二进小波变换中作了比较.试验结果证明,基于二进小波变换的图像插值效果比较好,值得进一步深入研究.     

基于二进小波变换的多分辨率立体匹配算法

本文将近年来兴起的小波理论应用于双目立体觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，综合利用了小波变换零交叉的特征属性和强有力的匹配约束，从零交叉局部属性相似和全局匹配相容两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的的由精到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

一种小波域多方向自适应加权伪中值滤波算法

为了有效地滤除红外图像中的噪声,提出了一种小波域多方向自适应加权伪中值滤波算法。该算法首先对红外噪声图像的各高频分解子图像分别进行噪声点检测和标记;然后根据各子图像中像素点分布特征分别设计出4类具有多方向性的滤波模板进行自适应加权滤波;最后将低频分解子图像与滤波后的各小波高频分解子图像进行重构。分别将中值滤波（MF）、伪中值滤波（PMF）、极值中值滤波（EMF）、加权中值滤波（WMF）、以及本文算法应用于标准测试图像以及红外图像去噪,并引入峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）进行去噪效果评定。标准测试图像和红外图像仿真结果表明,该算法性能明显优于PMF,且相对于与其余几类同类型算法而言,也具有一定的优势。     

基于小波多分辨分析的极化分析和滤波方法

在小波多分辨分析的基础上,在各个尺度上分别用协方差矩阵法计算极化参数,给出在不同的尺度上选取相应的时窗长度的方法,对协方差矩阵法不能计算的各个尺度位移的开始和结束处用瞬时法计算极化参数。这种方法有效地解决了协方差矩阵法时窗长度的选取和参数计算时存在的边界问题以及瞬时极化分析法对瞬时干扰的敏感问题．     

小波变换与自适应滤波在脑电信号消噪中的应用

提出了基于AR(自回归)模型的小波变换与LMS(最小均方)自适应滤波相结合的脑电信号分析方法,并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰。实验结果表明,利用小波变换与自适应滤波相结合能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

由信号二进小波变换极值重构信号的样条插值算法

本文通过二进小波变换极值或零交叉点可获取信号的多尺度边缘,由此得到信号的绝大部分信息.本文提出了用样条插值重构算法来实现由信号二进小波变换极值点重构原始信号.数值仿真实验显示了该算法的高效性和令人满意的重构效果.与已有的算法相比,该算法原理更简单、更直接,实现更方便,速度更快.     

基于小波域热红外降质图像滤波增强方法研究

随着现代网络传输和视频通信技术的快速发展,大大拓宽了热红外图像的应用领域.提出了一种基于小波变换的热红外将质图像滤波增强方法.该方法以受到不同强度高斯白噪声和脉冲噪声构成的混合噪声模型的热红外降质图像为研究对象,首先对其进行二维小波变换,从而获得高频和低频小波分解系数;鉴于低频小波分解系数包含图像大部分信息,基本不受噪声干扰的特点,引入直方图均衡化法进行增强处理,以改善图像低频信息的对比度;根据各方向的小波高频分解系数中噪声的分布特征,对经典数学形态学滤波算法进行研究,分别设计出几类多尺度多方向的结构元素,实现对各高频小波分解系数中噪声的三级串联滤波处理,在此基础上进行自适应同态滤波增强,以最大限度改善滤波后图像质量.最后进行小波分解系数重构.实验结果表明,该算法对于热红外将质图像的处理效果优于单纯进行经典数学形态学滤波和已有的改进数学形态学滤波,为该类降质图像的滤波增强处理提供了一条可供借鉴的思路.     

基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究

水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。在此尝试用小波阈值去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈值函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法。在Matlab中的仿真试验结果表明,新阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比上都优于传统的硬阈值和软阈值,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。