小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题．给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，最后进行实例分析，分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取．     

信号奇异性的Lipschitz意义

奇异信号往往带有一些重要信息，奇异性检测就是要将信号奇异点检测出来并判断奇异性程度。一般用Lipschitz指数来描述信号的奇异性，它对信号奇异性有比连续和可微更精细的描述。通过引入奇异信号的n类奇异性，在Mallat等人的基础上讨论了奇异信号Lipschitz指数定义，同时对Lipsehitz指数为非负整数时信号的奇异性进行了研究。     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题.给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取.     

小波变换用于水声信号-的奇异性研究

将小波变换用于水声信号的奇异性分析,首次提出利用舰船噪声的Lipschitz奇异性作为目标识别的特征参数,实验表明不同的水声信号其能量Lipschitz指数分布在不同的范围内。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

该文基于小波变换和奇异值分解,根据小波变换低频子带抗干扰性强,及具有较大的感觉容量和图像奇异值的稳定性,提出了一种基于小波变换的奇异值分解水印嵌入技术,使图像的不可见性和鲁棒性得到较好的折中.实验表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

基于奇异值分解的DWT域多重数字水印算法

提出的基于矩阵奇异值分解的DWT域的数字水印算法利用Hadamard正交变换使多个水印编码互不干扰,利用奇异值分解有效地降低水印的嵌入量并有效提高水印嵌入的品质,使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡。实验结果表明,该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

基于奇异值分解处理相干信号的新方法

相干信号的波达方向(DOA)估计一直是空间谱估计研究的一个重点问题,文章通过对奇异值分解解决信号相关问题的研究,提出了一种基于奇异值分解处理相干信号的新算法(MSVD),即利用信号相关阵的最大特征值所对应的特征矢量按一定规则排列出新的矩阵,再对此矩阵进行修正,最后利用奇异值分解得到信号的有关信息.该算法能在低信噪比条件下有效地估计相干的信源,其估计精度要远远高于常用解相干算法.最后用大量的计算机仿真实验来说明新方法的性能:即在低信噪比情况下(0 dB),MSVD的分辨能力远远高于MSS算法和SVD算法;在信号间隔较小时,MSS和SVD方法已无法分辨出信号源,而MSVD方法仍能分辨.     

基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别

提出了一种新的基于奇异值分解（SVD）和小波分析的结构模态参数识别方法。获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵。将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数。通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性。研究结果表明SVD方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别。     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施,它是将特定的信息嵌入到图像、语音、视频及文本文件等各种数字媒体中,以达到标识、注释及版权保护等目的.本文提出一种基于DWT和SVD相结合的数字水印算法,首先对混沌置乱后的水印奇异值分解,然后将水印的奇异值嵌入到原始图像的小波变换系数中.实验结果显示:其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁棒性.     

基于FPGA的信号奇异性检测

针对传统信号奇异性检测方法的局限性,提出了利用小波变换来检测信号奇异点的准确位置的设计方案.在Altera公司的FPGA芯片EP2C8Q208平台上,采用小波db8实现信号奇异性的检测.实验结果表明,此系统在信号奇异性检测方面相对于傅里叶分析提高了奇异点检测的准确度和效率.     

基于增强的谱分析和奇异值分解的T波交替检测

针对传统谱分析方法在T波交替(TWA)检测中对噪声敏感的缺点,提出将增强的谱分析方法和奇异值分解方法结合起来的TWA检测方法.该方法利用奇异值分解得到去除了噪声干扰的心电信号,克服了传统谱分析方法只能检测平稳信号且需要增大心率的缺点,强调交替水平的重要性,即增强TWA功率谱上0.5cpb处的幅值,实现对TWA的有效分析.研究结果表明：该方法对T波交替数据库中30个人工合成并含有TWA的数据的检出准确率达93.33%,高于传统谱分析方法的TWA阳性检测率,能够提高交替比率.TWA检测率明显高于physionet网站中2008年挑战（TWA检测和定量分析）得分第一的算法实验结果（66.67%）,说明该方法具有更强的TWA识别能力.     

基于奇异值分解的频率估计新算法

为了提高信号频率估计的精确度，提出了一种新的自适应滑动窗奇异值算法（sliding window adaptive SVD, SWASVD）.该算法基于奇异值算法将包含信号信息的矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的时频子空间中，从而分离信号信息与其他噪声信息的特点，推导了连续奇异值算法，产生两个辅助矩阵，在行列式处理中，采用减少秩的方法消除噪声，推导出的近似矩阵减少了复杂计算，使用matlab进行仿真，与多重信号分类谱估计法（MUSIC）进行了比较.结果表明，该新算法使用了滑动窗的概念，对陡峭信号变化有很好的鲁棒性，应用该方法可以在频率估计方面获得更准确的结果.     

基于奇异值分解的多载波调制信号盲识别算法

针对高斯白噪声背景条件下,IFFT实现的多载波调制信号类内盲识别问题,提出了一种基于对构造数据矩阵进行奇异值分解的多载波调制信号盲识别算法。在无需知道任何多载波调制信号数据信息和扩频码类型及其长度等先验知识的条件下,根据构造数据矩阵的较大非零奇异值个数,按照简单的判定准则,即可准确判断多载波信号的类型,并取得了良好的效果。无需传统识别算法中特征提取之后复杂的分类器设计,简化了识别流程。理论分析和仿真均验证了算法的正确性和有效性。     

小波奇异性检测理论在电力系统继电保护装置故障诊断中的应用

首先阐述了基于小波分析的奇异信号检测理论及计算Lip指数 ,定性说明了信号奇异点的奇异程度 .然后以实测的电压、电流信号为例说明了小波变换在奇异信号检测中的实现过程 .最后将其应用于电力系统继电保护故障诊断中 ,简化了Lip指数及奇异点算法步骤 ,取得了较为满意的效果 .     

基于奇异值分解和经验模态分解的航空发动机健康信号降噪

提出了一种基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的信号降噪方法。首先采用EMD方法对原始信号进行分解并提取出信号趋势分量。然后对信号剩余部分采用SVD方法降噪,并根据奇异值差分谱方法自适应选择奇异值进行信号重构。最后将重构后的信号与趋势分量叠加得到最终的降噪信号。采用该方法对模拟信号和实际航空发动机健康信号进行了降噪试验,结果表明:该方法能够准确地选择用于重构信号的奇异值,并能够有效地去除信号噪声。     

小波奇异性检测理论在电力系统继电保护装置故障诊断中的应用

首先阐述了基于小波分析的奇异信号检测理论及计算Lip指数,定性说明了信号奇异点的奇异程度．然后以实测的电压、电流信号为例说明了小波变换在奇异信号检测中的实现过程．最后将其应用于电力系统继电保护故障诊断中,简化了Lip指数及奇异点算法步骤,取得了较为满意的效果．     

基于奇异值分解的RNA二级结构相似度计算方法

针对传统的核糖核酸(RNA)分子结构相似度计算方法存在复杂度高、未能充分考虑二级结构全局信息的缺点,基于一种7维序列编码方法，提出了一种利用矩阵奇异值分解提取RNA二级结构数据分布特征的算法，利用提取出的奇异值向量,基于向量距离进行RNA二级结构相似度比对.通过对Yeast tRNA phe、PSTV、poliovirus mutant 3种RNA分子二级结构构象的实验分析，表明了该方法的可行性和高效性.并将这种方法推广至任意两个RNA分子之间二级结构的相似度衡量，同样取得了不错的效果.     

基于小波的奇异信号检测

介绍了小波变换的基本理论、奇异信号的特性及小波变换用于奇异信号检测的基本原理．并在Matlab下进行奇异信号的仿真试验，取得了理想的效果．实验结果表明，小波变换在奇异信号的检测中是有效的。     

一种基于小波分解的纸币污损检测算法

为提高清分系统中纸币污损检测的准确率,减少撕裂和笔迹等污损对检测的影响,提出了一种基于小波分解的污损检测算法.采用仿射变换和小波变换进行纸币图像配准,运用Kirsch算子提取图像边缘信息,通过计算边缘强度差提取出纸币图像的污损特征,将纸币图像划分为若干个固定大小子区域,通过对每个区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污...