第二代小波降噪及其在故障诊断系统中的应用

第二代小波变换是一种基于提升原理的时域变换方法，介绍了基于插值细分法的第二代小波，讨论了其降噪原理。通过实验研究了不同类型的第二代小波的降噪效果以及消失矩与降噪效果之间的关系，为选择降噪小波提供了理论依据，将该方法应用于滚动轴承和齿轮箱振动信号的降噪处理，取得了满意的效果。     

小波基和噪声对信号奇异性检测性能的影响*

在分析小波变换物理本质和奇异性检测原理的基础上,研究了小波基和白噪声对信号奇异性检测性能的影响。仿真结果表明,对于信号本身的突变性,支撑区较短的小波基具有较好的检测效果,且检测性能一般不受噪声的影响;而对于K阶奇异信号,只有具备K阶或K+1阶消失矩的小波基才能检测出这类信号的奇异性。同时,由于这类信号的奇异性十分微弱,易被噪声扰动,因此难以保证在噪声背景下准确检测信号中的奇异性质。     

光伏并网扰动检测中基于局部模极大值的小波选取

光伏并网系统中的扰动是一类非线性非平稳突变信号。针对扰动信号的检测问题,探讨了一种基于小波变换局部模极大值的信号检测方法。阐述了扰动检测的基本原理,研究了工程领域已有小波的基本性质。以紧支性、对称性、正则性、消失矩阶数四项特性为基本点,分析了这些性质与信号突变性之间的联系,提出了准确检测瞬态扰动的小波选取一般性准则,即“支集宽、正则性优、消失矩阶数高”准则。根据所提出的准则,有针对性的选择了DB1、DB6、sym6和coif3四种小波进行对比性仿真实验。结果证明了本文所提出准则的正确性与可靠性。     

基于提升方法的脉搏波信号处理

小波变换在信号处理中有着广泛的应用,但是传统的小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢。文章讨论了第二代小波变换的原理,并采用第二代小波变换来处理脉搏波信号。提升算法是构造第二代小波的关键技术,它不依赖于傅立叶变换,可实现整数小波变换,大大提高了运算速度。通过分析提升算法的基本原理,尝试用第二代小波变换对脉搏波信号进行去噪处理;并介绍了小波软阈值法和硬阈值法,分别采用这两种方法进行降噪处理,将结果与传统小波变换处理的结果进行比较,得到了令人满意的效果。     

基于小波变换模极大值的信号奇异性检测

奇异性信号往往带有一些重要信息,小波是奇异性检测的一种有力工具。本文通过小波变换模极大值法对信号的消噪处理和奇异性检测,并对几种常见小波进行不同奇异性信号的检测效果对比,并实际应用于电压骤变信号的分析。     

基于二代小波提升算法的快速图像边缘检测

利用小波多尺度特性提取图像边缘是目前研究热点之一;通过比较第一代和第二代小波算法特点,引入二代小波提升结构的概念,提出了一种基于二代小波提升结构的快速图像边缘检测算法;对三次B样条小波基实现提升格式,通过计算大尺度下分解子图的模值和幅角来确定边缘;经过实验比较,能比经典的边缘检测算法得出更精确的边缘图像,同时通过与基于第一代小波算法的边缘检测比较,基于二代小波提升格式的边缘检测算法计算更快速,更高效.     

几种复小波在奇异性检测中效果的比较分析

介绍了信号奇异性检测的基本方法以及奇异性检测与小波变换的关系,基于复小波变换模极大方法检测奇异性的理论,在加性高斯白噪声环境下,分别用几种复小波检测了信号奇异点的位置,估计了信号奇异点的Lipschitz指数,并对实验结果进行了比较分析。     

第二代小波变换及其遥感图象应用

主要探讨了第二代小波变换的基本原理。通过上升型算法，所有变换都在空间域进行，能够进行本位运算，既提高了效率，又节省了内存开销。以经典的ＣＤＦ双正交小波为例，介绍了利用上升型模式构造第二代小波的实现过程。针对遥感图象处理的具体应用，用第二代小波变换与滤波相结合的方法进行遥感图象的增强和模糊，取得了很好的效果。     

正交样条小波在信号奇异性检测中的应用

本文给出了正交样条小波在信号奇异性检测中的应用,并且与其它常用的小波如Daubechies小波和双正交小波作了比较。实验表明,用正交样条小波进行信号奇异性检测不仅计算量小,而且效果好。     

基于奇异性的语音端点检测方法

噪声信号对于语音信号是相对奇异的.小波变换是分析信号奇异性的有利工具.在利用小波对含噪语音进行分析研究的基础上,提出了一种新的端点检测方法.该算法利用了基于信号奇异性的统计特征和高低频能量比特征.实验结果表明,在低信噪比的情况下,该算法依然能有效地进行语音分割.     

Mammogram Enhancement Using Lifting Dyadic Wavelet Transform and Normalized Tsallis Entropy

In this paper, we present a new technique for mammogram enhancement using fast dyadic wavelet transform （FDyWT） based on lifted spline dyadic wavelets and normalized Tsallis entropy. First, a mammogram image is decom- posed into a multiscale hierarchy of low-subband and high-subband images using FDyWT. Then noise is suppressed using normalized Tsallis entropy of the local variance of the modulus of oriented high-subband images. After that, the wavelet coefficients of high-subbands are modified using a non-linear operator and finally the low-subband image at the first scale is modified with power law transformation to suppress background. Though FDyWT is shift-invariant and has better poten- tial for detecting singularities like edges, its performance depends on the choice of dyadic wavclcts. On the other hand, the nulnber of vanishing moments is an important characteristic of dyadic wavelets for singularity analysis because it provides an upper bound measurement for singularity characterization. Using lifting dyadic schemes, we construct lifted spline dyadic wavelets of different degrees with increased number of vanishing moments. We also examine the effect of these wavelets on mammogram enhancement. The method is tested on mammogram images, taken from MIAS （Mammographic Image Analysis Society） database, having various background tissue types and containing different abnormalities. The comparison with tile state-of-the-art contrast enhancement methods reveals that the proposed method performs better and the difference is statistically significant.     

基于小波过零点检测的虹膜识别方法研究*

在经典过零点算法的基础上,改进特征提取与匹配算法。分析各阶高通小波系数在同一算法下的识别率,以此选择小波系数来综合编码分析。采用不同的小波滤波器进行分析,考察不同的小波滤波器对算法的影响。DB3小波的识别率为99.61%,等错率为0.41%;四次B样条小波识别率为99.75%,等错率为0.25%;Coif3小波识别率为99.72%,等错率为0.29%。第五、六阶小波高通系数涵盖了虹膜纹理的主要信息,可采用第五、六阶小波系数进行编码识别。不同的小波滤波器得到的结果区别不是很大,DB3、四次B样条、Coif3小波编码识别效果好。DB3小波符合识别速度与效果的综合要求。     

基于DB小波变换的多频时变电压闪变检测仿真研究

电压波动与闪变是评价电力系统电压质量的重要参数,因此电压闪变的检测分析对于电力系统的运维至关重要。为了验证Daubechis(DB)小波变换在电压闪变检测方面的有效性与可行性,采用MATLAB搭建了电压闪变信号模型,采用DB小波变换对多频时变电压闪变信号的检测进行了仿真分析,并将仿真结果与基于平方检测法的仿真结果进行了比较。结果表明,DB小波变换不仅能够检测出电压闪变分量的幅值与频率信息,而且能够根据小波变换的模极大值确定电压闪变发生与结束的时刻,而基于平方检测法的电压闪变信号检测无法直接分离出多个电压闪变分量,也无法检测出电压闪变的起止时刻。仿真结果验证了DB小波变换用于电压闪变检测的有效性与可行性。     

基于FFT-DWT提高MTD检测性能的仿真分析

针对快速傅里叶变换和离散小波变换（FFT-DWT）方法中的小波选取进行讨论,比较了FFT输出信号在不同小波的5种信号边界延拓模式下的处理增益（PG）值,得到了FFT-DWT方法中适应不同小波的最优边界延拓模式,分析了daubechies, symlets, coiflets, biorthogonal, reversebior和dmeyer小波在最优延拓模式下的PG值,得到了适应FFT/FFT-DWT的最优小波（Haar小波）.从简化设备的角度,提出了只用FFT-DWT进行处理的方法,并给出适应该方法的最优小波（零延拓模式下的db2小波）,比较了FFT/FFT-DWT方法和FFT-DWT方法在不同情况下的检测概率曲线,结果表明FFT-DWT方法在简化设备的同时保持了较好的检测性能.     

参数化的Deslauriers-Dubuc插值小波——构造及图像编码性能分析

研究了采用提升构造具有任意偶数阶消失矩, 满足对称性, 且仅用一个自由参数表达的 Deslauriers-Dubuc (D-D)双正交插值小波. 首先,采用多相矩阵理论推导出了此类小波存在的条件; 然后,给出了对应小波滤波器和插值小波变换的构造算法. 采用算法具体构造了分别具有消失矩对(4, 2)、(4, 4)、(6, 2)以及(6, 4) 等4类一参数表达的D-D插值小波; 最后, 以自由参数为自变量, 根据编码增益准则, 优化设计了4种用于图像编码的插值小波, 其滤波器系数全为二进制分数, 可实现非乘法运算的离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT). 系统分析表明, 两种小波的压缩性能超过CDF-9/7小波, 对于纹理图像, PSNR增益达到0.44.dB, 并且计算复杂度可降低17%以上. 实验同时表明, 新小波的重构图像具有更好的主观可视质量.