一种快速离散小波变换算法及其在语音信号中的应用

随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断扩展。特别是其多分辨率分析和Mallat算法在数字信号处理和数字通信中得到了广泛的应用。但是如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的。通过对实序列的快速傅里叶变换(FFT)算法的推导及Mallat算法原理的分析,根据离散小波变换算法结构特征,提出了一种基于FFT的快速离散小波变换算法,并从数学理论上进行了论证。同时把该算法应用到实际的语音信号处理中,得到了很好的快速分解和重构效果。     

图像小波分解的FPGA实现

小波分析作为信号处理领域中的一种重要方法,在信号处理、模式分析和图像处理等方面得到了广泛的应用。然而小波变换巨大的运算量却使得它在实时处理领域中的应用受到了限制。本文根据离散小波变换的Mallat算法,提出了一种EPGA实现高速小波分解的方法,设计出的小波变换模块结构清晰而且规则,易于级联,可实现多级变换。同时,,运算精度和处理速度均满足实时图像处理的要求。     

基于小波理论的信号分析研究

本文研究了信号的正交小波Mallat快速算法与小波包分析,给出了小波变换在信号消噪中的应用,并以LabWindows/CVI和Mallat混合编程实现了小波消噪,大大减少了信号的干扰.     

小波去噪仿真研究与实验

小波分析对于信号处理具有十分重要的作用.使用Mallat小波变换方法在已知噪声频率范围情况下对信号处理效果较好,但无法消除信号中的大量未知白噪声.引入SURF阈值,对小波进行过滤处理,可以有效过滤白噪声.设计基于SURF阈值改进的Mallat变换法进行去噪实验,得出结果并与单一Mallat小波变换法结果进行对比,得出改进后的Mallat小波变换法可以去除大量白噪声,使信号更加光滑、保真.     

一种长序列小波变换的快速实现方法

在对Mallat算法结构进行改进的同时，将长序列快速卷积算法中的重叠保留法引入Mallat算法中，提出了一种适合长序列小波变换的快速算法，给出了数学推导过程和具体实现步骤。该方法大大降低了小波变换的计算量，且并行性很好。仿真实验结果验证了算法的正确性。且运算速度较直接线性卷积实现方法有很大提高。     

小波分析快速算法的加速方法

本文首先给出了小波滤波器分解方法,导出了类似于快速傅立叶变换的小波快速变换算法。它比著名的Mallat算法更简单、方便、计算速度更快,同时它还可以根据分析的信号自适应地选择小波滤波器参数。     

基于Matlab的长序列快速小波变换实现

借助Matlab作为辅助设计工具,在Mallat算法的基础上,利用重叠保留法对长序列进行分段处理,并用圆周卷积代替小波变换中大量的线性卷积运算,有利于信号的实时处理。使用Matlab语言按算法流程编写程序,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于Matlab的长序列快速小波变换实现

借助Matlab作为辅助设计工具,在Mallat算法的基础上,利用重叠保留法对长序列进行分段处理,并用圆周卷积代替小波变换中大量的线性卷积运算,有利于信号的实时处理.使用Matlab语言按算法流程编写程序,仿真结果验证了算法的正确性和有效性.     

由小波变换模极大值重构信号的快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于Hermite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与Mallat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.     

一种新的面向信号处理的小波变换加速算法

给出了小波分析滤波器系数的解析构造方法,导出了类似于快速Fourier变换的小波快速变换算法.它比著名的小波变换Mallat算法更简单、方便,计算速度更快.同时,它还可以根据分析的信号自适应地选择小波分析滤波器参数.     

基于小波变换和Kalman滤波的多传感器数据融合

不同的传感器数据采集系统采集的数据具有不同的分辨率,因而需要解决多分辨率数据的融合技术和方法。Kalman滤波对非平稳信号具有较强的估计能力,能对信号所有的频率成分同时进行处理;小波变换的多分辨分析正好提供了有效的多分辨率信息处理方法。因此本文基于小波变换的分时分频多分辨率特点,把信号进行小波变换,然后分别在各尺度上进行Kalman滤波估计,最后通过Mallat快速重构算法,得到融合后的结果。     

基于DSP的移频信号高分辨率检测方法

为保障机车运行安全,而对指挥行车的信号快速、准确的测试是重要手段之一,所以对铁路轨道移频信号FSK的频谱进行了分析;为避免移频信号在频域分析中产生混叠,从采样信号中恢复原信号,根据带通信号的窄带特性,采用欠采样技术进行采样和快速傅里叶变换对移频信号进行处理,以提高频率分辨率;针对移频信号的频谱特点,提出了利用DSP的移频信号高分辨率的检测方法,给出了检测系统的结构框图,同时分析了系统的实时性;该检测系统具有体积小、接口丰富、精度高等优点,为设计快速、准确的移频检测系统提供了依据.     

基于DSP混合编程的LMS自适应滤波算法实现

本文分析了LMS自适应滤波算法的基本原理,并结合2FSK信号解调的实例,在TMS320VC5416器件上分别采用C语言和混合编程方法对LMS自适应滤波算法进行了实现。结果表明,采用混合编程的LMS自适应滤波实现方法具有软件接口简单,运行速度快,易于进行实时信号处理等特点。     

基于小波变换与形态学运算的R波检测算法

本文提出了一种基于小波变换与形态学运算的R 波检测算法。采用二进Marr小波的Mallat算法对心电信号作多分辨率分解，利用数学形态学运算突出信号的峰谷点特征，将小波变换模极大值检测原理与形态学峰谷检测算法相结合，不仅可以实现对 R 波的准确检测和精确定位，同时也具有较好的算法实时性。     

基于小波分析的柴油机振动信号降噪处理

针对柴油发动机缸盖振动信号信噪比低且呈非平衡特性,对柴油机在工作过程中的缸盖振动信号进行小波噪处理,突出了缸盖在不同时刻受到的激振,为柴油机在线控制和故障诊断提供了进一步的处理和识别的依据。本文对消除柴油机振动信号的随机成分,提高信噪比提出了一种新的方法－小波变换方法。分析中利用3次B样条小波对2135G柴油机的缸盖振动信号按Mallat算法进行分解,运用小波的滤波性能去除随机干扰,对振动信号进行了重构,获得了预计良好的分析结果,显示了小波技术在柴油机信号处理－控制领域的广阔应用前景。