小波奇异性分析在煤厚探测信号处理中的应用

小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了较好的方法。本文将小波分析在模极大值处理中的优势应用到煤层厚度探测的信号分析中,根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出信号的奇异点,得到反射波的初始到达时刻,从而计算出煤层的厚度,取得了比较理想的效果。为信号处理提供了一种新颖的方法。     

小波分析在故障监测及诊断中的应用

简要分析了小波变换的二尺度特性,对小波变换模极大值表征信号奇异性的原理进行了讨论,并给出了它在故障监测及诊断中应用的实现方法和实验结果。     

小波奇异性分析在煤厚探测信号处理中的应用

小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了较好的方法。本文将小波分析在模极大值处理中的优势应用到煤层厚度探测的信号分析中，根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系，由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出信号的奇异点，得到反射渡的初始到达时刻，从而计算出煤层的厚度，取得了比较理想的效果。为信号处理提供了一种新颖的方法。     

一种基于小波分析的网络流量异常检测与定位方法

根据网络流量在大时间尺度上的自相似性,以及在小时间尺度上异常流量、Lipschitz正则性与小波变换模极大值三者之间的关系,提出基于小波分析的网络流量异常检测方法.设计了采用该方法检测网络流量异常的模型,解决了方法实现过程中小波选择、模极大值曲线衰减判断、Hurst指数与Lipschitz指数求解等一些关键问题.实验表明,提出的方法能够较好的发现网络流量异常事件并定位异常发生时刻.     

基于小波模极大值的信号奇异性检测

小波分析近乎完美的数学特性受到各领域科学家和工程技术人员的青睐.文中讨论了基于小波模极大值的信号奇异性检测方法,该方法突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力,信号的局部正则性可由其小波变换模随尺度参数的衰减特性来刻画,通过确定小波变换在细尺度下的局部模极大值来检测信号奇异性.实验表明,该方法能有效的、实用的.     

基于小波分析的传感器故障检测研究

针对航空发动机控制系统传感器故障检测在强噪声环境下易误报的问题,设计了基于模极大值原理的传感器故障检测方法.首先介绍基于小波奇异性进行故障检测的基本原理,之后根据信号和噪声奇异指数不同的特点判断噪声模极大值.对传感器典型故障,给出基于模极大值原理的传感器故障检测算法,并根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测.通过某型涡扇发动机控制系统传感器故障检测仿真实验表明,小波变换能很好地刻画信号的奇异性特征,该滤波算法消噪效果明显,故障检测准确度高.     

奇异目标信号的多尺度定位识别方法

在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性，利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大，而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小，进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。     

奇异目标信号的多尺度定位识别方法

在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性,利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大,而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小,进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。     

时间序列多尺度异常检测方法

针对时间序列异常模式检测大多采用线性模式分割方式的局限性,研究了在Haar小波变换多尺度特征的基础上,结合时间序列模式分割技术,提出一种时间序列多尺度异常检测方法。该方法首先通过小波变换压缩时间序列,把时间序列分解在不同的尺度上;再利用二次回归模型将分解后的时间序列分割成可变长度的模式序列,计算模式异常值;最后重构原时间序列,检测原时间序列中的异常模式。实验结果表明,该方法可以有效地检测异常,而且可以从不同分解级数的压缩时间序列中检测多尺度异常模式。     

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.     

网络DDoS攻击流的小波分析与检测

将小波分析中的小波变换模极大方法用于检测分布式拒绝服务攻击引起的突发流量。在探讨如何运用小波模极大对突发流量进行判定的基础上,设计了一个检测突发攻击流量的方法,并对实际采集到的网络流量和仿真攻击流量的混合流作了计算机模拟验证。结果表明,当攻击流的突变幅度为正常流量的2倍￣3倍时,检测漏判率不超过5%;当攻击流的突变幅度提升为正常流量均值的3倍￣5倍时,检测漏判率不超过1%。攻击越强,检测漏判率越小。     

基于平稳小波变换的心电信号去噪研究

讨论了经典的离散小波去噪原理和平稳小波变换的原理，分析了阈值以及阈值函数的选取方法。并将经典的离散小波和平稳小波用于心电信号去噪处理。通过在不同阈值和不同阈值函数条件下对心电信号处理的去噪效果的对比研究，说明了平稳小波相对于离散小波不仅提高了信噪比，还较好的抑制了Gibbs现象，取得了更好的去噪效果。     

基于Walsh变换的时序数据相似性搜索

针对时序数据相似性搜索面临的高维性问题,提出一种利用按沃尔什序数排列的离散沃尔什变换((DWHT)w)对时序数据进行维归约的方法.(DWHT)w是正交变换,变换矩阵简单,可以应用快速算法,对时序数据有更好的特征提取能力,用其索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质.与基于离散傅里叶变换和基于离散沃尔什变换的对比实验表明,...     

大规模时间序列数据库降维及相似搜索

提出一种基于分段多项式表示（PPR）的时间序列数据库相似查询的系统化方法．PPR是一类基于线性多项式回归的正交变换．用PPR变换索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质．文中分析了PPR的计算复杂性以及查询阈值的下界,并提出了一种衡量时间序列相似查询算法之查询效率的定量指标．与基于离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）的时间序列相似查询算法所作的对比实验表明,所提算法可以用低的索引结构维数获得高的查询效率．     

小波变换在视觉处理系统中的应用研究

文章介绍了一种新的快速小波变换算法(FWT),在此基础上论述了基于小波变换的图象压缩的全过程,针对视觉处理系统的特点和工业生产的要求,提出了一种新的基于快速小波变换算法的现场总线视觉处理系统。     

Design of experiments and statistical process control using wavelets analysis

In this paper, three new connections between Wavelets analysis and Statistical Quality Control are proposed. Firstly, we show that the Discrete Wavelet Transform, using Haar wavelet, is equivalent to the Xbar-R control scheme. Results concerning the distribution of wavelets coefficients, using others wavelets families, are presented, and then a new control chart, called DeWave, is proposed, in order to monitor the variability of the process. Secondly, the equivalence between the Likelihood Ratio and the Continuous Wavelet Transform, in terms of estimating the change time, is presented. Finally, we demonstrate that the Discrete Wavelet Transform is an equivalent representation of factorial Design Of Experiments.     

基于光谱分类的超光谱数据压缩方法

提出了一种基于光谱分类的超光谱图像数据压缩新方法：通过光谱分类把原先的三维遥感图像数据转化为一个分类表和一个光谱表,实现数据压缩。由于光谱分类的精度直接影响压缩和恢复图像的效果,重点比较和研究了三种光谱分类的方法：最大值法,欧氏距离法和小波变换法。实验证明：图像经小波变换法分类压缩后的重建效果最佳,但耗费时间最多;欧氏距离法的重建效果比小波变换法要差一些,所用时间比小波变换法要少的多;最大值法的效果最差,但耗费时间最少。     

一种基于区域分割和M带小波变换的图像融合算法

针对目前小波域图像融合所存在的问题,文中阐述了一种基于区域分割和M带小波变换的图像融合算法,在图像配准的基础上对各幅源图像进行M带小波分解,由分解结果产生图像纹理向量,对纹理向量进行聚类,形成源图像的多尺度区域分割,通过区域重叠得到指导融合的联合区域分割图像,然后进行图像融合;此算法充分利用了图像中体现象素间关系的区域信息和M带小波变换在能量紧致性和方向选择性等方面的优势;仿真实验表明,该算法的结果不论在主观视觉效果还是在客观评价指标方面都优于传统的二带小波融合算法.     

正交多小波变换常模判决反馈盲均衡器

针对常模判决反馈均衡器收敛慢的缺点,在对常规的基于平衡正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器（MWT-CMA-DFE）进行分析的基础上,设计了一种新的基于平衡正交多小波变换的判决反馈盲均衡器（NEW-MWT-CMA-DFE）。该均衡器通过对判决器的输出信号进行归一化正交多小波变换来加快收敛。仿真结果表明：对信道频率响应变化比较平滑的信道,与CMA-DFE和MWT-CMA-DFE相比,NEW-MWT-CMA-DFE的收敛快且稳态误差小;对信道频率响应起伏大的信道,NEW-MWT-CMA-DFE和MWT-CMA-DFE性能基本一致,而比CMA-DFE收敛快且稳态误差小。     

基于多级离散余弦变换的鲁棒数字水印算法

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结果表明文中算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.此外,该文对多级离散余弦变换中变换系数和变换级数的选择进行了研究,实验结果表明合理选择变换系数进行二级变换可以获得最佳性能.