基于多相关HMT模型的DT CWT域数字水印算法

本文以双树复数小波变换(Dual-tree complex wavelet transform, DT CWT)及隐马尔科夫树(Hidden Markov tree, HMT)理论为基础, 提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法. 原始数字音频首先进行DT CWT, 然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段, 进而将水印信息乘性嵌入到重要DT CWT高频系数幅值内. 水印检测时, 首先根据DT CWT系数幅值的边缘分布及系数间的多种相关性(包括子带内、尺度间、分解树间等相关性), 构造出Weibull混合向量HMT统计模型, 并估计出其统计模型参数; 然后, 利用局部最大势能(Locally most powerful, LMP)检验理论构造出局部最优检测器(Locally optimum decoder, LOD)以盲提取水印信息. 仿真实验结果表明, 本文算法可以较好地获得不可感知性、鲁棒性、水印容量之间的良好平衡, 其总体性能优于现有同类音频水印算法.     

实Gauss小波在三维面形测量中的应用

在基于连续小波变换(CWT)的三维面形测量过程中,小波函数的选择起到关键作用。已有文献对实墨西哥帽小波的表现展开了讨论。考虑到墨西哥帽小波、莫莱小波、DOG犬小波和盖博小波均由Gauss窗函数生成,墨西哥帽小波是Gauss函数的二阶导数,本文对实Gauss小波在三维测量中的应用进行深入讨论。理论分析了利用实小波函数经由Hilbert变换实现三维面形重建原理,完成了基于实Gauss小波的三维面形测量的模拟和实验。     

一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

针对更多保留图像细节信息有效滤除噪声的问题,分析了双密度双树复小波的变换原理及特点,推导了双变量萎缩函数,提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像消噪算法。首先对含噪图像进行双密度双树复小波分解;后根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量萎缩函数对小波系数进行处理,并用处理后的小波系数重构图像。实验结果表明：该算法在滤除噪声的同时可保留更多的图像细节,极大地改善了图像的视觉质量。     

基于CWT的线性调频信号参数检测方法

针对线性调频(LFM)雷达信号的参数检测问题,研究了小波变换在雷达信号参数检测中的应用,通过理论分析及公式推导说明了其可行性。提出了基于连续小波变换(CWT)的LFM信号参数检测方法。仿真实验结果符合理论分析的结论,表明用该方法能够得到较高的检测精度。     

基于CWT和DWT相结合的谐波检测

提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的谐波成分利用DWT来检测谐波幅值,并通过Matlab软件进行了仿真分析。仿真结果表明该方法有效地解决了基于离散小波变换的谐波检测方法中谐波次数未知而无法确定分解层数的难题,并能精确可靠检测各次谐波频率和相应的幅值。因此,CWT和DWT相结合是一种有效的电力系统谐波检测方法。     

利用Morlet连续小波变换实现非整次谐波的检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整次谐波的问题。文章提出了利用小波变换实现检测非整次谐波的方法。小波函数是具有时域和频域良好局部化特性的函数，理论上可以用于非整次谐波的检测，但是小波变换存在着由于频谱泄露而带来的混频问题，给谐波的检测带来误差。为解决此问题，可选择分频严格的小波函数，或者选择合适的分析方法，该文选用的分析方法是连续小波变换，选用的基小波是具有良好频域特性的Morlet小波，通过Matlab仿真，在1个周期的采样数据中，能够较为准确地把不同频率的整次和非整次谐波分离出来，这表明了小波变换对于非整次谐波的检测和分析是可行的，从而为谐波的精确检测提供了有效的手段。     

内燃机配气机构气门振动解析方法研究

对比经验模态分解(EMD)方法、短时傅里叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)方法对内燃机配气机构气门振动解析,结果表明:EMD方法解析过程简单,具有较高的自适应性,但不能解决频率混叠问题;STFT方法因为时间分辨率和频率分辨率相互制约,存在解析精度低的缺点;CWT方法虽然计算量大,解析过程复杂,但是解析精度最高....     

基于Mellin变换的连续小波变换快速算法

连续小波变换（CWT）快速算法的研究对于小波变换在信号处理领域更加广泛，深入的应用有重要意义．本文提出一种基于Mellin变换的CWT快速算法，其特点是一次算出某一固定时刻各个灰度的变换结果．算法的计算量与待分析信号的数据长度成正比，在任一时刻下为两个2N点FFT和一次2N点复数乘法（N为分析尺度个数）．该算法适用于尺度跨度较小，对尺度分析要求较细的应用场合。     

基于对数域电路的连续小波变换模拟实现的可行性分析

在目前国外提出的几种用于实现连续小波变换的电路中，我们抽取了电路中几种关键的模拟器件进行分析，并且讨论了器件与对数域电路之间的关系。我们的目的是为了讨论用对数域电路实现连续小波变换的可行性。我们在最后的结论中提出了一个构想：构造少数几个对数域电路基元，再利用电路基元来简化用于连续小波变换实现的模拟电路设计。     

基于CycleGAN的语音可懂度关键技术

语音可懂度增强是一种在嘈杂环境中再现清晰语音的感知增强技术. 许多研究通过说话风格转换(SSC)来增强语音可懂度, 这种方法仅依靠伦巴第效应, 因此在强噪声干扰下效果不佳. SSC还利用简单的线性变换对基频(F0)的转换进行建模, 并且只映射很少维的梅尔倒谱系数(MCEPs). 因为F0和MCEPs是语音的两个重要特征, 对这些特征进行充分的建模是非常必要的. 因此本文进行了一个创新性研究即通过连续小波变换(CWT)将F0分解为10维来描述不同时间尺度的语音, 以实现F0的有效转换, 而且使用20维表示MCEPs实现MCEPs的转换. 除此之外, 还利用iMetricGAN网络来优化强噪声中的语音可懂度指标. 实验结果表明, 提出的基于CycleGAN使用CWT和iMetricGAN的非平行语音风格转换方法(NS-CiC)在客观和主观评价上均显著提高了强噪声环境下的语音可懂度.