小波分析在信号处理中的应用

文章介绍了小波、小波连续变换、二进离散小波变换及其快速算法等基本内容。此外,提出了二进小波除噪、信号识别和小波分析的频谱细化等应用及其相应算法,进而得出小波分析在信号处理中应用的理论优势,并展望了小波分析的进一步应用。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

金属拉伸实验数据小波变换数字滤波方法研究

小波变换具有良好的时频局部化能力。当采用小波变换对金属拉伸实验数据进行数字滤波时,不但能滤除干扰信号,而且能很好的保留信号的突变部分,体现信号原貌,这一功能是傅里叶变换所无法比拟的。通过比较傅里叶变换与小波变换对金属拉伸实验数据的滤波结果,表明采用小波变换处理含噪的实验数据,具有良好效果。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

用小波包变换产生音频数据索引的方法

针对音频多媒体数据库中基于例子和基于内容的查询,本文提出一种产生音频数据索引的方法。首先讨论了小波包分解的过程和最好基及代价函数的选择方法。其次对现有的用小波变换产生索引的两个方法进行比较,并提出基于小波包最好基变换产生音频数据索引的方法。再次提出用音频数据的小波包最好基变换系数的部分最高值能量作为音频数据索引。最后把这种方法与直接采用小波变换产生索引的方法相比较,实验结果表明这种新方法具有较高和较稳定的检索精度。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术.把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破.文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换多的传感器图像整合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价.     

基于小波变换的图象压缩研究

给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和实例,提出了结合小波变换的零树压缩和量化编码的新方法,小波分解后,仅保留图像最有用的部分,即低频成分,对三个高频部分强制为0,然后再对低频部分量化编码。     

小波变换应用的研究

本文简要介绍了小波变换的基本概念、特点,以及小波变换在数字图像压缩、图像降噪、图像增强以及图像融合等遥感数字图像处理中的作用。此外,还实现了在Matlab语言环境下图像处理。     

电力系统短期负荷预测中小波函数的选择

本文按照小波分析在电力系统短期负荷预测应用的要求,以dbN小波系作为变换工具,通过最大李氏指数检测,比较不同N所产生的预测精度,确定了一种db小波函数为短期负荷预测的核心变换工具.     

基于小波变换的图象压缩研究

本文给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和5实5例,提出了结合小波变换的零树压缩和量化编码的新方法,小波分解后,仅保留图像最有用的部分,即低频成分,对三个高频部分强制为0,然后再对低频部分量化编码。     

小波变换高分辨率层序地层学研究

以大庆长垣杏树岗地区高三组层序地层划分为例,分析了小波变换在高分辨率层序划分中的应用。利用对自然伽马曲线进行Morlet小波变换,将测井曲线信号转换为深度与尺度域的变化关系,得到不同尺度上的小波系数曲线,然后建立最佳尺度因子下的小波系数曲线的周期性振荡特征与各级层序界面的对应关系,最终将最佳尺度因子下的小波系数曲线用于层序的识别与划分。同时,结合地震资料和储层反演等资料验证,实践证明,最佳尺度因子下的小波系数曲线能准确识别出各级层序的界面,因此,利用小波变换进行层序地层划分为高分辨率层序地层学研究了提供一条新的途径。     

电力线路故障行波测距分析研究

文章分析了电力电缆故障定点的重要性,并概述了目前电力电缆故障的检测方法。通过分析小波变换性质,给出了一种基于小波变换的行波测距方法,并提出了一种应用XC3S200FPGA及Atmega16单片机的解决方案．     

小波变换在飞行器遥测数据分析中的应用

飞行器遥测参数表征飞行器飞行过程中的特征参量,而遥测参数受到外界和自身的干扰,使信号的信噪比明显下降,严重影响了测试结果和后续的分析工作,为此需对测量信号进行降噪处理。小波变换克服了傅里叶变换中时域的瞬间变换在频域中不能反映的缺陷,是一种更有效的降噪方法。另外,小波变换也是弹体故障诊断的有效方法。     

小波变换在飞行器遥测数据分析中的应用

飞行器遥测参数表征飞行器飞行过程中的特征参量,而遥测参数受到外界和自身的干扰,使信号的信噪比明显下降,严重影响了测试结果和后续的分析工作,为此需对测量信号进行降噪处理。小波变换克服了傅里叶变换中时域的瞬间变换在频域中不能反映的缺陷,是一种更有效的降噪方法。另外,小波变换也是弹体故障诊断的有效方法。     

基于四叉树复小波的自适应图像去噪

小波变换应用于图像去噪处理方面得到广泛的应用,但其自身也存在着一些缺点和不易控制因素,大大地限制了其图像去噪能力和应用的范围。而四叉树复小波变换很好地改善了这一缺点,具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。本文通过对常见的图像去噪方法,对其原理进行解析,再讲解基于四叉树复小波的自适应图像去噪的优点和发展趋势,让大家对现代复小波自适应图像去噪有一个清晰的认识。     

基于小波变换的土木工程结构裂缝损伤识别

小波变换作为一种优越的时—频局部分析的数学方法,能够对数据信号做较精细程度的数值分析,进而来识别信号中的突变点。本文基于土木工程结构的变形应用小波分析对结构裂缝进行损伤位置识别,给出了该方法的的基本原理和计算思路。以简支梁模拟数据为例,分析结果表明小波变换在土木工程结构裂缝损伤分析方面具有较好的的实用性和操作性。     

基于改进的小波变换和模糊核聚类的纹理分割

提出了一种基于改进的小波变换和模糊核聚类的纹理分割方法。该方法首先用改进的离散小波变换进行纹理特征提取。然后用模糊核聚类方法对特征空间的每个像素进行聚类以实现对纹理的分割。实验结果表明所提算法有很好的分割结果。     

小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取

由于压力容器工作环境的影响,通常压力容器声发射故障信号完全被噪声淹没。由于FFT很难提取出故障信号的特征,本文根据声发射信号的特点和小波变换基本原理及特性。应用小波变换与FFT相结合的方法,完全能提取出声发射故障信号的特征。     

一种基于小波变换的PSK信号调制样式识别的新方法

利用PSK信号的不同相位突变点的小波变换产生不同大小冲激值的特点,对信号进行Haar小波变换,通过求取各冲激值的累计分布函数来判别相位突变值的数量,以达到识别PSK信号调制样式的目的。实验证明该方法识别效果良好,具有较大的实用价值。