基于心音窗函数的心音图形化处理方法的研究

心音分析与识别目前主要局限在一维信号处理方面, 为了获得心音信号更直观特征表现形式, 提高分类识别效果, 拓展心音识别研究领域, 提出了一种将心音与图像处理技术相结合、基于心音窗函数的心音纹理图特征提取与识别算法. 本文首先给出心音的模型, 定义心音时频图和心音纹理图, 然后讨论如何利用心音窗函数和短时傅里叶变换获取二维心音时频图, 并且针对心音的特点, 重点研究了心音窗函数的构造原则和实现方法, 最后通过改进的脉冲耦合神经网络模型实现了对心音纹理图的特征提取与身份识别. 仿真实验表明, 心音窗函数与传统窗函数相比较, 所获得的心音时频图具有第一、第二心音纹理更加清晰, 噪声纹理得到较好抑制的优点, 并且改进的脉冲耦合神经网络模型具有更低的计算成本, 与3种典型识别方法相比较, 呈现更高的识别率, 因而基于图像处理技术对心音进行特征提取与身份识别是一种行之有效的方法.     

基于人的视觉特征的双正交小波基的构造

构造了一个与人的视觉系统模型的调制转移函数相近似的紧支撑双正交小波基。文中采用遗传算法，寻找一个紧支撑双正交小波函数，使它与调制转移函数在频域中相近似。同时将所构造的双正交小波基用于图像压缩，并将它与其它双正交小波进行比较。实验结果表明，所构造的紧支撑双正交小波基与Daubechies的9／3小波相比较有更高的压缩比，与9／7小波相比压缩性能相当，但计算量更小，它更适合于纹理图像的压缩。     

湍流信号分析中小波基的对比和选取

采用小波分析处理湍流脉动信号时,不同的小波基往往会带来不同的分析结果.为了尽可能准确地提取湍流流动的多尺度特征,研究并建立湍流信号处理中适宜小波基选取的合理方法是十分必要的.基于湍流时频特性,结合信息熵理论,建立了以品质因数和特征谱熵值为评价指标的小波基选取方法.以计算分析三组不同湍流信号的小波基为例,结果进一步验证了...     

基于小波变换的紫外光信号降噪处理

介绍了小波变换的基本理论以及利用小波变换进行信号处理的方法和步骤.选择db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理.实验结果表明采用小波阈值降噪法能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高了8.519 2 dB.     

基于LabVIEW的惯性测量单元信号采集及处理系统设计

利用LabVIEW设计了惯性测量单元信号采集及处理软件,主要包括串口通信、数据分离及信号处理等模块;串口通信模块采用VISA方式编程,建立了惯性测量单元与上位机之间的通信;根据惯性测量单元输出数据的格式,利用LabVIEW中的匹配模式函数分离出沿三轴向的加速度信号和角速率信号;设计了一种用于去除加速度信号中低频成份的数字滤波器;在建立的陀螺漂移模型基础上,分别进行小波基、小波分解层数、阈值函数及阈值估计方法等小波参数的选取.     

一种基于小波变换的太赫兹时域光谱分析方法

传统太赫兹光谱傅里叶分析法要求必须先测量出无样品时的THz信号作为参考信号,对测量环境要求高,提出了一种基于小波变换的太赫兹时域光谱信号处理方法,以简化太赫兹光谱测量的步骤.对空气中直接测得的样品光谱信号进行去噪预处理,然后利用Coiflets正交小波基进行多尺度下的小波分解,进而计算出各样品不同尺度下的小波多分辨信息熵,得到表征样品的特征信息.实验结果表明,在太赫兹频段,不同样品的小波多分辨信息熵值差异显著,同一样品则保持稳定;不同湿度下光谱信号的小波熵值重复性好,平均偏差小于0.05.     

一种简单的97小波滤波器及图像压缩性能的研究

小波提升方案是继多分辨分析之后的另一种非常有效的构造小波滤波器的方法。以构造双正交小波的Cohen-Daubechies-Feauveau定理为基础,利用提升方式构造了一个包含Cohen,Daubechies和Feauveau的著名97小波滤波器(CDF97)的小波滤波器族,获得了新的97小波滤波器,其图像压缩性能与CDF97相当,但其复杂度已大大降低,有利于ASIC的设计。     

小波元方法在声子晶体周期结构中的应用

将双正交小波系统和谱元法的思想结合得到一般有界区域中的双正交小波元,将小波元的边界适应性推广到一阶微分的情形,通过匹配得到严格满足边界条件的小波基函数;基于小波元发展一种一维声子晶体能带计算方法.该方法利用声子晶体本身的结构特点,兼顾小波在数值分析中的优势和边界条件的满足,与周期小波法相比,具有更高的计算精度和计算效率.     

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点, 提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA). 该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点, 将量子粒子群优化算法(QPSO) 和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中. 因而, 利用QPSO对均衡器权向量进行了优化, 利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性, 利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图. 理论分析及水声信道仿真结果表明, QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差, 在水声通信中具有重要的参考价值.     

适于遥感图像实时压缩的小波基的选择

遥感图像相关性弱,纹理细节丰富,故对其采用基于小波变换的图像编码方法进行编码压缩,而在对图像进行小波变换时,小波基的选取是至关重要的,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较。实验结果表明D5/3双正交小波基最适合于遥感图像实时压缩,最后经实验验证其选取是合理的。     

二维小波变换及在青藏高原地形重构中的应用

计算和检验了4种不同小波基底和不同阶小波基底对单脉冲和尖峰两个信号的分解及重构的性质,结果表明双正交小波的精度最高,Coifman小波的精度最低.通过设阈值对小波和快速Fourier变换进行截断后再重构,说明小波具有重构精度高、所用非零系数少以及误差被局域化等优点,这就削弱了"Gibbs现象",限制了它的影响范围.在此基础上,用二维快速Fourier和二维离散小波变换对实际青藏高原及其附近地形做了分解、重构及截断后重构等,说明二维小波变换能以较之FFT更少的非零系数和误差局域化等重构大地形,表明了二维小波变换在未来大气环流数值模式中的应用潜力.     

人血清血卟啉荧光光谱的双正交样条小波识别

人血清中血卟啉含量很低,其荧光光谱强度很弱,往往呈肩峰形态,难以识别其位置和荧光强度。双正交样条小波可实现对其弱信号的分辨。在血清背景荧光光谱上叠加血卟啉荧光信号,并改变其荧光强度,得到一系列强度改变的 血清血卟啉荧光光谱。用双正交样条小波bior5.5对获取的荧光光谱通过7次小波分解,将背景与卟啉荧光信号分离,得到了离散逼近信号(a₁～a₇)和离散细节信号(d₁～d₇)。结果 表明,信号频率随着分解次数的增加逐步降低。当分解到第7次时,出现了血卟啉荧光特征峰。信号峰的位置随着信号强度的下降蓝移约2.5 nm,而通过小波滤波器提取的信号峰的位置不变。随着信号的强度降低,信号峰的位置逐渐消失 ,因而其荧光强度与荧光峰的位置无法确定,而通过小波滤波器提取的信号则不受影响,且灵敏度高,从而实现了用双正交样条小波对人血清血卟啉荧光光谱的识别。由于小波变换是线性变换,离散细节信号保持信号原有的线性关系,可 以用来对血清中所含血卟啉的准确成份和定量信息,从而进行定性和定量分析,为血清荧光光谱用于肿瘤的早期诊断提供了一种方法。     

Detection of Coronary Artery Disease Using Multi-Domain Feature Fusion of Multi-Channel Heart Sound Signals

Heart sound signals reflect valuable information about heart condition. Previous studies have suggested that the information contained in single-channel heart sound signals can be used to detect coronary artery disease (CAD). But accuracy based on single-channel heart sound signal is not satisfactory. This paper proposed a method based on multi-domain feature fusion of multi-channel heart sound signals, in which entropy features and cross entropy features are also included. A total of 36 subjects enrolled in the data collection, including 21 CAD patients and 15 non-CAD subjects. For each subject, five-channel heart sound signals were recorded synchronously for 5 min. After data segmentation and quality evaluation, 553 samples were left in the CAD group and 438 samples in the non-CAD group. The time-domain, frequency-domain, entropy, and cross entropy features were extracted. After feature selection, the optimal feature set was fed into the support vector machine for classification. The results showed that from single-channel to multi-channel, the classification accuracy has increased from 78.75% to 86.70%. After adding entropy features and cross entropy features, the classification accuracy continued to increase to 90.92%. The study indicated that the method based on multi-domain feature fusion of multi-channel heart sound signals could provide more information for CAD detection, and entropy features and cross entropy features played an important role in it.     

基于区间双正交小波的图像去噪

提出了基于区间双正交小波的图像去噪方法,首先用消失矩N和N都是3的[0,1]区间上的双正交滤波器对含噪图像进行小波变换,再用Donoho的通用阈值方法对含有高斯白噪声的加噪图像进行去噪处理,仿真结果表明区间双正交小波不仅比Daubechies正交和双正交小波能更好的保留图像的纹理和边缘,而且提高了信噪比.     

时变软阈值法在纳秒脉冲信号去噪中的应用

 对工程上常用的几种小波进行了分析,通过比较选定双正交小波为纳秒脉冲信号分析的母波,根据纳秒脉冲放电时产生的电磁干扰的特点提出基于多尺度分析的时变软阈值法,并对纳秒脉冲信号进行去噪处理。用Matlab自带的doppler波形和方波发生器产生的上升沿小于1 ns的方波对此方法进行检验,结果表明时变软阈值法明显优于传统的固定软阈值法。     

Detection of Mitral Valve Diseases by Bicoherence Analysis of Heart Sound Signals

The analysis of 10 normal and 51 mitral valve pathology making a total of 61 heart sound signals that were obtained with Littmann 4100 Digital Stethoscope were conducted in this study. Following the recorded sound signals were denoised by using wavelet filters, the signals were applied bicoherence analysis that is an high order spectral analysis method. It has been demonstrated that varieties of mitral valve pathology could be determined by three-dimensional surfaces of bicoherence and maximum bicoherence values.     

Noise reduction in LOS wind velocity of Doppler lidar using discrete wavelet analysis

The line of sight (LOS) wind velocity can be determined from the incoherent Doppler lidar backscattering signals. Noise and interference in the measurement greatly degrade the inversion accuracy. In this paper, we apply the discrete wavelet denoising method by using biorthogonal wavelets and adopt a distance-dependent thresholds algorithm to improve the accuracy of wind velocity measurement by incoherent Doppler lidar. The noisy simulation data are processed and compared with the true LOS wind velocity. The results are compared by the evaluation of both the standard deviation and correlation coefficient. The results suggest that wavelet denoising with distance-dependent thresholds can considerably reduce the noise and interfering turbulence for wind lidar measurement.     

多路CCD成像非一致性动态校正新方法

在多路CCD成像结构中,由于影响各路成像参量不一致的因素较多,常规校正方法变得复杂和困难。在分析多路CCD成像机理的基础上,提出了一种利用小波变换的多路CCD成像非一致性动态校正新方法,即在分析同一目标成像中异路图像像元特性差异的基础上,利用小波变换构筑校正因子对后续的CCD捕获图像进行校正。为满足实时校正的需要,研究了动态条件下成像校正的时效性,分析了不同小波的动态校正效率。实验结果表明,校正后同一目标异路图像相关值为0．9975,Symlet3小波在两路及多路成像校正中均具有较高效率;在多路成像中,Symlet系列小波相对于其它类型小波校正效率相对突出。此方法为多路CCD成像非一致性在线校正提供了有效的途径。