区间上四重多小波包的分解与重构算法

小波包可对高频信号进行分解.在区间上连续四重多小波的基础上,给出区间上连续四重多小波包的定义,并分析了区间上连续四重多小波包的性质,进而给出其分解与重构算法.     

半正交小波包及其分解与重构算法研究

本提出了半正交小波包的概念，分析了它的性质，证明了构成了Ｌ＾２（Ｒ）的小波包基，并得地正交小波包用来分解和重构的算法。由于它具有小波包的优点，又解决了紧支正交小波包变换时产生的相位失真问题，所以它具有重要的应用价值。     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

基于小波包分解的数字图像水印

利用Shannon熵准则选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中.实验结果表明,该算法水印信息嵌入量大,不可感知性好,对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

基于小波包变换的声信号时频特性分析

用一种基于小波包变换的树形分解方法对声音信号进行了时频局部化多尺度分析,并利用分解系数重构了信号,结果表明用这种方法可获得高分辨率的信号语图。     

一种抗混叠和失真的小波包信号分解与重构算法

以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子：与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波器频响曲线的非理想截至性能是导致这一现象的根本原因。为克服传统算法的这一缺陷,提出一种改进算法。新算法在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善。最后,通过一个仿真实例将改进算法的结果与原快速算法和已有文献中的改进算法进行对比,比较后的结果证明,改进算法比其它算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和失真现象。     

小波图像分解与重构实验设计

本实验设计使用了MATLAB6.0软件,以彩色照片为实验对象,分别用haar小波和db9小波('sym'模式)进行3级非标分解与重构实验,提交源程序代码和程序使用说明以及分解与重构过程的图像显示。从实验中看到小波分解及用阈值化处理后重构图像的压缩结果。     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

基于ABAQUS和小波包能量谱的钢桁架损伤预警

用大型结构有限元分析软件ABAQUS建立了钢桁架完好模型和损伤模型,并模拟结构受到瞬态激励的振动测试实验,得到了结构动力响应信号。利用小波包变换对完好结构信号和损伤结构信号分别进行了多尺度分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标。结果表明,小波包能量谱对结构损伤具有很好的损伤敏感性,验证了该方法的有效性且具有良好的工程实际应用价值。     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论，对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换，即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来，作小波重构变换，从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

离散信号的二进小波分解与重构

讨论了由一维二进小波构造的二维二进小波的性质,并应用二维二进小波变换导出二维离散信号的分解和重构。     

基于自适应小波基和Smoothed-l0的压缩感知图像重构算法

使用压缩感知进行图像重构的意义在于能显著减少采样次数,节约系统资源。从提高图像重构质量和算法执行速度角度出发,在已有的算法基础上加以改进,提出了基于自适应小波基和Smoothed-l0的图像重构算法(AWSL0),即根据测量矩阵行向量的个数,自适应地选择合适的小波基进行图像稀疏化,并使用Smoothed-l0算法进行图像重构。仿真结果表明,该算法在图像重构质量上和执行速度上都比原算法有较大的提升,且在鲁棒性上也有明显的改善。     

SPECT局部重建中小波去噪方法研究

针对单光子发射断层成像技术中全局图像重建时间过长的问题,提出了局部重建的思想,同时为了提高局部重建图像的质量,需要在局部重建之前,对投影图像进行噪声去除.利用基于小波变换的复数改进二元萎缩相关去噪法,对噪声投影图进行处理,并利用局部重建算法进行图像的局部重建,在保留图像细节的同时,降低了图像噪声,缩短了重建时间.利用均方误差评价标准,对去噪结果进行评测,结果表明:在局部重建中,利用该方法进行去噪处理具有良好的效果.     

基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法

为了从被噪声干扰的各个传感器测量值中获得更准确的测量结果,提出了一种基于小波去噪和多传感器数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验的结果都表明：由该算法重建得到的各个传感器的重建数据的方差低于传感器测量值的方差,可以认为多传感器数据重建算法给出了对每一个传感器的更为准确的测量结果。     

二维正交小波变换的向量空间算法研究

小波 {ψej,k,m(x ,y) |e=1,2 ,3,j,k,m∈Z}不仅可以构成L2 (R2 )空间的正交基 ,通过小波分解与重构 ,以及对Hj,Gj,H j ,G j 的行向量修改等 ,还可以产生N×N空间的正交基 .同时 ,N×N点阵信号 {Sl,r}( 0≤l,r,≤N - 1)的小波变换等价N×N于空间的正交变换 ,用我们的方法进行信号或图像压缩 ,不涉及对信号或图象进行周期延拓 ,可严格在N×N空间中进行 .首先研究了二维信号的小波分解与重构 ,给出了适用的二维张量积小波的分解与重构公式 .其次 ,给出了信号用分解公式进行小波分解与重构公式进行小波重构后完全恢复原信号的充要条件 ,并对完全重构充要条件的实现作了处理 .最后得到了N×N空间中由小波分解与重构滤波产生的正交基 .这样就推导出对N2 个数据进行小波分解后可精确重构的算法 ,该算法可避免信号做小波分解后在边界处不能精确重构 .     

基于小波域主分量分解的相空间重构

利用小波变换域主分量分解法从一维时间序重构混沌吸引子。根据噪声与混沌信号在不同分辨率上的能量分布的差别,分别在各分辨率上进行主分量分解,有效地压缩噪声,对Ｌｏｒｅｎｚ模型的ｘ分量进行了研究。     

基于小波包分析的三相感应电动机转子断条故障诊断

转子断条是鼠笼型感应电动机常见故障之一,对定子电流进行信号处理,根据其中（1～2s）f1。特征频率的分量,可以方便地进行故障的诊断．但转子轻微断条或电机轻载时,转差率S很小,（1—2s）f1与f1这两个频率非常接近,用FFT做直接频谱分析时,（1—2s）f1频率分量会湮没在f1频率分量中,从而使检测（1—2s）f1频率分量是否存在变得非常困难,此外,当电机负载波动时,用FFT检测（1—2s）f1频率分量也比较困难．本文采用了基于小波包分析的感应电动机转子断条故障诊断方法,可以很好的解决上述问题,对于感应电动机断条故障的诊断,具有重要意义．     

基于提升小波的脉冲涡流检测信号去噪的研究

脉冲涡流检测是无损检测的一个重要方法.由于检测过程噪声的干扰,信号在测量过程中不可避免的受到不同程度的污染.文章介绍了提升小波的基本原理、阐述了提升小波去噪的算法.利用提升小波对脉冲涡流检测过程中的噪声进行去噪,得到了去噪后的结果波形.实验结果表明,采用提升小波去噪可以使脉冲涡流检测结果信号的信噪比得到显著的提高.     

小波换应用于小电流接地故障选线

研究了小波分析在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用,利用小波变换这一新兴的信号分析工具,提取故障时的暂态量信息,构造出了基于小波变换模极大值奇异性检测原理的新型选线判据。着重介绍了利用小波变换提取故障信号的暂态高频分量,进行故障选线的方法。并且利用Matlab提供的小波分析工具进行了大量的选线仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性。