小波分析简介

近年来，小波的研究已成为数学家，理论物理学家和工程学家们密切关注的热点之一，在数学家眼中，它被认为是调和分析即现代Ｆｏｕｒｉｅｒ分析这一重要学科发展新阶段的标志；在其它科技领域，特别是信号分析、图象分析、量子物理和非线性科学等部门，它被当作是近年来工具和方法上的重大突破。《ＩＲＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｒｏｙ》１９９２年３月号专门出了一期小波分析及其应用的专     

利用非线性提升的信号去噪

本文提出了一种基于非线性滤波和提升格式进行信号去噪的算法。利用提升格式设计的灵活性取非线性滤波为预测算子 ,数值算例表明该方法的去噪效果优于仅使用非线性滤波去噪。     

一种利用多通道小波变换去噪的算法

通过对多通道小波和小波变换以及奇异信号的小波变换特性的讨论和分析,提出了一种利用M道小波变换去噪的算法,并利用此算法对加噪信号进行了模拟实验,实验结果表明,该算法简便,易于编程实现且去噪效果理想。     

a尺度正交小波的Mallat算法

本文研究了a尺度正交小波的Mallat算法,利用a重多分辨分析,得到了正交小波的分解与重构算法,给出了Haar小波的Mallat算法的矩阵表示,并简化了计算.     

小波变换在模型参数拟合中的应用

本文介绍了利用小波变换对实验数据进行预处理，然后根据去噪后的数据来建立更合适的数学模型并求解的新思路．文章以高阶亚正规熔体模型[1]的参数拟合问题为例，说明了小波变换在信息数据处理中的又一重要应用．     

小波分析方法及其应用

２．正交小波和多分辨分析前面已经指出,连续小波变换和离散小波变换具有统一的形式,特别是正交小波的引入,使一个小波函数的“伸缩”和“平移”产生的函数族构成函数空间Ｌ２（Ｒ）的一个标准正交基,这给信号分析和一般的数据处理带来许多方便。这样就产生一个问题：...     

基于四种改进阈值的小波去噪方法

本文提出了四种改进的阈值函数,并且在理论上证明了这四种改进的阈值函数对脉冲噪声都是有效的.仿真实验显示:无论是信噪比还是最小平方误差,改进的软阈值函数比其它三种改进的阈值函数的效果都要好一些.     

小波分析在经济预测模型中的应用

经济信号也是一种时间序列 ,它和小波分析中的信号具有相同的特性 .因此 ,可将经济时间序列看成经济信号 ,应用小波进行实际经济分析和预测 .论文针对最小二乘法的不足 ,提出了多分辨回归分析处理经济数据分析的方法 .本文在建立宏观模型时 ,利用小波分析对经济数据进行预处理 ,获得能反映宏观变化趋势的低频信息 ,再用最小二乘法进行拟合和预测 ,通过对传统最小二乘法建立的模型的对比分析 ,结果表明 :本方法优于一般最小二乘法 .     

基于CEEMDAN小波包的MEMS水听器信号去噪

针对MEMS水听器接收水下信号时混入的噪声,提出一种CEEMDAN和小波包的联合去噪算法.方法是利用CEEMDAN将含噪信号分解成一系列的IMF分量,IMF由高频到低频排列.由于高频噪声和低频干扰,所以要分别对高频和低频IMF进行处理.根据每层IMF的频谱分析,去掉前几层和后几层IMF分量形成一个带通滤波器,然后将剩余分量进行重构信号.最后,利用小波包对重构信号去噪得去噪信号.通过仿真实验和中北大学汾机实测实验验证了算法的有效性,并在去噪效果和性能指标上较单一CEEMDAN和小波包去噪有明显提升.     

小波分析在测试信号分析中的应用

本文给出了小波的基本原理和构造方法以及小波分析的快速算法，将小波分析方法（ＷＡＭ）引入到非平稳冲击信号的分析中，作为小波分析应用实例，对汽车齿轮箱的断齿测信号进行了分析，给出了分析结果     

基于小波变换的图像去噪方法的研究

小波变换能有效的去除高斯噪声,中值滤波能有效的去除脉冲噪声,两者结合可以更有效的去除高斯噪声和脉冲噪声的混合噪声.当医学图像去除混合噪声时,先进行中值滤波再进行小波去噪的方法优于先进行小波去噪后再进行中值滤波的方法,且去噪后图像视觉效果较好,而且图像均方误差(M SE)也较小.在图像去噪处理中这种方法具有实际应用价值.     

连续信号和离散信号小波多分辨率分析的实现

本文首先以信号分析为背景阐述多分辨率分析的基本思想,然后从多分辨率分析的角度,研究连续信号小波变换的特点及实现方法,并对离散信号的多分辨率分解和重构进行讨论。文中还就相应的一些概念和问题展开了讨论,并提出了一些看法。     

利用对偶树复数小波与全变差模型实现图像去噪的新方法

本文首先研究了一种三层小波系数相关萎缩的概念与性质,利用对偶树复数小波与全变差模型相结合,提出了一种新的图像去噪方法。实验结果表明,与现有的图像去噪方法相比,本文方法无论是在视觉还是在均方误差等方面均有更好的效果。     

E小波乘子的某些应用

Let E=(1 1 1 -1) or (0 1 2 0). A measurable function v is called an E-waveletmultiplier if (rψ)v is an E-wavelet whenever ψ is an E-wavelet. Some characterizations and applications of E-wavelet multiplier were considered in [1]. In this paper, we give some other applications of E-wavelet multiplier, and prove that the set of all MRA E-wavelets is arcwise connected.     

过抽样M通道小波星图去噪方法研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,在分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析基础上,根据多尺度小波变换的多分辨特性,提出了过抽样M通道小波变换去噪方法,并将此方法用于星图降噪处理中,收到良好的效果.     

基于不同经验模态分解的小波软阈值ECG去噪研究

针对ECG信号的非线性和非平稳性,利用不同经验模态分解的小波软阈值方法对其进行降噪处理.根据希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,将含高斯白噪声的ECG信号分别进行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模态函数(IMF)分量是从高频到低频排列的,分别舍去前几层含噪IMF'进行重构去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信号的细节信息,然后利用小波软阈值对前几层含噪IMF提取细节信息得到新的分量,再将剩余分量和新的分量重构去噪后的ECG信号.利用去噪信号图和不同性能指标验证了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波软阈值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法对MIT-BIH心电噪声库信号进行去噪处理,其结果与仿真实验相吻合.     

小波方法及其力学应用研究进展

小波理论在进行信号处理与函数逼近时体现出非常独特的时频局部性与多分辨分析能力,小波基函数则可兼具正交性、紧支性、低通滤波与插值性等优良的数学性质,这均使得小波分析理论在计算数学与计算力学领域具有很大的应用潜力,也进一步为这些领域的突破性发展带来了新的契机.自20世纪90年代以来,大量的研究已经证明,基于小波理论的数值方...