基于小波变换在语音信号处理中的研究

本文主要基于小波变换对语音信号去噪进行研究,首先介绍了基于小波变换的信号去噪方法以及在语音去噪中的应用,在语音去噪中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值,本文对几种阈值选取规则进行了讨论。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像去噪处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术。本文介绍了小波变换在图像去噪中的一般应用。     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。     

小波变换在信号去噪中的应用

本文基于目前常用的小波去噪方法,通过对第三种阈值方法的分析,以及结合小波多分辨率分解的特性,提出了一种基于梯度自适应学习算法计算阈值的去噪方法。仿真分析了对含噪信号在不同尺度下分解的小波变换系数进行阈值处理,得到了很好的还原效果。     

小波变换在血糖浓度检测中的应用

利用小波变换的时频局部变换特性对近红外光谱数据进行滤噪处理,能有效地从信号中提取有用信息,从而提高信号的信噪比,提高模型的预测精度和稳健性．将该方法应用于近红外血糖浓度测量的基础研究中,实验结果表明,校正模型的预测标准偏差(RMSEP)分别减少了53%和58%,这对于血糖浓度测量的研究具有一定的现实意义．     

小波变换的时频分析及其在实际中的应用

由于小波变换自身的特性,它非常适合对非平稳和时变信号进行分析及处理。本文介绍了小波变换的时频分析,具体将小波变换应用于几个非平稳及时变信号的处理,并将小波变换和其他信号时频分析方法做了比较,得出了小波变换的优势和适用特点,最后给出了小波变换应用于信号去噪的例子。     

基于小波变换的信号去噪研究

基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。实验结果表明，利用该去噪方法能实现对各种信号的去噪，且效果比较明显。     

小波变换及其在钢丝绳断丝检测信号中的应用

目前钢丝绳检测信号中对断丝信号的处理仍比较困难,小波变换能够有效地探测正常信号中夹带的瞬态反常信号,并可以聚焦到信号的细节。简单介绍了小波变换的基本理论,并将其应用于断丝倩号的去噪平滑和奇异性检测,基本消除了干扰信号．有效地避免误判断丝;同时使奇异点更加明显,试验证明该方法效果明显。     

利用小波门限法进行信号去噪

介绍了一维小波变换和用于小波去噪的硬门限和软门限处理方法,给出了4种门限估算准则.根据信号与噪声在小波变换的多尺度上呈现出不同的传播特性,利用不同的门限估算准则,使用软门限对被噪声污染的一维信号的小波变换进行去噪处理,并作出了4种门限估算准则的去噪效果曲线图.计算机仿真结果表明,门限法具有很好的实用价值.     

基于小波变换的图像去噪算法研究

图像去噪通常采用的是低通滤波的方法,但是它在消除图像噪声的同时,也会消除图像中部分有用的高频信息。各种图像去噪方法性能的优劣,其实质就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡。论文概括描述了小波理论及其优缺点,着重介绍了阈值收缩法并分析了其存在的不足,分析了阈值函数选取方法,并采用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明,使用软阚值函数进行图像降噪,较之硬阈值,通常可获得更好的效果。     

基于慢度法的小波变换多尺度叠前弹性波反演方法

针对常规的非线性反演方法存在稳定性较差及易陷入局部极值的问题,采用小波变换将原问题分解在不同的尺度上进行迭代反演,并以大尺度搜索为起点,逐步缩小尺度,最终降至目标函数的原始尺度,同时通过界约束以增加解的稳定性.对理论模型和实际资料分别进行的叠前弹性波反演结果表明,所提方法能有效提高反演的稳定性及精度.     

小波变换的分析方法研究

小波变换在数学、电子、图像分析等领域有着广泛的应用,小波变换的实质是生成特殊问题域中正交基的一套技术。本文对希尔伯特空间原理的基础内容进行了讨论,哈尔小波基是具有紧支集的正交函数,哈尔小波基由一个"母"函数直接生成,它构建了一个L2(R)空间上的正交基,使用哈尔小波基的例子来解释小波分析,为小波变换的工程应用进行探索。     

基于小波变换的图图像处理技术的应用

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,可将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;改变小波变换图像的低频部分 ,可实现图像加扰 ;在原图像中改动某些像素值 ,可在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量     

小波分析及其去噪性能研究

小波变换是一种具有一定时间和频率分辨率的分析方法．为了寻找更有效的去噪方法，对连续小波变换(CWT)、离散序列小波变换(DTWT)和正交小波变换(QWT)作了理论分析。结果表明：CWT对噪声具有良好的抑制作用；DTWT在通过域值处理的同时，也考虑了因噪声造成的某些信号细节的丢失；而QWT则能有效地提取淹没在噪声中的微弱信号。与传统的傅里叶变换(FT)相比较，具有显著的优点，值得关注。     

基于小波变换的数字图像压缩研究

首先从数学分析的角度研究了小波变换的理论基础,然后从实验角度出发探讨了在Matlab数学分析工具环境下小波变换在数字图像压缩中的应用并分析了应用实例;最后,通过实验说明小波变换理论在数字图像处理中所发挥的重要作用.     

基于小波变换的地震损伤指标的研究

文章基于小波变换原理,提出了一个基于小波变换的损伤指标计算模型,并用此指标对4个2种不同边缘约束措施的叠合板式剪力墙和2个普通剪力墙模型的破损进行了分析,计算结果与低周反复荷载下的试验结果吻合良好.该指标不仅反映了试件不同加载阶段的损伤程度,还为判断结构何时屈服提供一定的依据.文章分析结果为编制<叠合板式混凝土剪力墙结构技术规程>的地方行业标准提供了可靠的科学依据.     

基于小波变换的X线图像的处理

在对X线图像的成像机理和图像特点分析的基础上,提出了对骨折X线图像进行基于小波理论的图像处理方法 利用小波变换的多维多分辨分析特性对X线图像进行消噪,将小波包的分解和重构理论与统计差值法相结合对X线图像的细节部分进行增强,用多分辨图像锥和FCM算法来分割图像 该方法确保了骨折智能诊断与治疗系统的精度和准确度.     

几种小波变换的图像处理技术

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,用数据隐含技术将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;图像加扰技术采用改变小波变换图像的低频部分 ,以此干扰复原图像质量 ;防伪技术是在原图像中改动某些象素值 ,使在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 ,这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量 ,所以基于小波变换的图像压缩技术对上述处理后的图像依然适用     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

基于小波变换的神经网络容错控制研究

提出了一种基于小波变换的网络容错控制器,并把该容错控制器嵌入正常控制系统中.基于小波变换的故障检测器实时进行检测,无故障时采用常规控制器;检测出有故障发生时,就激活容错控制器自动替代原控制器,维持系统的正常运行,并进行了仿真试验.