小波阈值消噪算法中分解层数的自适应确定

在对带白噪声信号的小波变换特性分析的基础上,基于自相关函数的白噪声检验方法,提出了一种确定小波分解层数的自适应算法.结合不同的小波阈值处理方法,用信噪比和最小均方误差为度量指标,探讨了在阈值消噪算法中本文提出的确定“最佳”分解层数算法对消噪的有效性.并给出了数值仿真实验结果及分析.数值仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.     

基于小波分析的金融时间序列消噪方法及应用

利用小波在信号消噪方面的应用,结合时间序列的预测模型,提出了一种基于小波分解的消噪预测模型,并将其与原预测模型进行比较.最后的比较试验结果发现,应用消噪后的数据进行模型预测比原始数据进行直接预测相对误差更小,从而精度更高.     

地磁脉动信号的双谱分析

根据地磁脉动信号在更多情况下表现为非高斯的随机过程,提出采用高阶统计方法对地磁脉动信号进行分析处理,导出基于三经积量的双谱间接估计,并由此重构得到原随机信号的功率谱和其信号本身,结合实例说明了,双谱分析方法与传统的功率谱分析方法相比较,具有不可比拟的优越性。     

基于改进阈值的小波域语音增强算法

提出了一种基于改进阈值的小波域语音增强算法.在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间.利用改进阈值对染噪语音的小波系数进行阈值处理,达到了语音增强的目的.实验结果表明,该方法在抑制白噪声的同时减少了语音信息的损失,较硬阈值与软阈值的小波域语音增强方法相比,增强语音的信噪比、均方误差等性能均有明显的提高.     

基于提升小波的方向扩散算法实现侧扫声纳图像去噪

侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方程的方向扩散、正则化P-M（AOS算法）、基于离散小波的方向扩散、基于提升小波的方向扩散4种方法,与传统的均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波软阈值、硬阈值、贝叶斯估计阈值的方法进行实验对比,发现基于提升小波的方向扩散方法,不仅能有效提高峰值信噪比,而且还能保持较好的平滑指数和边缘保持指数,更适用于侧扫声纳图像的去噪处理.     

基于多分辨率分解的音频水印算法

根据小波变换的时频分析特性和多分辨率的分析特性,提出了一种基于小波变换的数字水印嵌入与检测算法.用这种算法嵌入水印有很强的隐蔽性,对原始音频信号的影响基本上察觉不出来.仿真实验证明使用这种算法能够正确地检测出水印的存在,可以抵抗噪声干扰、去噪处理、滤波处理和信号的重采样等.     

雷达数据的准无损压缩

利用不同周期雷达信号之间的相关性，采用二维小波变换，融合信号去噪和数据压缩算法，实现雷达数据的准无损压缩．针对雷达数据噪声较多的特点，在压缩之前通过软阈值滤波去除雷达信号中的大部分噪声，大大降低数据熵值．为评价重建信号质量，设计了形态逼真度指标．实验结果表明，该方法能对航空探测雷达回波数据进行较大比率压缩，     

基于MMSE和小波变换的语音增强算法

提出一种最小均方误差与小波变换相结合的改进算法来提高语音识别系统的性能. 首先通过小波变换对带噪语音进行多尺度分解, 然后对不同尺度的小波系数采用MMSE算法, 最后对MMSE处理过的小波系数进行重构得到增强语音. 实验结果表明: 与传统算法相比较, 提出的新算法去噪效果显著, 有效地提高了语音的质量.     

小波变换在奇变信号检测中的应用

根据小波变换的基本概念和理论,给出了实现小波分解与重构的塔式快速算法．基于小波变换用于奇变信号的检测原理,对奇变信号的小波时频分析技术进行了深入的研究．并通过一个工程实例,说明了小波变换在奇变信号检测中具有广阔的应用前景.     

基于EEMD能量矩和改进量子粒子群神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非线性和周期性冲击特征, 提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)能量矩和改进量子粒子群神经网络的特征提取方法. 基于小波去噪对滚动轴承原始信号进行预处理, 对重构的故障信号进行EEMD并得到多个本征模态函数分量. 利用能量矩方法计算出所需分量的能量矩并归一化, 将归一化后的能量特征参数作为量子粒子群BP神经网络的参数输入, 根据加速度传感器信号实现滚动轴承故障诊断. 分别在不同转速(载荷)下采集驱动端轴承的振动信号, 获取200个训练样本和80个测试样本, 并建立故障诊断模型. 基于文中模型对实际滚动轴承数据进行诊断, 实验结果表明, 不同转速(载荷)下测试的80个样本故障诊断准确率达到100%.     

基于混沌细胞自动机的DWT域数字音频水印算法

主要提出了基于混沌细胞自动机的小波域数字音频水印算法.首先由Logistic混沌序列模型产生序列,其次产生的序列通过细胞自动机产生要嵌入的数字水印.同时将原始音频信号通过小波表变换,提取出其低频系数,并将水印信号嵌入其中.实验证明:由混沌细胞自动机产生的数字水印具有很好的掩蔽性和鲁棒性,在各种攻击下(包括白噪声、低通滤波、重量化、有色噪声等)仍然能够很好的检测出来.     

基于信号分解降低OFDM信号峰均比的优化建模

针对正交频分复用(OFDM)系统时域信号具有较高峰均比(PAR)的特点,提出一种新的减小PAR方法.首先经过削峰处理削去幅度大于阈值的信号,然后利用信号分解理论对OFDM削峰信号进行分解,从有用信号中分离出噪声,最后通过限定信号幅度阈值和频谱发射模板来建立误差向量幅度(EVM)优化模型.计算机仿真实验结果表明:新方法在性能上优于传统的非优化建模方法;且与已有的PAR减小优化模型相比,新方法在减小计算复杂度的同时还保持了与已有文献中提出的优化模型的性能.     

面向空气信道传播的音频信息隐写算法

基于傅立叶变换,提出了一种面向空气信道传播音频信息隐写算法.该算法选取原始音频信号傅立叶变换域中的低频系数,提取其相位角系数,并对其进行修改,将经BCH纠错编码的隐写信息嵌入,并且嵌入量较大,隐藏效果好.实验结果显示,该算法能够有效抵抗空气传播过程中的AD/DA变换攻击、空气噪声干扰攻击,以及录制后的常见信号处理攻击、约30%的重采样攻击等其他攻击,平均误码率可控制在3.5%以下,算法具有很好的鲁棒性.     

室内窄频带低频噪声烦恼度与治理对策研究

低声级噪声对人们产生的影响目前尚未引起足够的重视，针对住宅楼底层箱式变压器引起的室内结构声污染，采用模糊数学原理进行了噪声烦恼度研究，发现在低频低噪声环境下（等效连续A声级＜35dB），仍能引起较高的烦恼概率，且噪声大小与噪声烦恼度仍存在着较好的关联关系；对于同一中心声级的噪声，室内噪声烦恼概率的改变主要是由于室内噪声频谱特性改变所致；在低噪声级环境下，小幅度增强中高频噪声，利用噪声的掩蔽效应，可降低噪声烦恼。这为改变工作或生活场所室内声环境质量提供了一个新的思路。在声学分析的基础上，提出了以隔振为主防治对策，获得理想效果。     

基于菱形编码和修改量化表的DCT域图像隐写

为了提高离散余弦变换(DCT)域隐写的嵌入容量,提出一种基于菱形编码和修改量化表的DCT域图像隐写.首先将载体图像进行8×8的DCT变换后,对变换得到的DCT系数采用修改的8×8量化表进行量化,从而提高了嵌入容量和载密图像的视觉质量.同时通过改进的菱形编码将8进制的秘密信息嵌入到载体图像量化DCT系数的中频部分,从而进一步提高了嵌入容量.实验结果表明:该隐写算法不但与JPEG压缩标准兼容,而且有效地提高了嵌入容量.     

船舶操纵运动方程系数的系统辨识

作者设计并制作了伪随机二进制(PRBS)信号发生器。井以PRBS信号操舵,辨识了船舶操纵运动方程的系数。用离散时间测量决定线性连续时间模型参数。给出了Mariner标准模型和一艘渔轮的辨识结果,井与标准的Nomoto及,T计算结果进行了比较,结果令人满意。     

基于虚拟跳频的高频雷达编队目标分辨方法

针对宽波束方式的线性调频高频地波雷达在海洋硬目标探测中会把编队多目标识别成点目标的问题,提出了线性调频高频雷达的虚拟跳频模式,给出了跳频间隔的选取以及幅度和相位补偿的原则,并在线性调频高频地波雷达中,对其回波信号采用虚拟跳频的处理方式来提高编队目标分辨能力.实验结果证明,这种虚拟跳频的处理方式能够改善角分辨力,对线性调频的高频雷达具有重要的工程意义.     

一种基于新型小波包阈值的图像去噪方法

提出了一种基于小波包理论去除图像噪声的方法,用小波包把图像分解为高频分量和低频分量,根据高频分量估计噪声的标准差,并利用该标准差以及Birge-Massart惩罚函数计算阈值.鉴于传统软硬阈值的缺陷,采用一种新型阈值量化方法,用三次多项式在硬阈值的基础上插值,使新的阈值函数保持了连续性和可导性.通过这种方法既消除了图像的振铃现象,又保留了细节成分.实验表明：与传统方法相比,新方法使图像视觉效果和峰值信噪比均获得提高.     

三变量通用阈值逻辑门的设计

讨论了逻辑函数的谱系数分类,给出了特征阈值逻辑函数的定义.在此基础上提出了三变量通用阈值逻辑门的设计方法,分别得到了单输出和带反相双输出的三变量通用阈值逻辑门,并给出了用三变量通用阈值逻辑门实现三变量阈值逻辑函数的实例.