一种改进的开关电流滤波器实现小波变换的方法

提出了一种小波变换的开关电流滤波器实现的新方案,基于网络函数逼近理论,采用一种函数逼近的系统算法将基本小波函数综合为有理分式和,并利用开关电流并联结构实现该基本小波函数滤波器.以高斯一阶导数函数为例,给出了逼近网络的具体构造过程和开关电流滤波器实现结构.该滤波器网络由六个以S²I存储单元为核的双二次开关电流滤波器并联而成.理论分析和仿真结果表明,新方案比原有实现方法在逼近精度、系统稳定性、电路性能方面均有明显改善. 关键词： 小波变换 开关电流 网络函数逼近 有理分式综合     

磁各向异性色散介质散射的Padé时域有限差分方法分析

根据矩阵Padé逼近理论，把磁化色散介质的相对磁导率张量表示成以jω为自变量的矩阵函数形式，用/t代替jω后过渡到时域，再引入离散时域移位算子代替时间微分算子.进而导出磁化色散介质中的磁感应强度B和磁场强度H在离散时域的色散关系，并将其具体应用于旋磁介质，得到了这种磁化色散介质的Padé时域有限差分方法的递推表达式.作为验证，用这种方法计算了磁化铁氧体球的后向雷达散射截面，所得结果与文献结果一致.理论推导及算例表明，该方法是正确和有效的. 关键词： 各向异性介质 色散介质 矩阵Padé逼近 时域有限差分方法     

计及各项电流的SIS结电模拟——计算机辅助设计Padé逼近法的一种应用

本文介绍了利用计算机辅助设计Padé逼近法实现SIS结各项电流(ReJ:(w)、ImJ_1(w),ReJ_2(w)及ImJ_2(w))的电模拟。j_1(t)、j_2(t)是实的因果函数,其付里叶变换为J_1(w),J_2(w)。实现计及全部电流的SIS结电模拟的关键就是在给定J_1(w)、J_2(w)的实部与虚部条件下,设计出能同时严格满足其实部与虚部特性曲线形状的滤波器。但是,由于在一般情况下无法写出包含系统零、极点信息的J_1(w)、J_2(w)的解析表示式,用传统的滤波器设计方法也无法实现。利用本文介绍的方法可以实现较高精度的电模拟。     

基于小波变换和维纳滤波的半导体器件1/f噪声滤波

针对半导体器件中普遍存在的1/f噪声提出了一种结合了提升小波变换和维纳滤波器的处理方法.首先利用重新加权迭代最小二乘法拟合1/f噪声的功率谱曲线得到噪声参数的估计,从而选择恰当的小波.其次,对包含了1/f噪声的信号进行提升小波变换.考虑到小波变换对1/f噪声的白化作用,利用维纳滤波器对每一层小波系数进行处理.设计了最优全通滤波器以校正维纳滤波器的相频特性,使得小波系数经滤波后相位不变.最后利用提升小波逆变换获得被1/f噪声淹没的信号.利用实验检验了提出方法的有效性,实验数据采自用于微创外科手术机器人的力传感器.结果表明提出的方法能够有效抑制1/f噪声,并使传感器的分辨力提高了25%. 关键词： 半导体器件 f噪声')" href="#">1/f噪声 提升小波变换 维纳滤波     

一种快速合成多虚拟声源的头相关传输函数模型

提出了一种用于实时快速合成多个虚拟声源的头相关传输函数(HRTF)模型。首先对水平面的头相关脉冲响应(HRIR,头相关传输函数的时域形式)数据进行两层小波包分解,然后用一组子带滤波器和综合滤波器建立模型。子带滤波器的系数由HRIR小波系数的零插值得到,综合滤波器的系数由小波函数计算得到。通过使用阈值法对小波系数进行压缩,即可达到简化模型、减小运算量的目的。计算表明,只需要使用30点的小波系数建模,可使模型的重构误差控制在1%的量级。而心理声学实验表明,使用35点的小波系数,模型可得到和原始的HRTF滤波器相当的听觉效果。在同时合成多个虚拟声源的实时计算中,模型的运算量明显小于普通的HRTF滤波器。      

一类Marangoni对流边界层方程的近似解析解

利用Adomain解析拆分和Padé逼近方法对由Marangoni对流诱发的层流边界层问题进行了研究, 提供了一种求解边界层方程的解析分析方法. 得到了问题的近似解析解并对相应的流动及传热特性进行了探讨. 本文所提出的思想方法可以用于解决其他科学和工程技术问题. 关键词： Marangoni对流 非线性 Adomain拆分法 近似解析解     

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。     

光学小波匹配滤波器与图形识别

小波变换弥补了傅里叶变换的不足，在信号及图像处理方面具有广阔的应用前景。文章深入讨论了小波变换匹配滤波器的理论基础及光学实现方法，并将其用于图形识别，给出了计算机模拟结果，与传统的匹配滤波器进行了比较，证实了小波变换在光学信息处理中的优越性。     

基于小波变换的混沌信号相空间重构研究

应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为，指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中，混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影，与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明，混沌信号经过 小波变换后，吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构，同时，系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明，利用小波变换研究混沌信号是有效的. 关键词： 小波变换 相空间重构 混沌信号 脑电信号     

基于小波变换的OTSDF滤波器优化设计

提出基于小波变换的优化折中综合鉴别函数(OTSDF)滤波器(W_OTSDF)算法,对其进行优化设计,利用小波变换的多尺度与带通滤波特性,提高平面集成2f光学相关器的相关输出峰值强度和信噪比(SNR)。利用Matlab搭建系统的仿真模型,获取W_OTSDF滤波器的优化算法。仿真结果表明,在平面集成2f系统中对旋转、缩放以及旋转缩放同时存在的畸变目标进行识别时,优化设计的W_OTSDF滤波器较OTSDF滤波器在峰值相关能量比(PCE)、峰值旁瓣比(PSR)、SNR等整体性能指标方面均有较大提高。理论分析与仿真结果均表明W_OTSDF滤波器较OTSDF滤波器具有更好的识别效果。     

Emerging applications of wavelets: A review

Although most of its popular applications have been in discrete-time signal processing for over two decades, wavelet transform theory offers a methodology to generate continuous-time compact support orthogonal filter banks through the design of discrete-time finite length filter banks with multiple time and frequency resolutions. In this paper, we first highlight inherently built-in approximation errors of discrete-time signal processing techniques employing wavelet transform framework. Then, we present an overview of emerging analog signal processing applications of wavelet transform along with its still active research topics in more matured discrete-time processing applications. It is shown that analog wavelet transform is successfully implemented in biomedical signal processing for design of low-power pacemakers and also in ultra-wideband (UWB) wireless communications. The engineering details of analog circuit implementation for these continuous-time wavelet transform applications are provided for further studies. We expect a flurry of new research and technology development activities in the coming years utilizing still promising and almost untapped analog wavelet transform and multiresolution signal representation techniques.     

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

针对现有算法大多对单一高斯噪声或脉冲噪声进行图像滤波的问题,在对二维图像平滑去噪的过程中,采用基于中值滤波和提升小波变换相结合的图像去噪方法。在中值滤波基础上,构造基于脉冲检测的中值滤波器,找出混合噪声中脉冲噪声并进行滤波;与此同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,然后采用提升小波阈值去噪方法抑制高斯噪声。实验结果表明:采用本文方法,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

Wavelet based noise suppression technique and its application to ultrasonic flaw detection

The noise suppression techniques with wavelet transform (WT) are widely used in non-destructive testing and evaluation (NDT&E), especially in ultrasonics. Complete reconstruction theory with hard or soft thresholds, reconstruction technique based on the singularities of noise and signal, matched filter with an impulse response, and optimal frequency-to-bandwidth ratio of wavelet technique have all been used to analyze ultrasonic signals for noise suppression. But a more simple and effective technique has been pursued for decades. This paper develops a new technique using WT for the right purpose. In this work, WT is treated as a band-pass filter whose central frequency and frequency bandwidth (CF&FB) are determined by the spectra distribution of an ultrasonic signal captured from real testing situation. For the purpose of matching their CF&FB well, a technique for evaluating the optimal scale of a daughter wavelet is carried out too. By acting this daughter wavelet as a band-pass filter, we can obtain excellent de-noising results, even when the signal to noise ratio (SNR) is below -18 dB. The performance of the technique has been done by ultrasonic signals with computer generated white noises. Finally, the experimental verification is performed on a pipeline specimen with man-made small flaws with good results obtained. The results show that the technique is more suitable for processing heavy noised ultrasonic signals, and it can also be used in automatic flaw detection.     

应用计算全息制作的子波匹配滤波器实现光学子波变换的研究

介绍了一种应用计算全息制作的子波匹配滤波器实现光学子波变换的新方法，应用计算全息制作Ｈａａｒ子波函数的匹配滤波器和光学Ｖａｎｄｅｒ Ｌｕｇｔ相关器实现了二维子波变换，给出了实验结果。这种方法可实现任意子波函数的光学子波变换，且简单易行。     

基于四叉树的光学小波滤波器轴心定位的研究

精度问题制约了光学小波变换的广泛应用。若要扩展其应用领域,必须提高变换精度。在二维光学小波变换4f系统中,小波滤波器轴心的精确定位至关重要。提出了一种基于四叉树搜索方法的光学小波滤波器轴心定位方法。所用的加载滤波器载体为空间光调制器(SLM),定位精度可达到SLM的一个像素大小。为加快搜索速度,提出了一种基于四灰度级并行处理的改进方法。     

Application of wavelet transform to hologram analysis: three-dimensional location of particles

The wavelet analysis provides an efficient tool in numerous signal-processing problems and has been implemented in optical processing techniques, such as in-line holography. When the diffraction pattern recorded on a hologram is analyzed by means of a wavelet transform, the 3-D location of small particles can be determined very accurately. The diffraction process can, in fact, be interpreted as a convolution with a family of wavelet functions, or, merely, as a wavelet transform. The scale parameter of the wavelet family is related to the axial distance z that the wave propagates. The original field is then reconstructed by searching for the optimum value of the scale parameter which produces a maximum of the wavelet transform modulus. The technique proposed is implemented and experimental results are presented.