基于子波变换的相干光通信链路窄带干扰信号辨识研究

光通信链路上除了窄带干扰信号外,还存在其他噪声干扰源,这些噪声信号可能会掩盖或干扰窄带干扰信号的特征,增加了辨识的困难,为此提出基于子波变换的相干光通信链路窄带干扰信号辨识方法。通过光通信链路函数获取光通信信号,并对采集到的信号展开子波变换处理,去除信号噪声的同时保证通信信号质量。根据干扰类型建立干扰信号的专家知识图谱,利用卷积神经网络构建干扰信号辨识模型,将子波变换处理后的通信信号输入干扰信号辨识模型中开展特征提取,并根据提取特征结合专家知识图谱判断信号属于窄带干扰信号的概率,从而完成光通信链路窄带干扰信号的精准辨识。实验结果表明,利用该方法开展光通信链路窄带干扰信号辨识时,辨识精度高、辨识性能好,具有较高的实际应用价值。

正交离散子波变换有限字长效应分析

本文研究用硬件实现正交离散于波变换时，有限字长对信号分解和重构的影响。给出了子波滤波器量化误差和运算舍入误差的传递模型，推导出两种误差同时存在时的方差递推公式，对理论结果与实际结果进行了分析比较。

离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构

基于子波空间采样定理，提出了两种离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构，消除了Ｓｈｅｎｓａ算法中形成预滤波器的积分运算，并分析了算法结构的准确性．数值计算实例验证了结构的有效性，最后讨论了用离散子波变换计算子波级数变换这一公开问题．

基于听觉掩蔽效应和Bark子波变换的语音增强

提出了一种适用于低信噪比下的提高语音的听觉效果的语音增强方法。该方法在谱减法的基础上有两个特点:首先减参数是根据人耳听觉掩蔽效应提出的且是自适应的;其次采用了与人耳听觉系统特性更为适应的Bark子波变换方法对增强前后的语音进行分析。对该算法进行了客观和主观测试,结果表明:与谱减法相比对低信噪比的语音信号,(1)能更好地抑制残留噪声和背景噪声,(2)增强后的语音具有更好的清晰度和可懂度。

一种利用子波变换多尺度分辨特性的信号消噪技术

本文基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用子波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性设计了一种实用的子波消噪方法，对不同信号的仿真结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，同时又能保持对突变信息的良好分辨率，适合于一类非平稳信号进行时变处理．

基于心理声学模型和临界频带子波变换的数字声频水印

提出了一种基于临界频带子波变换的声频数字水印算法。首先根据心理声学模型,计算载体声频信号的掩蔽阈值,利用人耳听觉的临界频率与临界频带子波变换域的相似性,将掩蔽门限映射到临界频带子波域,然后将水印信号嵌入到中低频子波系数中,嵌入强度由掩蔽阂值自适应控制。实验结果表明:该算法隐藏水印具有很强的掩蔽性,对原始语音的影响基本上察觉不出来;叠加了水印的声频信号对数据压缩、加噪、重采样、低通滤波等常用声频信号处理技术具有很好的鲁棒性。

子波变换在全球气候多时间尺度变化分析中的应用

用墨西哥帽子波变换分析南、北半球及全球气候变化的多时间尺度结构、突变点。结果表明，气候变化在不同时间尺度下具有不同的冷暖结构和突变点；南、北半球气候变化有较大差异。说明子波变换方法是气侯变化研究的有力工具。

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后，提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数，从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的．文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果，从结果上看出，本文的方法有较好的语音去噪、增强效果．

利用子波变换提取目标回波波形特征

对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行了研究 ,该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。具体讨论了在Sym8子波基底下 ,用此方法对非平稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真 ,结果表明该方法除对噪声具有很好的拟制效果外 ,还有效地保留了目标回波波形特征 。

基于子波变换序列的人工神经网络组合预测

本文引入了一种新的水文序列组合预测方法．首先对水文序列施行ＡＴｒｏｕｓ子波变换，得到其在各倍频程上的子波系数；其次利用人工神经网络预测模型对子波系数进行了多尺度组合预测；而后运用ＡＴｒｏｕｓ完全重构公式，得到水文序列的预测．本文对宜昌站年平均径流量序列作了研究。

光学FT和子波变换在指纹实时识别中的应用研究

提出一种用３ｆ多路（３×３）光学相关器实时识别指纹的新方法，其特点是能把光学傅里叶变换（ＦＴ）获取的频谱特征数据同光学子波变换（ＷＴ）结果相结合进行目标识别．计算机模拟结果和实验结果表明。

基于连续子波变换的铁路车轮踏面擦伤的在线检测

在分析国内外关于铁路机车车辆车轮擦伤在线检测的应用和方法的基础上,提出了利用连续子波变换对车轮钢轨的振动加速度信号进行分析,当车轮踏面出现擦伤时,其振动信号中的幅值出现突变点。通过对实测数据的分析并与信号的倒谱分析比较证明,这种方法较常规的方法更有效地应用于车轮踏面擦伤的诊断中。

临界频带子波变换用于混叠语音分离的研究

以反映听觉特性的临界频带子波变换为工具,对混叠语音进行了分析,提出了一种基于临界频带子波变换的混叠语音源信号基音分离和检测方法,在此基础上利用数字多谐振荡器的选频特性,有效地获取构成混叠语音的每个语音信号的各谐波分量,以此实现从混叠语音中分离出各源信号。实验结果表明混叠语音分离方法是可行有效的。

子波变换在信号去噪中的应用

人们一直在利用有效信号和噪声的某种特性差异 ,进行着对污染信号的恢复 ,这一过程依赖于对信号和噪声特性的精确描述 ,子波理论为这种描述提供了新的工具。文献 [1 ]的子波域降噪算法通过将相邻尺度的相关量 Corr2 (m,n)作归一化处理后直接与 W(m,n)进行比较决定 W(m,n)的取舍 ,并以噪声在各尺度上的方差作为终止迭代的准则 ,但是这样做使得在相邻尺度之间进行相关时会丢失一部分信号所产生的系数 ,从而不能使信号得到更好的重构。文中从大尺度的模极大值出发 ,在小尺度上的相应位置邻域内搜索对应于此大尺度模极大值位置 ,以改变信号边缘点的抽取 ,仿真结果表明 ,新算法在保留信号边缘的同时 ,能很好的抑制噪声 ,滤波效果较原算法有一定的提高。

语音信号的Bark子波变换及其在语音识别中的应用

本文首先在语音感知实验基础上所得到的Bark尺度概念与子波的构造联系起来 ,提出了一种语音信号Bark子波及其变换 .在感知特性中 ,它与人耳的听觉系统是直接吻合的 :在数学上 ,它是一种非正交的但却是超完备的 ,可逆且是自反演的子波变换 .应用在语音识别中时 ,利用子波的局部基性质 ,取较小的分析帧长 ,提高了前端处理的时间分辨率 .实验表明 ,所形成的新特征在对辅音区别能力方面明显优于目前应用于广泛的MFCC特征 .

利用自适应子波变换提高对微弱运动目标的检测性能

本文研究了长时间相参积累时微弱运动目标回波信号的特点，分析了常规检测方法的局限性，针对多项式相位信号模型，结合复正交线性相位子波基函数的设计，提出了一种基于自适应子波变换局域线性逼近的微弱运动目标检测方法，该方法具有自适应频带划分，快速算法实现，计算量低。

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。

子波变换及其在股市数据分析中的应用

把股票日收益率看作一维时间信号 ,通过子波变换与多尺度分析 ,求出了体现股市数据奇异性的Lipschitz指数α。α为负表明在奇异点比不连续更加奇异 ,证明了股票价格的变化是分形的。同时 ,由文中图示可知 ,在尺度s很大时 ,子波变换和多尺度分析可以将股市数据中偶然因素造成的涨跌消除 ,具有突出主要因素和宏观突变点的特点 ,这一点对于从宏观上预测股价的走势有重要意义。

子波变换在声辐射和声散射数值解中的应用

通过将边界变量用于波展开，获得了求解二维及三维轴对称声辐射和声散射的边界积分方程的子波谱方法，既可求解Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ、Ｎｅｕｍａｎｎ问题，也可求解混合过值问题；它能处理任意边界条件的油对称体．用三维元方法解决了三维轴对称问题边界于波谱方法的奇异积分。给出了二维问题奇异积分的近似积分公式。给出了子波谱方法的系数计算方法，它与传统的边界元系数计算方法相似，易于计算机程序实现，能处理复杂的边界几何形状。该方法的优点是可以获得稀疏的系数矩阵。算例表明：该方法收敛较快，精度高。

基于子波变换的水下目标辐射噪声特征提取方法

将子波变换和多分辨分解算法 ,分别应用到水下目标辐射噪声的线谱和调制谱提取中。文中主要介绍了基于离散子波变换提取辐射噪声线谱的方法、基于多分辨分解算法提取辐射噪声调制谱的方法 ;在此基础上 ,以某型号水下航行器实测辐射噪声为例 ,进行了仿真研究 ,通过比较仿真结果与该水下航行器的相关数据 ,验证了该方法的正确性和可行性。