基于小波变换的心电信号R波及ST段的提取

本文主要研究基于小波变换的心电信号R波及ST段等特征点的提取。首先利用二次样条小波对心电信号按多孔算法进行分解,分析信号奇异点与其小波变换模极大值的对应关系;然后利用小波变换多分辨率特性,提出了在不同尺度下分别进行R峰值点以及ST段特征点提取的策略;最后采用MIT/BIH标准心电数据库和Holter采集的动态心电数据进行检验。实验结果说明所提出的提取方法具有特征点的正确提取率高、适用面广等优点。

小波变换 第3讲 二进小波变换及信号的奇异性检测

介绍了基于Ｂ样条的二进小波函数及二进小波变换的特性、算法，重点介绍了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论，其要点是：信号可以通过其小波变换模极大值表示，也可通过其模极大值重构。因此，信号的表示变得异常简洁。由于二进小波变换具有平移不变性，从而在模式识别和信号的奇异性检测中获得广泛应用。

中心B样条二进小波多尺度边缘提取

分析了截尾的Ｃａｎｎｙ算子在多尺度边缘提取时对运算速度造成的影响，提出了中心Ｂ样条二进小波多尺度边缘提取．详尽地研究了Ｃａｎｎｙ算子与中心Ｂ样条函数的若干性质，中心Ｂ样条函数具有紧支集，以极快的速度逼近高斯函数，四阶中心Ｂ样条函数的导数比Ｃａｎｎｙ算子更接近最佳边缘检测滤波器，四阶中心Ｂ样条函数是二阶平滑问题的唯一最优解，并且它的时频测不准关系值非常接近时频测不准关系下界．从对计算结果的讨论中也得出中心Ｂ样条二进小波优于Ｃａｎｎｙ算子的结论．

基于二进小波变换和三角样条插值的电机故障信号重构方法

近几年来小波变换在信号处理尤其在电力系统故障信号的分解、消噪、重构以及故障特征提取等诸多方面得到了广泛的应用 ,基于小波变换的各种算法不断出现。文 [8]提出了使用二进小波变换提取信号边缘特征 ,根据信号特征点的值和导数值用三次埃米特多项式进行插值重构。本文分析了文 [8]存在的两个问题 ,并针对这两个问题进行改进 ,即在二进小波变换和插值重构时使用同一种函数——三角样条小波函数 ,这样才能体现出信号处理的本质。本文作者提出的三角样条小波正好同时具有作为小波函数和插值函数双重作用 ,大大提高算法的效果。本文将它应用到电机故障信号的重构过程中 ,并就信噪比和相对误差与 Mallat算法和文[8]算法进行了比较 。

基于样条二进小波的影象多尺度边缘检测

基于样条函数理论和二进小波理论,该文研究了影象的多尺度边缘检测的理论和方法及不同样条小波系数对边缘的影响,并对遥感影象进行了实验,得到了遥感影象的不同尺度的边缘。理论和实验结果表明,基于样条二进小波的影象多尺度边缘具有良好的特性,并可用于影象匹配等研究领域。

样条小波的构造方法及其应用

从样条函数定义入手,给出了构造样条小波的具体方法。为了解决小波分析对奇异信号的奇异点定位困难的问题,重点介绍了基于余弦基展开式的零点对称的二进样条小波、零点反对称的二进样条小波构造方法,并提出了具体的实现算法及计算过程。通过与正交样条小波的比较,对称样条小波能对阶跃信号和脉冲信号奇异点进行更好的定位,实验结论也进一步验证了该样条小波对分析奇异信号具有较大优势。

由信号二进小波变换极值重构信号的样条插值算法

本文通过二进小波变换极值或零交叉点可获取信号的多尺度边缘 ,由此得到信号的绝大部分信息 .本文提出了用样条插值重构算法来实现由信号二进小波变换极值点重构原始信号 .数值仿真实验显示了该算法的高效性和令人满意的重构效果 .与已有的算法相比 ,该算法原理更简单、更直接 ,实现更方便 ,速度更快 .

一类样条函数导数型小波

文章证明，基数B样条的各阶导数是一类二进小波。这类小波具有时域波形变化灵活，滤波特性调节灵活，与被分析信号的匹配方便等特点；在许多方面都优于高斯序列导数小波与Mallat导数小波，可广泛应用于信号分析，模式识别，故障诊断，数据压缩，信噪分离等场合。文章详细研究了这类小波的快速变换算法，滤波参数的计算公式。用这类小波检测信号中几种有代表性的局部变化行为与电力系统极强干扰中的微弱故障信号的仿真结果，证实了这类小波的实用价值。

再生核空间中重构小波变换的一种方法

针对Mallat极大模重构小波变换算法没有充分利用信号突变点的不足,提出了一种改进Mallat极大模重构小波变换的方法,并以插值的形式给出了重构小波变换的显式表达式.显式表达式便于数值计算,同时也为求解一类广义微分方程提供了途径.

基于3D方向可控制滤波器的MRA脑血管检测

针对低信噪比的磁共振造影(MRA)图像,本文提出了一种新的基于方向可控制滤波器的3D脑血管增强和检测方法.我们把3D二进B样条小波作为基滤波器,通过线性组合得到一个可旋转到任意角度的3D方向滤波器.基于该滤波器响应的方向能量被用来检测血管的方向强度.对多尺度变换下得到的局部能量最大值图像,采用简单的阈值分割就能抽出完整的脑血管树.我们对实际病人的MRA体数据进行了测试,得到了比较满意的结果.实验结果表明,我们提出的方法简单、可靠,并适合于其他管状结构如心血管、支气管树的检测和抽取.

基于三角样条小波变换和三角样条插值信号重构方法

文献8使用二进小波变换提取信号边缘特征,根据信号特征点的值和导数值用三次埃米特多项式进行插值重构。该文分析了文献8存在的两个问题,并针对这两个问题进行改进,即在二进小波变换和插值重构时使用同一种函数———三角样条小波函数,这样才能体现出信号处理的本质。文章作者曾提出的三角样条小波正好同时具有作为小波函数和插值函数双重作用,大大提高信号重构质量。就信噪比和相对误差两项指标与Mallat算法和文献8算法进行了比较,效果明显。

自适应Kalman滤波反褶积的快速实现方法

提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积 (AKFD)新方法 ,针对该方法的计算复杂程度 ,提出了一种快速实现方法 .二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设 ,克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题 ,具有很好的抗噪性能 .在小波域进行的AKFD在压制假反射以及提高分辨率方面比时间域的AKFD好 ,克服了在时域内进行AKFD抬升低频成分的缺陷 .利用二维地震数据的局部平稳性的假设提出了快速实现方法 ,通过分段求取自适应预测算子 ,分别于横向及纵向采用样条插值的方法进行插值 ,来减少求取自适应预测算子的计算量 ,达到快速实现的目的 .经过大量实验表明计算速度提高数百倍 ,仍能保持原来的计算效果 .

一类二进样条小波

推导出一类二进样条小波滤波系数的计算公式，应用这些系数可实现快速二进小波变换，并可重组二进小波变换的原始信号。分析了这些变换的性质，给出了计算实例。

基于B-样条二进小波的多尺度边缘检测

文章提出了基于B-样条二进小波的多尺度边缘检测算法和与Canny边缘检测算法理论相似的框架理论,用T.Abdukirim提出的二进提升方案构造具有高阶消失矩的B-样条二进小波滤波器,此算法能较好抑制噪声和增强边缘,经过大量的仿真实验发现,二进小波变换的多尺度局部模极大值边缘检测算法优于Mallat、Canny边缘检测算法。

基于小波域性态分析的组合滤波

对信号和噪声在小波域的性态分析对于噪声的滤除具有重要的意义。推导出信号的样条二进小波变换系数幅值沿尺度的变化趋势依赖于信号的奇数阶导数,高斯白噪声的样条二进小波变换系数方差沿尺度逐渐衰减且衰减率越来越小。提出了一种基于小波域性态分析的组合滤波方法,仿真实验表明了算法的有效性。

二进小波滤波器的构造及其应用

雾天获取的图像对比度低,图像模糊。为获取较为清晰的图像,利用二进提升格式,分析二进提升方案,提出一种构造提升二进小波滤波器的方法。将构造的二进小波滤波器作为初始二进小波滤波器,通过控制滤波器的提升参数,构造了新的提升二进小波,并将其在图像去雾中进行了应用。首先将雾图像进行二进小波变换一次分解,对低频分量采用灰度线性拉伸,以增强图像的整体对比度,使用阈值函数对高频分量中的细节信息进行增强处理,对处理后的高低频部分进行二进小波逆变换。为了达到更为理想的视觉效果,再利用传统的增强算法对图像进行全局处理。实验结果表明,与原始图像相比,新构造的滤波器在图像去雾中的效果较为理想,其对比度和清晰度都有了极大的提高,而比较两种滤波器,提升二进小波滤波器在效果上好于初始二进小波滤波器。

一种基于B样条双正交小波的图像阈值去噪方法

针对图像中存在高斯噪声模糊图像,为提高图像的质量,利用二进提升方案与小波多分辨率分析的优势,提出一种基于B样条双正交小波的图像阈值去噪方法。首先利用二进提升方案构造一个新的双正交小波滤波器,对含噪图像进行小波变换,选择新构造的双正交小波和适当的分解层次,得到低频子图像和水平、垂直、对角线三个高频子图像。对每一次分解得到的高频子图像在不同尺度上使用不同的阈值模型进行去噪,然后对低频子图像与去噪后的所有高频子图像进行小波重构,得到最终去噪后的图像。

基于B样条二进小波变换的故障选相研究

利用暂态行波的特征提出了一种基于小波变换的故障选相方法。该方法的实现原理是通过解耦变换将不独立的三相故障电流变换为解耦的零模电流分量和3个线模电流分量,并运用B样条二进小波对解耦变换得到的模电流分量进行分析,计算得到零模电流分量和线模电流分量初始行波的模极大值;并根据4个模电流分量极大值在不同故障类型下的不同特征进行对比分析选出故障相。所提出的故障选相方法充分运用了故障时电流初始行波中的模电流分量特征,克服了现有选相方法选相速度慢、受波形畸变影响等缺点,采用所提方法可得到准确、可靠的选相结果。最后通过PSCAD软件进行了仿真,运用Matlab分析了各种故障时的数据,验证了所提选相方法在选相方面的准确性和优越性。