利用二进样条小波模极大方法消除毛细管电泳信号噪声的研究

根据毛细管电泳信号中噪声与真实信号的模极大值特性之间存在较大差异的特点，提出了一种利用二进样条小波变换模极大值算法去噪的方法．研究了信号的半峰宽、不同信噪比以及阈值的选取对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛细管电泳信号去噪前后的结果进行了比较．实验结果表明，该法能有效地消除谱带较宽的毛细管电泳等信号中存在的噪声．

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B-样条二进小波变换的一种改进图像复原方法

传统的图像复原的方法会造成图像细节的丢失,且去噪效果一般,结合二进小波变换、高斯滤波和阈值函数去噪的优点,我们提出了一种基于B-样条二进小波变换的图像恢复方法。本文利用小波变换,用新构造的B-样条二进小波滤波器将方差为0.005的高斯噪声图像分解三次,分解得到的每一层高频系数分别使用传统的软阈值模型进行阈值去噪,仅对第一层分解得到的低频系数使用二维高斯滤波器进行去噪,接着,将处理后的高频低频系数利用小波逆变换从第三层重构到第二层,从第二层重构到第一层,从第一层重构到第零层,最后得到复原图像,结果显示本文得到的去噪图像充分保留了原图像的细节,人物的边缘,物体的边缘都能很好地被人眼观察到,具有很好的实用性。

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。

一种基于二进小波变换改进图像的去噪方法

传统的图像去噪方法会造成图像细节的丢失,且去噪效果一般,结合二进小波变换、中值滤波和图像相加运算的优点,提出一种基于B-样条二进小波变换的图像恢复方法。利用二维中值滤波和图像的加法运算对方差为0.005的高斯噪声图像复原,然后利用B-样条二进小波滤波器将噪声图像分解一次再重构,得到复原后图像,对上述三种方法实验结果做了对比:原图像已知时,图像的加法运算、去噪效果最佳;原图像未知时,B-样条二进小波滤波效果最佳,去噪效果优于中值滤波的去噪效果。然后,提出新的算法,用B-样条二进小波重构后的图像分别进行二维中值滤波去噪和图像的加法运算去噪。结合的方法相较于单一使用的方法有一定提升,并且保留了更多的图像细节信息。

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。

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。

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。

基于AOK-TFR的轨道电路故障诊断方法

为弥补现有补偿电容检测方法在检测及时性和检测成本等方面的不足,基于传输线理论,提出了机车信号感应电压幅值包络(IVECS)仿真模型;在此基础上,分析了补偿电容故障对IVECS的影响规律,建立并验证了基于频率的IVECS等效回归模型;利用补偿电容故障位置前后IVECS的频率变化,提出了基于自适应最优核时-频分布的补偿电容故障诊断方法.该方法基于机车信号的实际数据,采用B样条离散二进小波对数据进行滤波降噪处理,并利用自适应最优核时-频分布提取处理结果的时-频信息,再通过检测时-频信息中频率的变化实现对故障电容的定位.经过对随机抽取的100段实际数据的测试,准确率约为92.58%,表明该方法能准确检测轨道电路发生故障的补偿电容位置.