故障信号检测的小波基选择方法

提出了一种用于故障信号奇异性检测的小波基选择方法—按照小波规则性系数选择小波基。这一方法是基于小波变换后的小波系数表示小波函数和信号之间的相似程度,同时信号的规则性系数又和小波变换后的小波系数模值间存在着一定关系。仿真结果表明,这一方法的有效性和可行性。

基于自适应小波尺度选择的生物雷达呼吸与心跳分离方法

当使用生物雷达进行生命体征参数提取时,由于心脏跳动产生的位移形变很小,回波较为微弱,而呼吸带动的胸腔起伏回波强度较大,基于简单傅里叶变换的周期性信息检测,往往无法有效提取心跳信号。采用小波变换的方法可以较好地分离出含有心跳、呼吸运动信息的信号分量,但小波尺度的选择对于不同的场景存在细微差异,影响到了分离的效果。针对这一问题,该文采用Morlet二进小波变换,提出了一种基于信噪比阈值定标的自适应小波尺度选择方法,有效解决了不同场景的呼吸心跳分离问题。最后通过实测结果验证了算法的准确性和可行性。

对EHV输电线路暂态保护中小波函数选择的研究

小波函数的选择是暂态保护的一个重要问题。文章介绍了小波函数的各种特性,讨论了EHV输电线路暂态保护中小波函数的选择问题,指出要针对不同的研究目的,根据不同小波的特性,选取合适的小波函数。

心电图压缩算法中的小波基选择

文章研究心电图压缩算法中的小波基选择。算法中采用整-整小波进行小波变换,用小波零树嵌入编码和自适应算术编码对心电图压缩。小波库由9种小波基组成。用MIT-BIH心率数据库的样本数据对提出的算法进行测试,结果表明,在压缩过程中对每段心电图选取最优小波基能显著地降低信号失真度。

小波收缩语音增强中的小波基选择方法

要对染噪语音进行小波收缩以实现语音增强,首先需要考虑的问题就是小波分解中小波基的选择。工程人员一般按照经验选择小波基,并在相同应用目的中,使用相同的小波基,这种做法不利于小波收缩效果和稳健性。提出了一种基于消噪前后语音信号相异性的方法,在只有染噪信号的实际条件下,这种方法能自适应地选择出最佳小波基。试验结果证明,针对性地选择小波基有利于语音增强效果的提高。

基于小波阈值去噪的最优小波基选择研究

在采用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理时,针对常见的几种噪声,使用最优小波基进行分解与重构可以得到较优的降噪效果。通过对加入常见噪声的图像采用小波阈值法进行降噪处理,在仿真实验过程中,每次仅更改小波分解及重构时所用的小波基函数,并计算相应的峰值信噪比(PSNR)作为最终输出结果,以便于更加有力地支撑最终的实验研究结果。仿真结果表明,以小波阈值法作为降噪处理方法,对常见噪声图像进行处理时,对于高斯噪声、泊松噪声及乘性噪声降噪,bior3.5相比于其他小波函数均有比较好的降噪效果;对于椒盐噪声,db6相比于其他小波函数有比较好的降噪效果。

小波分析在空间数据处理中的应用研究

在GIS中,海量数据的处理问题一直是个难题,如果解决了海量数据的网上传输,则在WebGIS中就可以实现大范围矢量影像叠加漫游及大范围地形三维浏览飞行展示。在研究基于小波系数的地形、DEM及影像简化方法的基础上,提出了一种基于小波变换的大规模地进行简化算法;其思路是先将大地形、影像分块管理并作小波变换,然后根据视野从中提取可见的一组子块,最后基于小波系数进行简化并绘制地形和影像。试验结果证实了小波分析方法对地形简化的有效性。在数据处理过程中,对小波变换处理过程进行了优化和改进。

车载微加速度计信号的小波去噪技术研究

车载环境下由于微机械加速度计自身特点和受到车辆振动、电磁干扰等原因,其真实加速度信号往往受到严重的干扰,给数据分析带来很大困难.针对此种情况,结合对车载加速度计输出信号的分析假设了一种加速度信号,同时用真实的加速度计输出噪声作为干扰叠加在假设信号上,以信号的统计指标作为去噪效果的评价标准选择了合适的小波基,并据此对实际信号进行去噪处理证明:小波去噪方法非常适合于此类受到严重干扰的测量信号的去噪处理,去噪效果良好,且计算分析简便.

基于多姿态脸和小波变换的动态人脸识别

为了解决动态人脸识别的准确率和速度的难题,在人脸识别中提出了5种不同的姿态人脸图像建立人脸库和小波提取人脸特征的方法。介绍了不同姿态人脸图像的匹配方法和算法,通过实验确定最佳小波变换的分解层数和小波基的选择。实验和分析结果表明,这种人脸识别方法具有较快的运算速度和较高的识别率。

分层阈值电力电缆局放电信号的小波去噪研究

检测淹没于大量噪声中的局放声信号是电力监测系统的一个难题,为解决低信噪比下局放声信号漏检率较高的问题,提出了利用小波滤波对电力电缆局放信号的噪声消除的方法。针对电力电缆局放信号的特点,优化并选择了适合局放信号的coif3小波基对局放信号进行滤波处理。且在此基础上提出了分层阈值设定算法,分别用传统自适应阈值的算法和提出的分层阈值设定算法对含噪信号进行处理。经过试验验证提出的分层阈值设定算法在-10dB信噪比的情况下仍然能够实现漏检率为0的性能。

人脸识别中应用小波变换的三个关键问题

由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常用于图像处理和图像分析中。本文讨论小波变换用于人脸识别的三个关键问题:小波基的选择、分解层数和小波子图的确定,通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则,并提出了一种新的人脸识别方法.

人脸识别中应用小波变换的两个关键问题

由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常被用于图像处理和图像分析中.为探究基于人脸识别的小波变换最佳应用效果,着重讨论了小波变换应用于人脸识别的两个关键问题:小波基的选择和分解层数的确定,并通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则.

连续、离散小波变换的桥梁健康检测方法研究

选取竖向位移模态和曲率模态,分别采用连续小波变换和离散小波变换对其进行损伤检测。数值模拟结果表明:当采用连续小波变换时,基于竖向位移的小波变换并不能准确确定损伤位置,而基于曲率的小波变换可以准确确定结构损伤位置;当采用离散小波变换时,基于曲率和竖向位移的小波变换都可以准确确定结构损伤位置。

虹膜识别算法的研究

虹膜识别是一种非常可靠的身份鉴别方法.在讨论虹膜图像定位、增强等预处理方法的基础上,针对现有虹膜识别算法中存在的问题,提出了虹膜有效区域选择、特征提取及编码匹配的有效方法.在虹膜图像有效区域的选择上,根据虹膜图像自身的生物特点采用一种新的分割方法,使得到的图像纹理信息更充足;在图像的特征提取方面,采用Gabor小波变换,将频率分为2个频段,不同的频段选择不同Gabor尺度参数,并选择适当的位置参数;为解决虹膜图像的旋转对虹膜识别的影响,将获得的虹膜编码进行错位匹配.实验结果表明,所提出的虹膜识别算法效果较好.

基于小波神经网络的水文时间序列预测

复杂时间序列预测是时间序列分析的主要研究内容之一,已成为一个具有重要理论和实际应用价值的热点研究领域。基于小波和神经网络组合模型,提出一种多因子小波预测模型以提高水文时间序列的预测精度。并根据不同小波函数对水文时间序列数据的适应性,提出了一种基于加权相关系数的小波函数选择准则。以国家重要水文站淮河王家坝站汛期的日流量时间序列预测为例,对各种常用小波函数进行了实验。结果发现选择得到的Haar小波和B3 spline小波函数预测精度较高,从而验证了小波函数选取准则的有效性;通过和传统单序列小波神经网络模型比较,发现提出的多因子小波神经网络模型的预测合格率在不同预见期均提高了10%以上,并且对洪水高流量方向预测合格率提高了15%。

基于小波包变换的分数阶光学加密技术研究

提出一种基于小波包变换(WPT)的分数阶光学图像加密方法。利用WPT能够对图像多层次分解的特性,结合分数傅里叶变换(FRFT)的灵活性,将双随机相位、小波函数的类型及尺度因子和分数阶次作为密钥,实现了图像的多重密钥加解密。同时,实现了图像小波域上的选择性加密,使加密样式变得更灵活多样,还增强了加密图像的抵抗恶意的攻击能力。数值模拟了加密和解密过程,分析了加密效果和解密图像质量,验证了本文方法的可行性。