基于平移不变剪切波变换域图像融合算法

针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好.

基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法

针对滚动轴承的传统包络解调分析技术需要人工选择参数的缺点,提出一种自适应包络解调分析方法。该方法针对轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用复平移Morlet小波实现冲击特征波形的自动提取。同时,基于小波系数峭度值最大的优化策略,给出Morlet小波基函数的中心频率和包络因子的优化方法,从而实现与冲击特征成分的最优匹配,获得较好的包络信号。对模拟信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法通过对基函数波形的优化匹配,可以有效地解调出弱故障特征分量,效果优于普通的复平移Morlet小波变换,适合于轴承的早期故障特征提取。

平移不变量小波去噪法在齿轮故障诊断中的应用

平移不变量小波去噪方法是对 Donoho阈值法的改进 ,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象 ,而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差 ,提高信噪比。将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理 ,同时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明 ,该方法可以有效地去除强噪声的干扰 ,提取齿轮故障特征信息 。

基于平移不变小波变换的图像滤波算法

为克服传统滤波法在去除高斯噪声时存在的不足,研究了一种基于平移不变小波变换的图像高斯噪声滤波算法,分析了小波分解函数、阈值系数及平移间距对滤波结果的影响。仿真试验表明,文中算法能够在去除噪声的同时较好的保持图像边缘,同时,峰值信噪比也较均值滤波法、小波软阈值和硬阈值等方法有所提高,是一种有效的高斯噪声图像滤波算法。

形态滤波与平移不变量小波增强EEMD的故障诊断方法

针对集成经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在轴承故障特征提取中的问题,提出一种混合故障诊断方法。首先,将"形态滤波-平移不变量小波"作为EEMD的前置滤波器,实现对原始信号中窄带脉冲和随机噪声干扰的有效消除;其次,针对本征模式分量(Intrinsic mode functions,IMFs)中真实分量的选取问题,提出一种轴承振动信号EEMD分解的筛选规则,即计算各IMFs和原信号的自相关函数并作归一化处理,然后计算各IMFs自相关函数和原信号自相关函数的相关系数,以最大相关系数的一半作为阈值剔除虚假的IMFs,与此同时保留第1和第2阶IMFs,从而实现对EEMD的改进。仿真和实验轴承故障诊断研究表明了该方法的有效性,方法的优点在于:将"形态滤波-平移不变量小波"作为集成经验模式分解的前置滤波器,可有效去除故障轴承振动信号中的窄带脉冲和随机噪声干扰;本文的筛选规则可有效选取去噪信号EEMD分解后的IMFs中真实分量,从而可靠地获取故障特征频率。本研究为轴承故障诊断提供了一种新的手段。

基于Radon和平移不变性小波变换的鸟类声音识别

针对低信噪比(SNR)环境下鸟叫声识别率不够高的问题,提出一种对声谱图进行Radon变换(RT)和平移不变性离散小波变换(TIDWT)的抗噪型鸟类声音识别技术。首先,使用改进的多频带谱减法对鸟叫声进行降噪处理;其次,利用短时能量检测降噪后的鸟叫声的静音段,并去除静音段;接着,将去除静音段的声音信号转化为声谱图,并对声谱图进行RT和TIDWT,提取特征值;最后,采用支持向量机(SVM)分类器对提取的特征值进行分类识别。实验结果表明,该方法在信噪比为10 dB及以下仍可以达到较好的识别效果。

平移不变离散小波变换在光纤陀螺信号处理中的应用

光纤陀螺输出信号中主要含有白噪声和具有非平稳、长程相关、自相似性及具有1/fγ类型谱密度的分形噪声,传统的滤波方法难以去除这类噪声,小波分析的多分辨分析特性,使之成为分析分形噪声的有力工具.文中分析了光纤陀螺输出信号误差特性,建立了输出信号的数学模型,在分析了分形噪声的特性的基础上,采用小波变换方法生成分形噪声.在实验室环境下采集了某型号光纤陀螺仪输出信号,对其进行多种小波滤波方法滤波对比实验,并进行了实验结果分析,实验结果表明采用平移不变离散小波变换半软阈值滤波方法可以有效地去除分形噪声和白噪声,克服了硬阈值法有较大的方差和软阈值法有较大的偏差的缺点.

平移不变小波医学图像融合方法

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的基于平移不变小波变换的医学图像融合算法,采用灰度加权平均法进行低频部分融合;高频部分采用基于梯度能量的加权融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,文中方法融合效果更加理想,较多地继承了两幅源图像的重要信息,更好地描述了图像的细节部分,更具有实用性。

电压互感器局部放电信号去噪的平移不变小波算法

针对电压互感器局部放电检测中存在较多干扰的问题,分析了电压互感器的在线监测的局部放电信号和白噪声的小波变换特性。根据白噪声和局部放电信号的不同特性,采用平移不变的小波去噪方法,对放电信号进行循环平移,从而消除小波基的平移依赖性.对比普通小波去噪,该方法能有效地消除人为振荡现象,使去噪后的信号更光滑和逼近真实信号.仿真数据表明,基于平移不变小波消噪方法可以有效抑制局部放电噪声干扰,成功提取出有效的局部放电信号,消噪效果优于传统小波消噪方法。

基于平移不变离散小波的多普勒血流信号杂波抑制

针对由血管壁和慢速运动组织产生的杂波会严重影响超声多普勒低速血流成分频谱估计的准确性问题,根据超声多普勒血流信号及杂波的特征,提出基于平移不变离散小波变换的抑制杂波方法,分别对仿真和实际超声颈动脉血流信号进行实验,并与高通滤波和离散小波变换方法进行比较.结果表明:经过平移不变离散小波变换方法抑制杂波后,信号的声谱图质量及性能指标均有明显改善,其中低速血流相对误差仅为4.86%,与高通滤波方法的相对误差10.28%和离散小波方法的相对误差7.26%相比,相对误差分别减小了5.42%和2.4%,低速血流成分频谱估计的准确性得到了提高.

双变量模型与平移不变小波变换相结合的图像去噪算法

提出一种双变量模型与平移不变小波变换相结合的图像去噪算法.与传统的小波阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是利用图像平移不变小波变换系数尺度内和尺度间的双重相关性信息,构造出非高斯双变量分布模型,对该模型应用贝叶斯最大后验估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数.同时,对第L级系数也作自适应处理.仿真结果和分析表明,该算法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果.

基于平移多小波诊断矿用皮带机齿轮系统故障研究

为了准确诊断矿井皮带机齿轮系统故障,减小维修难度,确保皮带机安全、稳定运输,归纳、总结了齿轮系统故障类型及原因,介绍了平移多小波诊断齿轮故障工作原理。利用平移多小波诊断齿轮故障分别在实验室和现场进行了试验,试验表明,利用平移多小波能够确定齿轮系统故障类型、位置和原因,为维修人员提供了有效帮助,解决了矿井诊断机械设备故障难题,保障了矿井安全生产和稳定运输。

利用平移多小波诊断矿用齿轮箱故障研究

在介绍平移多小波降噪诊断矿用齿轮箱齿轮故障的基本原理基础上,分析了平移多小波降噪的理论依据,采用周期性冲击的信号叠加高斯白噪声进行仿真,并在齿轮箱试验台振动时进行了实验模拟,实验效果理想,具有可利用性,在实际应用中,平移多小波降噪诊断的矿用齿轮箱齿轮故障准确无误,为矿井检查齿轮箱故障提供了简捷的技术手段,也为矿井提升安全增添了保障性。

焊接缺陷信号的小波去噪方法研究

针对摩擦焊接头‘伪结合’缺陷信噪比低,难以准确检测的特点,利用平移不变量小波方法对缺陷信号进行去噪,该方法通过多次对所分析的信号进行循环平移,再将平移后的信号进行软(硬)阈值小波消噪处理,然后将消噪后的信号进行逆平移,最后平均所获得的结果。实验证明:该方法能够有效地消除软阈值小波去噪过程中出现的pseudo-Gibbs(伪吉布斯)现象,提高了信噪比,使去噪结果更加逼近于真实信号。该方法在摩擦焊检测信号降噪处理方面具有广泛的应用前景。

改进的小波变换用于处理FBG信号

解调系统是光纤布拉格光栅(FBG)传感技术的核心。信号去噪和峰值搜索是影响FBG传感系统精确解调的两个重要因素。为提高测量精度,文中针对传统方法存在的缺陷,提出了一种新的FBG波长解调方法,此解调方法由一种改进的去噪方法与高斯拟合寻峰算法组成。采用平移不变量小波与文中提出的改进阈值和改进阈值函数相结合的方法来处理FBG含噪信号;然后采用高斯拟合寻峰算法对去噪信号作进一步解调。实验结果表明,改进阈值的平移不变量小波能处理不同的FBG含噪信号,该方法获得的信噪比和均方差性能优于传统小波阈值去噪法以及其他改进的小波去噪法;该改进小波的波长解调方法测量的峰值误差低于1pm,比常用的波长解调方法具有更高的测量精度。

小波尺度空间中的边缘检测算法

提出用一个非线性的小波尺度空间代替高斯尺度空间,得到小波尺度空间中的边缘检测算法。实验结果表明该边缘检测方法优于Canny边缘检测的多尺度方法,能够保留更多的图像细节边缘,具有较强的抗噪声能力。

动中通系统中陀螺信号小波滤波算法

在动中通系统中,陀螺检测的载体扰动信号的精度直接关系到整个系统的精度和性能。针对陀螺噪声信号的特点,提出了一种将3σ模平方阈值和平移不变小波变换(translation invariant discrete wavelet trans-form,TIDWT)相结合的滤波算法,能够有效地抑制陀螺噪声信号和由小波变换产生的失真现象。仿真和实验结果表明,该滤波算法效果优于传统的小波滤波算法。

基于小波变换去噪的相关功耗分析攻击研究与实现

为了提高功耗分析攻击效率,减少噪声影响,研究了小波变换去噪对功耗攻击的影响以及相关功耗分析(CPA)攻击的相关系数与攻击效果的关系,提出使用平移不变量小波法与小波模极大值法对功耗曲线进行去噪预处理。该方法使用卡尔曼滤波法、小波模极大值法与平移不变量小波法对功耗曲线进行去噪预处理,再对原始数据及去噪后数据分别进行CPA。实验结果显示,与原始数据相比,使用平移不变量小波法改进的CPA相关系数比仅使用CPA提高了165%,比卡尔曼滤波法提高了31.4%,比小波模极大值法提高了26.4%,同时攻击成功所需功耗曲线减少了92%。实验结果表明使用平移不变量小波法改进的相关功耗分析攻击效果最好。

基于插值与剪切波融合的图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题,提出一种基于软判决自适应(SAI)-双三次(Bicubic)插值与平移不变剪切波融合的超分辨率重建算法。对源图像分别进行SAI插值和Bicubic插值,采用平移不变剪切波变换对2幅插值图像进行多尺度、多方向分解,得到低频及高频子带,对于低频子带,根据区域系数方差确定模糊相似度,结合改进的S函数确定自适应加权融合规则,对于高频子带,采用新改进拉普拉斯能量和与加权平均相结合的融合规则进行处理,将得到的融合系数进行剪切波逆变换,从而得到高分辨率重建图像。实验结果表明,与原有的SAI插值算法相比,该算法能提升重建图像的清晰度及峰值信噪比。

基于耦合小波阈值的图像放大增强方法

利用单尺度平移不变Haar小波变换和扩散方程离散一步迭代的等价性,提出一种图像放大增强的新方法。该方法把原图像作为放大图像的小波低频子带,对重构后的图像进行平移不变小波分解,然后进行基于前向-后向扩散方程的耦合小波阈值。该阈值使得在放大的同时能更好地去除噪声和增强图像的边缘部分,放大和增强同时实现。该方法简单易实现,数值实验结果证实,此方法为一个有效的图像放大增强法。