基于快速小波变换的信号分析系统

介绍了小波分析中的快速小波变换算法 ,通过与常用小波基相对应的正交镜像滤波器组 ,实现了对信号的快速小波分解和重构。结合虚拟仪器技术 ,研制成功虚拟式快速小波变换信号分析系统。经由该系统分析的动态信号 ,既可看到信号的概貌 ,又可看到信号的细节 ,特别能捕获到反映设备重要故障特征的奇异信号以及提纯被噪声污染的信号。

适合于地震工程信号分析的快速小波变换法研究

本文简要分析了目前普遍采用的小波变换法,指出其尚不能满足地震工程信号分析的要求,由此提出一种直接变换法的改进方法,经详细的考查,证明该方法精度高、速度快,能够满足地震工程信号分析的要求。

基于快速小波变换和FLD的人脸识别算法

针对快速性和识别率要求较高的人脸识别应用场合,提出了一种基于快速小波变换(FWT)和Fisher线性鉴别(FLD)的人脸识别算法.首先用Haar小波对标准人脸图像分别进行1尺度和2尺度分解,然后用Fisher线性鉴别法对原始图像、1尺度和2尺度分解图像提取特征,最后利用最近邻法对提取到的特征进行识别.利用ORL标准人脸图像库对算法进行了仿真,结果表明,此算法取得了较快的识别速度和较高的识别率.

快速小波变换的加速算法(Ⅰ)

1 小波变换的加速算法将文[10]的变换矩阵T(a)改写为: 根据文[10]的计算公式容易知道: cosα_N…cosα_2cosα_1=h0。因此易见每次计算的重点是做向量乘法。X_(2n)总计算量为:2Nn+2n乘法与2Nn加法。如果采用Mallat算法为4Nn乘法与2n(2N—1)加法,其运算量相差近一倍!同时,我们的算法非常简单,很容易实现。不过考虑到H与G已被按奇偶重新排列了,

快速小波变换算法与信噪分离

文中对小波理论和快速小波变换算法进行了分析,着重阐述了信号的小波分解与重构过程的实现。文中对快速小波变换算法进行信噪分离的原理和步骤做了研究,并以一个具体的实例展示了该算法应用到机械振动测试信号的信噪分离中的效果。

基于快速小波变换和卡曼滤波的车辆检测与轨迹跟踪

主要研究一种新的车辆检测方法。在图像处理系统中,首先通过快速小波变换提取图像的纹理,同时利用灰度共生矩阵对提取出的纹理进行度量与分析。在此基础上根据图像中各部分的纹理差异检测车辆的存在,并成功剔除阴影的干扰。其次,提出用于图像处理的卡曼滤波的状态转移矩阵和观测矩阵,并利用其对车辆的状态进行跟踪,从而达到在图像序列中跟踪车辆运行轨迹的目的。实际道路环境下的实验充分说明所提出的方法的有效性。

数字图像的小波算法及快速小波变换

小波变换是近几年来兴起的一种新的变换方法 ,主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征 ,因此 ,小波变换在许多领域都得到了成功的应用 ,特别是其离散数字算法在图像分析领域取得了重大突破。但是 ,小波变换的算法一般相对来说比较复杂 ,而其处理速度往往也成为制约其发展的瓶颈。该文从小波变换的基础出发 ,给出了一种针对数字图像的小波矩阵算法 ,并实现了快速小波变换的算法和流程 。

基于Matlab的长序列快速小波变换实现

借助Matlab作为辅助设计工具,在Mallat算法的基础上,利用重叠保留法对长序列进行分段处理,并用圆周卷积代替小波变换中大量的线性卷积运算,有利于信号的实时处理。使用Matlab语言按算法流程编写程序,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。

快速小波变换在信号去噪中的应用

简要地介绍了快速小波变换和小波去噪的原理 ,快速小波变换采用Daubechies小波 ,只需有限步分解 ,利用高阶消失矩 ,大大地提高了算法的速度 .数值实验表明 ,用快速小波变换去噪 ,速度快 ,不会产生虚假尖峰 ,去噪效果好 .

快速小波变换的加速算法(Ⅱ)

1 小波变换的加速算法 将文[10]的变换矩阵T(α)改写为: 如果不考虑T(0)在实际计算中的影响,则有 根据文[10]的计算公式容易知道:cosαN…cosα2cosα1=h0.因此易见每次计算的重点是做向量乘法.(HN GN)X2n总计算量为:2Nn+2n乘法与2n(2N-1)加法,其运算量相差近一倍!同时我们的算法非常简单,很容易实现.不过考虑到H与G已被按奇偶重新排列了,因此要求将原数据也进行奇偶重排,这一点与FFT完全相同.

快速小波变换与卷积型积分算子

主要讨论了建立在二维Mallat算法基础上的快速小波变换。对于卷积型积分算子 ,可将运算量由原来的O(N2 )减少至O(N)

快速小波变换在非平稳振动信号分析及实现

为解决大型工业设备振动控制问题,将快速小波变换分析方法引入到非平稳振动信号分析,设计了一套基于ETX+FPGA的非平稳振动信号分析系统。通过FPGA实现高速流水计算对采集的输入信号进行小波分析,并由嵌入式计算机ETX完成数据采集、处理、控制量形成以及人机交互操作等功能,在试验室环境下实现了对振动台典型非平稳振动信号的检测处理。试验验证了快速小波变换算法在非平稳振动信号的信号处理方面是可行的,在硬件系统中具有很好的快速处理性能。

二维快速小波变换的失真原因及处理策略

二维快速小波变换分解与重构过程中常见的若干种失真情况,分析了造成失真的原因,提出了避免失真的策略。

基于二进分块的快速小波变换

提出基于二进分块的快速小波变换算法,可实现对非二进阶矩阵的“几乎”快速小波变换,克服了标准快速小波变换在实施时要求目标矩阵的阶数必须为2的整数幂这一限制.该算法适用于由高维积分方程离散化所得到的大型稠密线性方程组的快速求解.算法已经用FORTRAN 90语言实现为软件包(内含数种正交及双正交小波滤波器).数值算例表明了该算法的有效性.

快速小波变换及其在光纤陀螺信号处理中的应用

为了提高光纤陀螺输出信号的精度和实时性,提出了一种适合在数字信号处理器(DSP)上实现的快速算法,该算法不需要传统小波变换中内插和抽取步骤,给出了相应的快速分解和快速重构实现公式,并采用半软阈值作为快速小波变换的重构阈值.实验结果表明:在静态和动态陀螺输出条件下,在TMS320C6713 DSP实现半软阈值快速小波变换处理信号时间比原来降低了一个数量级,而滤波精度与原来相当,并且易于硬件实现,完全满足光纤陀螺高精度和高实时性的要求.

基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法

提出了基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法 ,该算法能够通过以下 3项措施进一步提高嵌入零树小波编码 (EmbeddedZerotreeWavelet,简称EZW )编码方案之工作效率 :①引入快速提升小波以改进变换过程 ;②定义多阈值以完善逐次逼近量化过程 ;③采纳复杂关联模型以提高熵编码效率。实验结果表明 :提出算法是一种高效的图像压缩算法 ,其压缩速度。

一种快速离散小波变换算法及其在语音信号中的应用

随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断扩展。特别是其多分辨率分析和Mallat算法在数字信号处理和数字通信中得到了广泛的应用。但是如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的。通过对实序列的快速傅里叶变换(FFT)算法的推导及Mallat算法原理的分析,根据离散小波变换算法结构特征,提出了一种基于FFT的快速离散小波变换算法,并从数学理论上进行了论证。同时把该算法应用到实际的语音信号处理中,得到了很好的快速分解和重构效果。

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用.但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的.通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量.

基于快速提升小波变换与人眼视觉特性的数字水印算法

提出了一种基于快速提升小波变换与人眼视觉特性的新数字水印算法 ,该算法以提升小波变换为基础 ,能够通过水印序列随机置换、视觉掩盖特性值计算、小波系数排序等措施 ,较迅速地将数字水印信息嵌入到小波图像高频子带的纹理区内的重要位置上 ,从而高效率地实现局部水印和全局水印的双重目标 .实验结果表明 ,该文提出的数字水印算法不仅具有较好的透明性 ,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克等攻击均具有较好的鲁棒性 .

基于快速整数提升小波变换的硬件设计

讨论了快速整数提升小波变换(FILWT)算法易于硬件实现的优点,提出了基于该算法的一种硬件设计,对所实现的硬件系统实际测试表明,该设计具有实现简单、实时性强、处理数据速度快等特点。