小波变换在局部放电测量中的应用研究

文章把小波变换应用于局部放电测量，根据交流下局部放电的间歇性和小波变换局部极大值的特性，探讨了有效抑制干扰、提高局放测量灵敏度和准确度的新方法。计算机仿真表明该方法是可行的。

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值来检测．该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法．这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息．文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的．

关于子波变换局部极大值信号重构的交替投影算法

信号子波变换极值描述是信号的一种稳定和精确的描述。交替投影算法是子波变换局部极大值信号重构的有效算法。本文对交替投影算法应用中所产生的Ｇｉｂｂｓ现象的抑制和迭代初值的选择等问题进行了研究，通过计算机仿真取得了一些有意义的结果。

基于子波变换局部极大值的信号去噪新算法

本文出了一种相邻尺度问信号子被变换极大值点相似系数的定义，它定量地描述了相邻尺度问子波变换极大值点的相似性。在上述定义的基础上，提出子波变换域信号去噪的新算法。

基于二进小波变换的基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法精度低、计算复杂度高、鲁棒性差的缺点,研究了一种采用二进小波变换模极大值进行基音周期检测的算法。仿真结果表明,该算法在强背景噪声下仍可以准确提取基音周期,并且具有复杂度低、分辨率高和实时性好的特点。

使用小波变换的图像边缘检测算法

描述了一种新的图像特征提取方法。它基于小波变换的多尺度方法。这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征。文中给出了图像特征提取的实例。

电力系统电缆线故障点信号定位仿真研究

针对电力系统电缆线故障点精确定位问题,因传统检测方法存在对暂态信号难于处理和行波波速不确定性的问题,增加了故障点定位误差。利用小波分析与行波测距结合的定位方法,实现故障波形的db3小波四层分解,并提取高频系数的模极大值序列,将模极大值序列到达检测端的时间与排除波速影响的定位算法结合,更加精确地定位电缆故障位置点。通过Simulink建立电缆故障定位仿真模型对方法进行验证,仿真结果表明,小波分析能够更好地找出故障信号中的奇异点,同时新的定位算法有效地去除了波速的干扰,提高了电缆故障检测精度。

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 。

一种新的图像特征抽取方法

本文描述了一种新的图像特征提取方法.它基于小波变换的多尺度方法,这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征.文中给出了图像特征提取的实例.

基于小波变换的水果红外图像目标识别

边缘在机器视觉应用中是一个很重要的特征。提出了一种新的基于小波变换的边缘检测方法,并对红外水果图像进行识别。它是自动化采摘技术的基础。以二次光滑小波作为小波函数,对水果红外图像进行二维二进小波变换,计算了小波变换结果的局部模极大值点,从而得到了水果红外图像的轮廓。

局放检测中抑制电晕放电干扰的新方法

本文把小波变换应用于外部电晕放电和绝缘内部局放信号处理，并结合内部局放和外部电晕的不同特性，探讨了有效抑制干扰、区分局放和电晕放电的新方法。计算机仿真表明该方法是切实可行的。

一维小波变换刻画和检测一类图像函数边缘曲线的奇性

对于图像中有边缘曲线,沿着该曲线函数f是Lipschitz指数α的,获得函数f的Lipschitz正则性与小波变换沿尺度的渐近衰减性相关联,该衰减由小波变换模的值控制,进而获得一维小波变换刻画图像边缘曲线的奇性的公式并给出例子.

托卡马克实验数据的小波极大模压缩

为了便于快速地传送大量的实验数据，减少通信线路的占用时间；以及方便实验人员处理实验数据，我们采用小波极大模方法对ＨＬ１Ｍ装置上的等离子体诊断数据进行了压缩。结果证明压缩１２倍后的重建结果能与五点三次光滑后压缩两倍的数据比美，能保持原数据形态与特征。

多尺度小波聚焦下金融信息的自相似性

通过对上海证券市场综合指数的多分辨率分析,发现了在细尺度下,上海证券市场综合指数的运行呈现出一定的周期性.利用小波变换细尺度下的局部极大模来检测其奇异性和边缘,发现了其周期的存在.证实了上海证券综合指数的时间序列是包含了某种随机自相似性的分形.为小波理论在经济学上的应用提供了一个有益的探讨.

基于子波变换极大值描述的图像压缩编码方法

本文给出了一种有效的从图像子波变换模局部极大值点链接图像多尺度边缘曲线的跟踪算法。研究了基于图像子波变换局部极大值描述的压缩编码方法。实验结果表明，这种方法在高压缩比的情况下，能有效在保持图像的重要边缘，具有良好的主观视觉效果。

小波变换域滤波方法在电磁生物医学成像中的应用

电磁生物医学成像信号是一种非平稳信号 ,传统滤波方法会造成信号重要信息的损失。小波变换局部极大值滤波方法利用信号与噪声不同的尺度变化特性来区分信号与噪声 ,将噪声从信号中分离出来。小波变换局部极大值描述是信号的一种稳定的、近似的描述 ,可以利用交替投影算法从小波变换局部极大值描述来重构信号。 ad hoc算法是寻找小波变换对数模极大线的一种有效算法 ,在此基础上 ,提出模极大值漂移抑制方法 ,对生物医学成像仿真信号的处理结果表明 ,该方法能够获得较好的滤波效果 ,能保持脉冲信号包含的重要信息。

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征，提出了一种边缘检测方法，该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理，再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征，实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声，同时又较准确地提取出图像的边缘。

一种基于小波的光谱反卷积方法(英文)

为消除测量光谱中狭缝宽度的影响,提出了一种基于小波的反卷积算法以获得问题的规整化解,该方法使用一维多尺度边缘重构技术.空域选择滤波算法被用来区分由信号产生的极值与由噪声产生的极值.实验中,对宽狭缝时测得的Na黄光2条特征谱线进行反卷积处理,以相应狭缝宽度时测得的He-Ne光谱作为狭缝函数,并与较窄狭缝时测得的Na光谱作了比较.反卷积结果显示本方法可以极大地提高测量光谱的分辨率.

一种改进的基音周期提取算法研究

现有的基音周期提取方法在准确度和稳健性上存在一定的局限性,很难准确地提取出信噪比较低的语音信号的周期。针对这一问题,提出一种基于小波变换的基音周期提取改进算法,将TEO(Teager Energy Operator)算子与二进小波变换结合起来,首先进行清浊判定,然后只对浊音帧采取多尺度小波分析提取周期,提出用幅度信息和出现概率信息校正二进小波模极大值间距,从而得到准确的周期。计算机仿真结果表明,与传统方法相比,不仅提高了处理效率,而且具有更高的精确度和稳定性。

基于小波变换模局部极大点原理的车辆轮廓提取

本文根据 Mallat小波理论中的图像边缘的对应于小波变换模的局部极大值点 ,应用小波变换的方法 ,取方向结构元素探测局部极大值点 。