小波变换在地震信号降噪中的应用

为了去除地震信号的噪声,提高其分辨率,本文采用小波分析方法对地震信号进行处理.通过采取合适的小波函数和阈值,对信号进行多尺度分解,取得的降噪效果较为理想.在对地震信号进行降噪的同时,尽可能的还原真实信号,说明小波变化作为一种卓越的数学分析工具,具有较为精确的局部分析能力.     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是近些年发展起来的集数学、信息处理于一体的时频分析工具.目前,小波变换技术已广泛地应用于图像处理、视频处理、语音处理以及数字信号处理等领域.本文简要介绍了小波变换方法,对小波分析在数字图像预处理的应用进行了简要讨论,并对图像去噪、图像压缩、以及图像增强等应用进行了一些有意义的尝试.     

简述信号特征提取使用小波变换的优点

通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现,利用小波变换具有的高低频分离的特点,可在不丢失原信号重要信息成分的前提下,将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理,消除了噪音信息,重构出更加清晰的光谱特征图形,从而提高了信号的清晰度,为信号的预处理提供了更加方便的条件。该信号特征提取的方法,与傅氏变换相比较,具有多项明显的优点,在实际工程应用中具有重要的意义。     

小波变换模极大值点在信号去噪中的应用

如何去除信号中的噪声．得到纯净的信号是信号处理过程中一个热点技术。本研究根据噪声与信号的小波变换模极大值点在多尺度空间上具有不同的特性,对信号进行了噪声消除。试验结果表明,使用傅里叶变换和coif2小波模极大值点法对信号去噪,都能够有效地去除信号中的噪声,且重构后的信号非常逼近原始信号．但coif2小波模极大值点法去噪效果更好。     

小波基在信号奇异检测中的应用

小波变换突破了传统傅里叶变换等信号处理方法,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在信号检测奇异性等方面具有广泛的应用价值。可将小波检测信号的奇异性理论应用于突变点的检测中,在分析信号奇异性的性质及小波基特征的基础上,分析了在应用中小波基的选择原则。针对信号的不同特征选择合适的小波基。并且应用MATLAB仿真,结果表明所选的小波基具有很强的检测能力。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换突破了传统傅里叶变换等信号处理方法的限制,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,这更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在信号检测奇异性等方面具有广泛的应用价值。本文简要地介绍了小波应用在信号奇异性检测方面变换的基本原理,并通过仿真实验进行了验证。     

小波变换及其在瞬变电磁信号去噪处理中的应用

瞬变电磁法是当前煤矿电法勘探中最常用的物探方法之一。在瞬变电磁数据采集时,不可避免地受到各种噪声的干扰,传统的去噪方法已不能适应目前的勘探精度要求。通过对一维信号模型加入高斯白噪声进行小波去噪计算机仿真,结果表明小波变换去除高频噪声效果良好。实测资料数据处理结果表明,选择合适的小波簇进行小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法,     

小波分析在化学信号处理中的应用

小波分析具有其它许多信号处理工具所不具有的优点,它可同时提供信号在时域和频域的特征,具有分辨率高,结果准确度高的特点,广泛应用于化学信号的平滑滤波、数据压缩、重叠信号的解析方面。本文介绍了小波分析的基本原理及其在化学分析中的应用。     

复小波变换在超声信号分析中的应用

超声信号中标志实际测量目标的回波信号常常因受到由材料内部微缺陷(如裂纹、空穴、夹杂等)引起的众多回波干扰信号的干扰而难以识别。为此,本文利用复小波分析方法对实测超声信号进行了分析。试验表明,该技术成功解决了上述难题,并充分提高了超声检测的准确性。     

Matlab小波分析在信号处理中的应用

本文在对傅立叶变换和窗口傅立叶变换以及小波变换比较分析的基础上,重点探讨了Matlab小波分析对普通信号进行分析、消噪、压缩和奇异点检测等信号处理中的各种应用,并提出一些自己的看法。     

基于小波变换的信号去噪研究

小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。     

小波变换及其应用研究

小波变换是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域。文中首先介绍了小波变换的基本概念,进而对其在各个领域的应用进行了讨论,最后对其发展前景进行了展望。     

小波变换在暂态电能质量分析中的应用

随着电力电子器件在电力系统中的广泛使用,暂态电能质量问题已经成为供电系统和用户共同关注的焦点.根据暂态电能质量信号的非平稳特性,提出采用小波变换这一新型的数字信号处理方法进行分析.其良好的时频局部化特性使得信号的奇异性可以通过小波变换模极大值来表征.根据Mallat算法,通过信号的多分辨率分解提取信号奇异点的小波变换模极大值,实现暂态电能质量信号准确的故障定位.仿真结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的肥笨探凶既范ㄎ?并可利用相应控制系统有效改善电能质量.     

小波变换在滚动轴承故障分析中的应用

滚动轴承损伤类故障的分析诊断基础是提取故障信息,其早期表现微弱,常被大量的噪声淹没.本文给出了一种利用正交小波变换提取滚动轴承故障信息的方法.通过对实测的振动信号进行小波分解,较好地提取出了轴承故障的特征频率,并对故障进行了定位.     

小波变换在图像去噪中的应用

研究了几种基于小波变换的图像去噪方法,分别是小波阀值法、基于小波变换的中值滤波以及维纳滤波与小波滤波相结合的方法,Madab仿真实验表明上述三种方法都取得了较好的效果,同时也保留了图像的边缘信息。     

分形和小波变换在油气预测中的应用

本文介绍了将处理复杂现象的分形理论和具有良好时频局部化的小波变换相结合，对碳酸盐岩地区进行油气预测的一种新方法。运用该方法对实际的资料进行处理，计算出地震道的关联维和小波变换模值，并与已知的钻井资料进行比较，得到了较为满意的结果。     

小波变换在遥感图像降噪中的应用

本文对小波变换的基本理论进行了简单介绍,由于小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨分析特性、低熵性、去相关性及选基灵活性等优点,非常适合于对非平稳信号-图像进行分析和处理。并且详细分析了基于小波变换对图像进行消噪的处理原理与实现,并且利用MATLAB对含噪遥感图像进行处理,最后结合理论分析和实验实例讨论了小波分析在遥感影像降噪处理中的作用,利用像元均值和方差来评价降噪效果,说明该方法有效、可行。     

提升小波变换和编码在音频压缩中的应用

小波变换的提升算法以其通用性和灵活性及高效的实现方法,成为目前小波领域研究的热点问题.本文分析了用提升方法实现整数到整数的小波变换,选取Daubechies(9,7)小波和分层树集合分割算法(SPIHT)作为音频压缩的算法,并在DSP上实现音频数据的压缩和解压缩.     

G-K聚类分析在雷达信号分选中的应用

针对传统的聚类算法对雷达信号分选率不高的问题,尝试将G-K聚类分析应用于雷达信号分选中.仿真结果证明,相比于传统的聚类算法,该方法具有良好的雷达辐射源识别能力.     

小波变换在图像融合中应用探讨

作为像素级融合的方法之一,小波变换具有多分辨分析和多尺度分析的特点,目前被广泛应用于红外和可见光图像融合中。本文通过深入研究现有的图像融合算法,研究小波基的提升方案,并对其提升处理后的小波性能进行比较。