具有任意阶消失矩的六阶样条小波

本文构造了具有任意阶消失矩的样条小波。通过B样条函数和小波消失矩公式的相结合,得到了具有高阶消失矩的样条小波。这种小波可以有效地控制工程计算中的时间和复杂度。     

基于小波变换的图像压缩中小波基的选取

基于小波变换的图像压缩,不同的小波基对图像压缩的效果不同,由于没有完善固定的选择小波基的方法,从小波的几个重要特性作出了分析,对小波基的选择提供了依据.     

小波分析在超声检测信号处理中的应用研究

在超声检测技术的应用中,往往需要对各种各样的信号进行辨别和分离,以迅速找出目标信号。在这些超声检测信号的处理技术中,小波分析技术是相对具有较好降噪处理效果的分析方法。现本文就主要分析了小波分析技术在超声检测信号处理中的应用问题。文章首先分析了小波分析在超声降噪处理中的应用理论,继而从不同的层面讨论了其具体的应用方法,以供参考。     

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。     

降低传输噪声的小波方法

介绍了一种在铁路机车信号传输过程中用小波变换的方法降低噪声干扰和提高信号通道信号信噪比的方法,即用小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性的特点,综合作为特征提取和低通滤波功能的手段,对机车信号和噪声干扰信号同时进行低通滤波和高通滤波,其低频系数主要反映信号信息,高频系数主要反映噪声和信号的细节信息。并对非平稳的机车含噪信号进行了多层小波分析,对每层高频分解系数进行阈值处理后再合成,做为有效达到滤除噪声和保留信号高频信息的手段对其进行了仿真分析。     

小波分析在控制系统中的几点应用

本文对小波分析的概念、特点和在控制系统中的应用进行了综述。在对小波变换与傅立叶变换进行深入比较的基础上,对小波分析在故障诊断、信号检测和非线性系统建模等控制问题中的应用研究进行了简单的阐述,指出了小波分析在非线性系统建模等控制领域应用中的一些不足,并指出了在控制系统应用中小波分析进一步研究的方向。     

小波变换模极大值法检测信号突变点

传统的傅里叶分析由于在时域不能局部化,难以精确检测到信号发生突变的时间.小波变换由于具有良好的时频局部化特性,故能精确检测到信号发生突变的时间.本文介绍了应用小波变换模极大值法检测信号突变点的方法,仿真结果证实该方法的有效性.     

基于小波分析的一维信号消噪

小波分析具有的时一频双尺度分辨率特点，是信号处理领域中比较活跃的理论。含噪信号经过小波变换处理后，语音信息和噪声分别集中在小波变换尺度频率不同部分。根据这一特点，我们利用小波变换对信号进行除噪处理，本文主要介绍了除噪原理和方法以及利用Matlab软件对其的可视化仿真。     

基于小波消噪的柴油机缸盖振动信号分析

在柴油发动机试验过程中,为消除测量信号中各种噪声和干扰的影响,减少测量数据试验偏差,保证试验数据的正常使用,采用小波进行信号消噪.基于小波理论,针对典型旋转往复式机械--柴油发动机振动信号进行降噪分析研究,提出了适合这类信号降噪的分析方法,并通过对试验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性.     

基于小波变换算法的时频分析技术在地震信号处理中的应用

本文简单介绍傅氏变换、短时傅立叶变换和小波变换,分析了小波变换方法在实现时频分析方面的优势,并创建理论数据,编制程序对理论数据进行了多种方法的时频分析,经过对比小波算法在理论数据处理方面获得验证,在此基础上,对实际地震数据进行了计算,取得了较好的效果。     

基于小波变换的人脸边缘特征提取的研究

本文研究了利用二维离散小波变换在边缘检测上的特征。当前人脸检进行测遇到的问题是如何自动地检测人脸的边缘。通过小波变换,将人脸图片分解成相似图片和细节图片,而这些图片都包含边缘信息,将此方法应用在实验中。首先,为比较其检测效率,将二维离散小波变化与其他的人脸边缘检测方法比较：其次,在比较中,测验了多频带的组合方法。通过这些方面的研究,提出了一个基于目标边界响应的新的人脸边缘追踪算法。     

基于小波神经网络的桩身缺陷类型检测的研究

文章提出并分析了两种基于小波神经网络的桩身缺陷类型的检测方法:利用多分辨率分析和神经网络检测桩身缺陷类型;利用小波包分析和神经网络检测桩身缺陷类型。工程试验的结果表明:文章提出的方法具有一定的精度,可提高桩基低应变动力检测结果的可靠度。     

基于小波域的视频关键帧选择算法

视频关键帧的选择算法基于小波变换（discrete wavelet transform,DWT）特征、多分辨率处理及统计技术。算法在不同分辨率下结合视觉掩蔽特性、视频帧相关性分析小波系数并统计,根据统计结果选择合适的阈值,最后通过比较选择出视频关键帧。结果表明,该算法能选择视频关健帧,选择效果优于以像素估计、块估计等与图像内容无关的算法,且简单易行。     

基于小波分析的不确定数据流异常数据检测

针对数据流高速、无限连续和动态不确定性等特点,从提高不确定数据流数据管理能力的角度来解决不确定数据流中异常数据识别问题。首先采用小波分析,将连续数据流流量数据的高频与低频分量分离;其次,结合不确定数据流聚类方法找出数据中的异常点。仿真实验证明,该检测方法能够良好地适应数据流的不确定性,在一定条件下可获得相当好的检测效果。     

光电检测系统的微弱信号检测研究

针对当前光电检测系统微弱信号检测存在的检测误差大、抗噪能力差等不足,设计了小波分析和最小二乘支持向量机相结合的光电检测系统微弱信号检测方法。首先采用小波分析对光电检测系统微弱信号进行处理,消除微弱信号中的噪声,抑制噪声对微弱信号检测结果的干扰,然后引入混沌分析算法对光电检测系统微弱信号进行重构,并采用最小二乘支持向量机建立光电检测系统微弱信号检测模型,最后进行了光电检测系统微弱信号检测的仿真对比测试。结果表明,本文方法可以实现高精度的光电检测系统微弱信号检测,检测速度和检测精度均优于当前其它光电检测系统微弱信号检测方法,具有更高的实际应用价值。     

基于小波分析的空中飞机边缘检测

针对使用传统的Canny边缘检测器难以从低对比度的空中飞机图像中提取出飞机的主体轮廓,研究了使用基于小波分析的算法来解决这一问题。与使用Canny边缘检测器得到的结果比较,较好地抑制了云的影响,并且提取出了飞机的主体轮廓。     

基于MATLAB的小波分析在民航旅客运输量预测中的应用研究

基于小波分析理论对民航旅客运输量进行预测,应用MATLAB软件和小波多辨析分析原理,对民航旅客运输量历史数据进行消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律,利用小波信号重构原理重构原始数据的信号,对重构信号进行延拓处理,对于延拓之后的信号进行数据采样工作,得出预测结果和皮尔曲线外推模型进行对比。结果表明,小波分析理论可以有效提高预测精度,可以应用于民航旅客运输量预测。     

两种典型的谐波检测方法的比较

<正>1引言谐波对电网的危害不容忽视,所以研究谐波检测的方法,检测出谐波并进行抑制,以达到电能稳定,提高电能使用效率至关重要。谐波检测的方法很多,最典型的就是基于傅立叶变换的谐波检测和基于瞬时无功功率理论的谐波检测。本文就这两种方法的基本思想、适用范围、各自的优缺点进行比较,并进行仿真分析验证各自优缺点。     

UWB信号穿透有耗墙体时的波形变化

研究超宽带（Ultra－wideband,简称UWB）的传播特性,是UWB信道理论研究的核心内容。利用频域方法对超宽带（UWB）脉冲波形穿透墙体时波形的变化进行了研究,通过对电磁波穿透墙体时进行分析,得出特定频率点电磁波穿透有耗墙体时的透射系数。然后再根据墙体的不同电磁特性,用频域方法得出这种穿透对于UWB信号的影响。