小波Hilbert-Huang变换在语音信号处理中的应用

针对通信领域中语音信号处理的方法,比较分析了小波变换和Hilbert-Huang变换在信号处理方面的原理;给出了两者的算法描述和关键处理步骤、小波变换的分解及阀值计算与Hilbert-Huang变换的EMD分解与分析;同时针对两种方法在语音消噪方面的应用,给出了具体的实验结果与结论.     

小波包变换滤波在光纤陀螺信号降噪处理中的应用

为了减小光纤陀螺仪输出信号中的漂移误差,对小波变换和小波包变换进行了理论分析和比较,建立了光纤陀螺仪输出信号的数学模型,分析了其输出信号的误差特性,在详细分析比较硬阈值和软阈值小波滤波的基础上,提出了采用半软阈值作为滤波阈值.并在实验室环境下分别对光纤陀螺静态和动态输出数据进行了半软阈值小波包滤波实验.对光纤陀螺实时测量信号的实验结果表明:采用半软阈值小波包滤波方法对光纤陀螺仪输出数据进行处理,静态和动态输出信号误差均方差可以从5 (°)/h减少到 1 (°)/h,有效地消除了光纤陀螺仪中白噪声和分形噪声的影响.该方法比小波滤波方法更加有效地消除了光纤陀螺漂移误差的影响,且能够满足光纤陀螺仪输出高精度和实时处理的要求.     

小波变换与生物信号处理

本从生物医学信号处理的发展历程、现状、以及未来可能的发展方向等几个方面出发对生物医学信号处理的特点、难度、须解决的关键技术以及应用前景进行了探讨。     

遗传算法在小波阈值变换图像去噪中的应用

在岩层图像获取和传输过程中会受到来自传感器震荡、电子元器件干扰等因素的影响,导致图像质量下降。小波阈值去噪技术早已体现出它在图像去噪上的优越性,而阈值函数的选取特别是阈值的确定是小波去噪技术的关键所在。结合遗传算法以期找到相对最优阈值,应用结果证明遗传算法在此方面的可行性较好。     

小波变换与付立叶变换

本文介绍了小波变换与付立叶变换的基本思想及其在信号处理中的作用,并将它们进行了对比分析。     

整数小波变换在ADSP硬件中的实现

随着互联网的发展和图像应用范围的不断扩大,对图像的处理提出了新的要求,即不但识别图像要准确无误,还要在处理的时间上达到实时的效果.本系统运用离散整数小波变换技术,结合高性能数字信号处理器DSP和大规模现场可编程门阵列（FPGA）,实现提升方法的整数小波变换和关于Mallat算法的小波变换,并在图像的处理方面取得了较好试验效果.     

小波变换用于色谱信号处理

利用快速离散小波变换(DWT)和小波逆变换(IDWT)对色谱信号进行小波分解、滤波和信号重构,同时,也与其他数字滤波方法进行了比较,结果表明,小波变换可以成功去除色谱信号中的噪声,使色谱信号平滑和提高信噪比.     

复数小波变换在图像匹配中的应用

本语言介绍了一种新的基于多分辩率的层次分配方法,即利用复数小波变换作为分层的手段。小波变换的聚焦作用,可以分析到图像的任何细节,而复数小波变换所具有Gabor变换的特征,可以考察经分层后的信号的各个方向的细节。     

小波变换在数字图像处理中的应用

主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术，并运用Matlab软件对图像进行分解，然后提取其中与原图像近似的低频信息，达到对图像进行压缩的目的．分别作第一层分解和第二层分解，并比较图像压缩的效果。     

小波变换在图像压缩编码中的应用

对图像压缩编码技术进行综述性介绍，着重阐述了基于小波变换的图像压缩编码的基本思想与特点。     

Denoising method for shear probe signal based on wavelet thresholding

Shear probe works under a tough environment where the turbulence signals to be measured are very weak.The measured turbulence signals often contain a large amount of noise.Due to wide frequency band,no...     

基于小波变换的信号消噪

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理,结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。结果表明,这种方法在改善信噪比的同时,又保持相当高的时间分辨率,并且计算简单,有很好的去噪效果。     

二维小波变换的光学实现

指出了傅立叶变换在信号处理中的局限性,详细讨论了小波变换的定义、性质及其在信号处理中的优点,充分利用了光学信息处理的高度并行、大容量的特点,用4f空间滤波系统实现了二维小波变换.     

基于小波变换的图像阈值去噪法

图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。     

LabVIEW在数字信号处理课程教学中的应用

针对数字信号处理课程的特点和Matlab软件在辅助教学过程中的不足,提出引入LabVIEW和Matlab,作为该课程的辅助教学工具。首先介绍了Matlab在数字信号处理教学中存在的问题和LabVIEW软件的特点,然后给出了两个应用LabVIEW改善课程教学的场景,最后通过对学生调查,显示学生对LabVIEW接受度高,将它应用到数字信号处理课程教学中能够有效提高学生的学习兴趣和教学效果。     

MATLAB在数字图像处理中的应用

研究了用MATLAB进行数字图像处理的技术。对一幅风景照片进行了两种修正,取得了不同的效果;对另一幅加噪声的婚纱照片的去噪效果进行了研究。结果表明,利用了小波变换的方法进行去噪,图像处理效果更佳。     

具有两个生成元的小波框架的信号去噪

介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果.