基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

粗晶材料超声检测信号的小波变换去噪方法

本文研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声缺陷信号增强中的应用。在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上，提出一种基于小波变换系数软阈值处理再重构的方法来提高信噪比。实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，增强了缺陷的检出率。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

基于小波变换的余度敏感器结构故障诊断方法

对于导航系统中余度敏感器结构的故障诊断，本文讨论了基于小波变换的直接比较测量的诊断方法。根据小波变换的时频特性和信号边沿检测的原理，采用小波db5对敏感器的输出信号直接进行六层分解，并在相应分解层上进行重构，根据重构的信号对余度敏感器结构进行故障检测，定位和隔离，仿真结果表明，这种方法不仅可以检测出故障，故障的类型和故障发生的时间，而且灵敏度高，对噪声具有较好的鲁棒性，为余度敏感器结构的故障诊断提出了一种有实用价值的方法。     

基于小波分析的飞行器结构紧固件松动故障分析方法

基于小波分析方法提出一种飞行器结构紧固件松动故障分析方法。该方法通过对振动信号进行连续小波变换得到振动信号能量在时频域的分布,比较正常信号和故障信号频带的变化规律,实现对紧固件松动故障分析。时频分析结果显示,小波分析方法可以准确跟踪振动过程中信号频率的瞬变特性,且频带清晰,故障特征明显,为今后结构紧固件松动故障分析提供一种有效途径。     

时空域相关自适应小波包声发射信号降噪方法

现有的小波变换方法在对受强噪声干扰的声发射信号降噪时,由于忽略了小波系数之间的相关性,容易造成信号失真。针对该问题,提出了一种基于时空域相关性的自适应小波包声发射信号降噪方法。算法采用自适应冗余小波变换,最大限度保留了信号的时域空域特征,并利用小波系数在时域空域上存在的相关性,提高对声发射信号及噪声的甄别能力,提升降噪效果。同时利用小波系数在空域上的相关性寻找最佳分解层数,进一步提升了算法的适应性。为了验证本文提出算法的有效性,分别在模拟声发射信号和断铅信号上添加不同程度的噪声,并进行降噪实验。实验结果表明,与其他算法相比,经过本文算法处理的信号信噪比大大提高,均方根误差也有一定程度的降低。     

基于小波变换和ICA的卫星测控信号盲识别算法

针对信息对抗中对非合作卫星测控信号识别的问题,提出一种小波变换和独立分量分析相结合的卫星测控信号盲识别算法.首先,基于小波变换去除噪声原理,对混合信号进行去噪处理;然后,采用独立分量分析的方法对去噪后的混合信号进行分离;最后进一步对分离后的测控信号作矢量归一和再去噪处理,得到卫星测控信号的最终估计.Matlab仿真结果表明:该识别算法可以较好地分离卫星测控信号,并且很好地保留了源信号的特征,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

小波变换在水下航行体出水动响应识别中的应用

在出水过程中,由于空泡溃灭作用,水下航行体结构存在较大的横向弯曲动态响应,内部结构间存在相对运动,当响应较大时有可能发生干涉。本文应用小波变换方法,根据加速度测量数据对水下航行体出水过程中的动态响应进行了辨识,并与试验结果进行了对比分析。小波分析具有良好的时一频定位特性以及对信号的自适应能力,能对信号的高频、短时成分准确地在时域和频域中进行分析。这为水下航行体加速度信号处理提供了有效的分析手段。     

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式，在图像分解的基础上．分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用，同时给出应用实例。结果表明，应用小波分析进行医学图像处理，能够有效地改善图像质量，有利于医生对病情的诊断和治疗。     

基于小波变换和神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断方法

依据直升机旋翼不平衡故障空间与多点机体振动空间存在一对一映射关系的理论,采用某旋翼试验台设置桨距不平衡、质量不平衡以及后缘调整片不平衡的方法获取试验数据。利用小波变换和神经网络处理直升机机体振动信号,并对直升机旋翼单故障和复合故障进行诊断。最终实现了一种利用小波变换处理机体振动信号诊断旋翼不平衡故障的方法。     

基于树形小波变换的断口图像识别

断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,本文提出一种基于小波的断口识别方法,该方法采用树形小波对金属断口图像进行二级小波变换,剔除近似分量,对其余的各个频带输出的标准差作为断口识别的特征,并采用最小距离分类法进行分类,实验证明,此方法对细节丰富的断口的识别率很高。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。     

基于小波分解的模极大值算法在钛合金超声检测信号去噪中的应用

本文针对钛合金超声检测信号中普遍存在的噪声过大、信噪比过低的现象，结合钛合金超声检测信号与材料散射噪声信号的产生特点，构造了一组数学模型，并提出了基于小波分解的一种改进的模极大值去噪算法。该算法利用小波分解中的低频系数来确定信号位置，在高频各尺度系数的对应位置寻找相应的频率信息。以达到提取信号去除噪声的目的。实例分析表明：该模型能基本反映超声检测信号的特点，而且此算法对钛合金超声检测信号去噪效果比较理想。     

一种基于纹理特性的自适应彩色图像水印方法

根据人眼的视觉系统特性,结合二维离散小波变换的多分辨率分析特性,纹理特性,提出一种小波零树结构的自适应彩色图像水印嵌入算法。该算法精选小波零树,对重要小波系数进行分类。并根据人类视觉特性和纹理特性,对不同类采用不同的嵌入方法。实验结果表明:该文提出的算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,并且对噪声、滤波、剪切等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。     

基于Contourlet变换的子带自适应图像去噪

Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于Contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本文提出一种基于Contourlet变换子带自适应图像的新颖去噪算法。该算法核心是估计无噪期望信号的概率。即结合无噪子带系数的广义Laplacian模型和加性高斯白噪声的概率估计,分析每个子带信号概率为固定的情况。实验结果显示这种新的子带自适应图像去噪算法优于Bayesian wavelet shrinkage和ContourletHMT算法。     

子波变换在实验流体力学中的应用

介绍了子波分析的历史、基本知识以及在实验流体力学方面的应用。讨论了子波变换在客观辨识湍流边界层相干结构方面的应用。作者用子波变换的方法提出了确定湍流边界层相干结构挥发时间尺度的能量最大准则，提取了相干结构对应的速度信号波形。用于波变换研究了湍流边界层脉动速度信号的局部奇异性行为，发现相干结构发生处脉动速度信号的局部奇异性指数为负值。     

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。