基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于 SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于 SAR图像去噪。在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了 1种小波域 SAR图像去噪方法。为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和高频细节信号;对于噪声信息较少的逼近信号,利用增强 Lee滤波去噪;对细节信号,根据相干斑噪声在小波域的方向能量特性进行自适应的阈值滤波;最后重建去噪后的 SAR图像。实验表明,该方法去噪能力强,同时边缘保持较好。     

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理，利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值，达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

小波变换在雷达信号检测中的应用

小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。     

基于PSO-RWE的自适应小波阈值函数滚动轴承振动信号去噪方法

针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题。提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数中未知参数的自适应寻优,达到滚动轴承振动信号自适应降噪目的。改进了一种含两未知参数的小波阈值函数;以相对小波熵为优化算法的适应度函数对未知参数进行自适应寻优,得到最优小波阈值函数;通过对模拟仿真信号和试验采集的滚动轴承振动信号进行分析。结果表明:优化后的小波去噪方法能够更好地将噪声从染噪信号中滤除,去噪后信号波形的平滑度更好,信噪比相较硬阈值去噪提高294%,而且保留了原始信号更多的细节特征,具有更好的去噪性能和应用实用价值。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

润滑油红外光谱去噪预处理方法

采用小波包变换软阈值去噪方法对润滑油的红外光谱进行去噪预处理,结合偏最小二乘法进行定量预测,并与常用的平滑去噪方法进行对比。结果表明,小波包变换能有效地去除红外光谱的噪声,以此为基础建立的润滑油酸值模型的预测精度高于常用的平均平滑法和 Savitzky-Golay卷积平滑法这 2种平滑去噪方法的预测精度。     

基于小波变换的测距仪脉冲干扰抑制方法

为解决L频段数字航空通信系统以内嵌方式部署在L频段测距仪频道间而产生的测距仪系统干扰宽带航空数据链接收机的问题,基于小波变换去噪方法提出L-DACS1系统测距仪脉冲干扰抑制接收机,利用LDACS1及测距仪脉冲干扰信号特性,基于小波变换去噪方法重构测距仪脉冲信号,然后在时域内消除测距仪脉冲干扰信号。计算机仿真结果显示:在高斯白噪声信道与多径信道环境下,所提出L-DACS1接收机方案可有限消除测距仪脉冲干扰,提高链路传输的可靠性。     

红外图像特征提取的一种方法

小波变换是信号处理、图像处理的重要工具,已广泛应用于信号分析、数据压缩和边缘检测等各个领域。本文基于图像小波变换,提出了一种红外图像特征提取的一种方法。通过对红外图像进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样既得到了红外图像的特征,又压缩了数据。通过大量的红外图像目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取，通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析，结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声；时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征，即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分，验证了所述方法的有效性.此外，通过与谱峭度时频分析结果的对比，证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性，突出了所述方法的优越性.      

小波变换的原理及其在噪声材料超声评价中的应用

从信号自理的角度给出了小波变换的工程理解。小波变换可以看作从原始信号中不断抽取细节,最终只留下信号主干的过程。用小波变换对噪声材料粗晶奥氏体不锈钢中人工缺陷的超声Ａ型信号处理的结果表明,在对小波系数合理解释的情况下,小波换能有效地提高信噪比。     

小波消噪在测试信号处理中的应用

结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法：强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。     

基于文本编码分割的医学影像文本水印算法

针对已有文本水印嵌入算法中所采用的二进制数据流描述文本水印时所表达的信息有限、水印容量较小的问题,提出了一种基于文本编码分割的医学影像文本水印算法,通过二维离散小波变换对医学影像的不同层次进行分解,将编码分割处理后的文本水印嵌入到小波分解的三级低频部分,实现了文本水印的隐秘嵌入。实验结果表明,该算法可提高医学影像文本水印容量2-3倍。     

双树复小波域MCA降噪在齿轮故障诊断中的应用

齿轮箱早期故障信号中往往包含强烈的干扰噪声,而基于简单阈值规则的小波系数降噪方法往往不能取得良好的效果.针对该问题,提出了基于形态分量分析(MCA)的双树复小波降噪方法.首先,对强背景噪声故障信号进行双树复小波变换,得到不同层的小波变换系数;然后,选取小波系数周期性较为明显层的小波系数进行MCA降噪;最后,将降噪后的系数进行单支重构后便可获得故障特征信号,对降噪信号进行包络分析便可以确定信号的故障特征频率.利用该方法对仿真分析和某轧机齿轮箱打齿故障早期信号进行了处理,结果表明:该方法能够在有效去除信号中的强背景噪声,比单独MCA降噪及软阈值降噪具有更好的效果,得到了更清晰的故障特征频率,从而为齿轮早期故障诊断提供了一种新方法.      

基于小波分析的航空发动机故障诊断方法研究

小波变换是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法优越。在阐述小波分析理论基础上,对某型航空发动机的振动信号进行分析,采用小波分解和信号重构的方法,提取了噪声掩盖下振动信号中的故障信息,根据航空发动机整机振动的典型故障特征频率,判断该发动机是否发生故障。     

基于二代小波的轨迹优化节点自适应加密

针对采用直接法求解轨迹优化问题中精度和效率之间的矛盾,提出了基于二代小波轨迹优化节点自适应加密.采用RK(Runge-Kutta)离散方法将原轨迹优化问题转化为非线性规划问题,并采用成熟的非线性规划算法求解.对控制或状态函数进行小波变换得到小波系数,基于小波系数和二分节点的对应关系,根据小波系数的幅值确定下一个迭代步所使用的节点并进行序列优化.算例结果表明:通过设置合适的小波系数阀值,采用较少的时间离散节点即可使优化结果达到预定的精度.与高斯伪谱法软件相比,节点个数大约减少10%,最优指标的精度大约提高1个数量级.