基于二进小波阈值决策的血管内超声图像噪声抑制

针对血管内超声图像中血液散射引起的斑点噪声,提出了一种基于小波多尺度分析的非线性去噪算法,在二进小波变换域分别采用软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行非线性处理,并根据二进小波分解结构提出了一种局部阈值估计方法.实验结果表明,该方法在抑制血流斑点噪声的同时也较好地保留了图像边缘,有助于识别管壁和周围组织.     

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     

飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能

飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的.目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号的缺点.本文提出采用基于高效快速的独立分量分析(Efficient variant of fastI-CA,EFICA)算法和可调整权值的二阶盲分离(Weight-adjusted variant second-order blind identification,WA-SOBI)的混合算法对舱音信号进行分离实验.采用不同算法的仿真结果比较表明,混合盲处理算法具有更为优越的分离性能.     

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。     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

开环光纤陀螺信号测试与小波去噪

建立了开环光纤陀螺测试系统,分析了干涉型开环光纤陀螺信号中主要噪声的产生机理和特点,利用小波分析的方法进行了去噪.与常用的滤波方法如平滑滤波、低通滤波等进行了对比,结果表明,小波分析较好地满足了在噪声干扰下对光纤陀螺微弱输出信号的检测要求,在有效滤除了噪声的同时保留了信号的细节信息.文中分析了去噪阈值的选取,比较了不同小波基情况下去噪效果的差异,通过实验证明了多尺度小波分析对光纤陀螺信号去噪的有效性.     

基于核独立分量分析的非线性混合机械故障盲分离方法研究

提出了一种基于核独立分量分析(KICA)的非线性混合机械故障源盲分离方法,即利用核函数的优点,将信号从低维的非线性原始空间变换到高维线性特征空间,实现以线性ICA方法进行分离。仿真结果表明:与传统的ICA方法相比,本方法在处理非线性混合源盲分离上具有明显的优势,并在轴承故障信号盲分离实验中验证了它的有效性。     

小波、小波包分析在遥测数据处理中的应用

在研究小波分解算法的基础上,结合遥测信号的变化特性,分析了小波算法在遥测数据处理中虚假趋势排除和信号去噪两方面的应用,并与传统分析方法进行对比,通过仿真结果证明了小波分析方法的有效性.     

变分贝叶斯独立分量分析在含噪图像盲分离中的应用研究

传统的独立分量分析不具有抗干扰性,而且需在源个数已知的条件下,才能进行含噪图像盲分离。针对此不足,本研究提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的含噪图像盲分离方法。所提算法与传统的分离方法相比,可直接有效分离含噪图像,且具有较强的抗干扰性。此外,该算法根据不同模型的信度估计信源数。实验结果表明,提出的方法是非常有效的。     

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。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

Morphological Undecimated Wavelet Decomposition Fusion Algorithm and Its Application on Fault Feature Extraction of Hydraulic Pump

Since vibration signals of hydraulic pump are mostly nonlinear and traditional fusion algorithm cannot satisfyingly process them,a morphological undecimated wavelet decomposition fusion(MUWDF)algorithm is proposed.Firstly,under the framework of morphological undecimated wavelet decomposition(MUWD),multi-channel signals are decomposed.Approximate signals of all decomposition layers are selected by feature energy factor and fused according to the presented fusion rules.Furthermore,specific method for optimal selection of MUWDF parameters is presented to avoid subjective influences.Finally,the proposed algorithm is verified by simulation signals and pump vibration signals.     

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。     

基于小波理论的岩体质量声波多参数分级方法

文章在传统的超声波速分级基础上,通过对超声信号的小波变换及频谱分析,提取不同频段的超声波动力学参数,综合考虑超声波运动学和动力学特征,采用系统聚类和逐步回归法确定分级因素、归一化后的多元线性回归法确定分级模式,建立了基于小波理论的岩体质量声波多参数分级方法.经过对比分析,证明新方法可提高声波岩体质量评价方法的可靠性和准确性.     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

半桥双降压式逆变器电流检测及控制方法改进

滞环控制半桥双降压式逆变器实现了逆变器的无偏置电流模式,桥臂不可能直通,功率开关管和续流二极管可分别最优选取,具有较高的效率。但其电流采样为两电感电流独立采样,因此需要两套电流采样电路。本文研究了一种基于单电流检测的改进的控制方法。该方法将精密整流电路引入逆变器的控制电路中,利用精密整流电路的特性,将单电流检测信号分解成两个正负不失真的半波信号,实现半桥双降压式逆变器的控制。该方法在不影响逆变器各项性能指标的前提下,缩小了逆变器的体积,节约了成本。作者研制了一台500 W的原理样机,通过实验验证了理论分析的正确性。     

连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

BeiDou B1I/B3I Signals Joint Tracking Algorithm Based on Kalman Filter

Dual-frequency satellite positioning receivers are widely used because they can eliminate ionospheric delay and solve the full-circumference ambiguity quickly. However,in traditional dual-frequency receivers,the relevance of dual-frequency signals are not considered,and,with no improvement imposed to the tracking loop,two independent tracking loops are used to achieve the tracking of dual-frequency signals. In this paper,the Bei Dou dual-frequency signals joint tracking algorithm based on Kalman filter is proposed for the tracking of Bei Dou B1I and B3I dual-frequency signals. Taking the relevance of B1I and B3I signals into consideration,the algorithm adds a Kalman filter between the phase detector and carrier loop filter of the traditional dual-frequency independent tracking loop. The output results of the phase detectors of the B1I and B3I branches are then combined and filtered by the Kalman filter,and the results are input to the carrier loop filters of the corresponding branches. Proved by experiments,the algorithm not only enables the loop to enter a stable tracking state quickly,but also reduces the noise bandwidth of the two loop filters by about 10 Hz with the same tracking performance obtained.