小波基

摘要： 小波分析是分辨率可变的时频分析方法,可以识别正常信号中夹杂的瞬态反常现象,现阶段被应用于信号处理、损伤识别、故障诊断等方向。直升机结构由于生产制造缺陷、服役于恶劣环境、沙石冲击等因素,难以避免的存在损伤。本研究基于框腹板的转角模态信息,使用小波分析方法,根据小波系数极大值点识别模态信号的奇异点,实现对直升机腹板结构损伤位置及程度的识别,并研究了小波基类型等参数对损伤识别准确性的影响。

摘要： 针对压力管道通孔型泄漏源互相关定位的声发射(acoustic emission,AE)信号降噪问题,进行了小波变换系数重构泄漏信号的最优小波基的选取工作。首先分析了管道通孔型泄漏信号的声学特性;然后使用短时傅立叶变换分析了泄漏声发射事件的发生时间,用于获得其在该时间段内的基本时域波形,同时对比基本时域波形与标准小波基的相似性删选出合适的小波基;进一步,通过分析小波变换定位泄漏声发射事件的频率分布确定最优小波基。同时考虑到声速对定位管道泄漏的影响,对管道声速进行现场测量标定。最后以最佳小波基的小波变换系数作为重构信号开展基于互相关的定位实验。实验结果表明,选择横波的波速作为管道检测的声速时,最佳小波基为“morlet”的小波变换系数作为重构信号能够很好地剔除噪声提高管道定位精度。

摘要： 小波分析法去噪是当前广泛应用的信号去噪方法,为研究小波分析去噪效果,本文首先对小波分析的基本理论进行介绍,然后介绍了小波去噪原理,最后通过MATLAB对小波去噪效果及影响因素进行实验仿真。仿真结果通过波形、信噪比SNR和最小均方误差MSE进行分析。

摘要： 文章阐述了皮革纤维断面图像的获取方式,详细介绍了基于SIFT算法的皮革断面图像配准过程,基于SIFT算法进行了图像配准,设计了同层皮革图像和序列皮革图像的配准实验,结果表明,基于小波的SIFT数学算法,不仅充分发挥了小波去噪的优势,还显著提升了对于皮革断面图像的配准效率。

摘要： 针对目前国内尚无海水溶解性有机碳(DOC)现场自动化分析仪器的现状,本文基于臭氧氧化有机物发光的原理,针对光电检测过程中噪声信号的影响,提出一种基于小波多尺度多阈值的微弱信号去噪处理算法.该算法采用一种改进型的阈值函数,通过选择合适的小波基,灵活设置软硬阈值进行信号去噪.经过分析测试系统长期海试数据表明,该方法测量数据与实验室测量数据的相关性可达78.5％,证明了该方法稳定可靠、具备在线分析的能力,具有良好的推广价值.

摘要： 在无线紫外光通信系统中,日光灯等会对系统产生工频干扰,干扰会以正弦波形式叠加到经光电倍增管接收的有用信号上,并对后续的抽样判决产生影响。首先分析了小波变换去除工频干扰噪声的原理,给出了基于接收信号波形计算信噪比的方法,并基于该方法对小波变换的去工频性能进行了分析,最后讨论了小波去除工频干扰时最优小波基的选取问题。频谱分析表明,小波变换可有效消除100 Hz和200 Hz的工频干扰,当小波基选为sym40时小波去除工频干扰的性能最好,去噪后信噪比为12.22 dB。

摘要： 探地雷达因其无损性而广泛应用于工程结构体检测及异常体探测,但其信号易受干扰,常含大量的椒盐噪声,传统时域滤波的去噪效果难以保证,为此将时频域的小波变换应用于探地雷达信号的椒盐噪声去噪处理。通过在正演记录中添加高斯白噪,得到信噪比为1、2、5、10的探地雷达模拟记录。选用不同类型小波基进行滤波处理,并计算滤波后的峰值信噪比,结果显示紧支撑正交小波基去噪效果最好,信噪比为2的模拟记录峰值信噪比值增大至17.3663。进一步将该小波基用于实测记录的去噪处理,实测剖面中90%以上的椒盐噪声被滤除,有效反射得以突出。结果表明:小波变换能应用于探地雷达数据中椒盐噪声的去除,但小波基的选择会对去噪效果产生显著影响,实际应用中值得关注。

摘要： 为了精确诊断出滚动轴承的故障,提出基于高斯函数的小波基构造方法。该方法采用叠加的高斯函数作为构造小波基函数的初始模型,使用该初始模型和滚动轴承振动信号进行数据拟合来确定小波基函数的各项系数。通过对6205滚动轴承的外圈、内圈、滚动体故障信号分析的结果表明:新构造的小波基能有效的抑制信号中的噪声成分,提取故障特征,实现精确的诊断滚动轴承的故障。在同样的分解条件下,新构造的小波基比高斯小波能更精确的诊断出滚动轴承的运行状态,具有较高的使用价值。

摘要： 采用小波分析处理湍流脉动信号时,不同的小波基往往会带来不同的分析结果。为了尽可能准确地提取湍流流动的多尺度特征,研究并建立湍流信号处理中适宜小波基选取的合理方法是十分必要的。基于湍流时频特性,结合信息熵理论,建立了以品质因数和特征谱熵值为评价指标的小波基选取方法。以计算分析三组不同湍流信号的小波基为例,结果进一步验证了文中方法的合理性。利用统计检测工具,考察了小波基的改变对于不同流动特征量多尺度分布的影响,分析结果表明,小波基不同对湍流多尺度湍动能分布的影响是微弱的,但对三阶或三阶以上的湍流统计量的多尺度分布则会形成一定的局部变化。

摘要： 本文阐述了相干斑点噪声的产生机制,分析了小波变换及其统计特征,在通过EM算法对各个子带的四叉树所对应的参数进行训练估计的基础上,利用B样条小波基对图像系统进行统计建模.仿真结果表明本方法有效地抑制了斑点噪声,保留了图像中对应信号突变位置的细节部分.

摘要： 爆破振动信号具有持续时间短、信号突变快等特征,小波分析技术在多尺度变换、信号奇点检测方面的应用较为适合对爆破振动信号的分析.小波基函数应当根据爆破振动特征及其分析应用目的来进行选择和构造.选择的Daubenchies小波系列对于进行爆破振动波形的离散变换及重构具有较高的精度;根据爆炸冲击脉作用于二阶弱阻尼振动系统的响应函数构造的小波基函数进行微差起爆延时间隔的精确定位具有良好的效果.

摘要： 在小波分析的实际工程应用中,如何选取小波基是一个尚无定论的重要问题,主要是根据具体的应用,靠经验和应用结果来选取.在数字图像数据处理中,小波基选取的恰当与否直接关系到处理结果的好坏.本文结合具体实例,总结在数字图像处理中选取适当小波基的规律和特点,对在图像处理中如何选取合适的小波基做了一些探讨性的综合论述.

摘要： 利用小波变换对信号压缩时，小波基的选取十分重要。利用不同的小波基对信号进行压缩，将得到不同的压缩效果。另外，压缩方法的好坏需要利用不同的评估方法进行评价，因此压缩方法的评估问题对于压缩方法的研究也十分重要。rn 在THz信号的压缩方法研究中，这两个问题还没有得到很好的解决。本文中，首先基于THz信号的特点及其压缩要求引入了四种评估方法，然后分别在频域和吸收谱域上利用这四种评估方法对小波压缩结果进行评估，根据两个域上的不同评估结果可以验证，在吸收谱域上对THz压缩信号进行评估是必要的和适用的。最后还根据评估结果选出了较优小波基和较劣小波基，利用选出的小波基对THz信号进行2层小波压缩，对比压缩后信号的吸收谱与原信号吸收谱的一致性和相似性，从而验证了前面所给出的四个评估方法的有效性。

摘要： 本文阐述了小波降噪的基本原理和方法，并对中医脉象信号进行了降噪处理，结果表明小波降噪方法能消除大部分的噪声，而且能够将原信号中的突变成分有效地保留。本文分析比较了不同方法对脉象信号降噪的效果,分析比较了利用不同的小波基和采用不同阅值条件下对信号进行降噪处理的效果。研究结果表明基于小波的脉象信号降噪具有一定的实用价值，为脉象信号的后续分析的准确性如特征提取等提供了保证。

摘要： 由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常用于图像处理和图像分析中.本文讨论了小波变换用于人脸识别的三个关键问题:小波基的选择、分解层数和小波子图的确定,通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则,并提出了一种新的人脸识别方法.

摘要： 本文在总结了像素级图像融合方法的基础上,介绍了小波包变换的方法及其在遥感图像融合中的应用,讨论了基于小波包变换的遥感图像融合中的小波基选择.采用熵、联合熵、偏差指数和边缘指数等作为定量指标,对融合结果进行了质量评价.通过ETM+实验表明基于小波包的融合方法在光谱信息保持和纹理信息增强上相较于其他小波基方法有一定优势。

摘要： 多尺度分析方法在测井资料的处理中得到广泛应用,但没有对小波基的选取进行过详细研究,不同的小波基具有不同的时频特征,用不同的小波基分析同一问题会产生不同的结果.本文分析了小波基的基本性质,并以相关系数作为选取最优小波基的依据,通过比较选定了适合测井多尺度分析方法的最优小波基.利用该小波基对原始测井信号进行多尺度加权重构,提高了曲线的纵向分辨率,为储层的精细评价提供高质量的测井资料.另外本文将多尺度分析方法用于测井数据压缩,为随钻测井实时传输大量测量数据提供了一种新思路.

摘要： 本文尝试一种新的方法对心电信号的QT间期进行检测.QT间期及其变异对于预测恶性心率失常具有一定准确性和临床意义.小波变换是一种信号的时间-尺度分析方法,它具有多分辨率的特点.根据QT间期起始点的特点我们选择高斯函数的二阶导数作为小波基,并用其对心电信号进行多尺度变换,观察结果选择QRS波起点、T波终点特征明显的波形作间期检测对象.将检测结果转化成校正QT间期——QTC,转化后可估测间期长短,作为疾病诊断的一个指标.

摘要： 本发明公开了一种非合作PSK水声通信信号多小波基自动优选基带解调方法，获取待处理的多种小波分析结果模值对多种小波分析结果的模值进行平滑处理；对平滑处理结果进行降序排列；基于码速率与采样频率预估优选长度；计算用于优选小波基的质量评价因子；提取最大质量评价因子对应的序列号以及相应的优选结果。本发明针对水声通信信号容易在水声信道作用下产生畸变以及非合作参数未知等难点，利用PSK信号小波变换后位于码元跳变点时的模值发生突变的特性，通过优选最优的一组小波分析估计结果，可在非合作条件下，实现能自主适应较宽参数范围内不同PSK信号的基带码估计，运算量小，实用性强，适合对信号进行实时处理。

摘要： 本发明的目的在于提供一种基于主成分分析的小波基选择方法，包括以下步骤：第一步，对需进行小波分析的信号作连续小波变换，得到表示信号信息的时频矩阵；第二步，由于时频信息矩阵的冗余性，对其进行主成分分析来达到降维目的；第三步，提取信号主要独立成分以及其对应的特征值；第四步，根据特征值的大小即可选取合适的小波基函数。本发明将主成分分析法引入小波基函数的选取中，不仅能找到适合信号分析的小波基函数，还能将特征值作为信号分析中的一种特征，可以简单方便的选取最优小波基，为信号的下一步分析提供了精准保障。

摘要： 本发明提出了一种基于多小波基函数和超正交前向回归的非平稳信号时频分析方法。该方法首先建立参数随时间变化的时变自回归模型，然后用基函数扩展法辨识模型参数，即将时变参数表示为一组多小波基函数的线性加权组合，时变模型转化为时不变模型辨识问题；接着，采用超正交前向回归方法辨识稀疏模型结构，排除模型冗余项，并估计稀疏模型参数，其中交互信息准则作为模型项选择标准；最后，利用所估计参数反向求解自回归模型时变参数，并根据时变参数估计值和功率谱密度公式计算信号的时频特征。与现有时频分析方法对比，本发明能同时获得较高的时间分辨率和频率分辨率，准确提取非平稳信号的时频分布特征，为非平稳信号的辨识分析提供了新的思路与计算框架。

摘要： 本发明提出一种基于多小波基函数展开的锋电位时变格兰杰因果准确辨识方法，属于信号分析与处理技术领域。如图1所示，该方法首先使用AIC方法选择每个神经元对应的最佳记忆长度；接着，建立广义L‑V模型，使用多小波基函数方法对其进行展开，得到时不变参数模型；随后通过OFR算法对展开式模型进行稀疏，并估计稀疏模型参数，逆向重构广义L‑V模型中的时变核函数；最后，求解模型点过程对数似然值，计算最终对应神经元的时变格兰杰因果值。本发明提出方法与现有基于SSPPF的时变格兰杰估计方法相比，能够更好地追踪快速变化的因果关系，提高时变因果关系识别精度，为神经元锋电位时变功能连接辨识提供了理论计算框架及新的解决途径。

摘要： 本发明公开了一种基于优选小波基函数的模拟电路故障特征提取方法及系统，属于电子电路工程及计算机视觉领域，其中，方法的实现包括：获取模拟电路在不同故障时的输出信号；依次应用基于不同小波基函数的小波变换方法提取输出信号的特征；对于每一种特征，计算各个故障的中心位置、各个故障数据点到中心位置的距离，故障数据点最远位置和故障数据点平均位置；依据得分判别法，确定用于模拟电路故障特征提取的最优小波基函数。本发明可克服应用小波变换进行特征提取时小波基无法直接确定，需要依靠经验法设定的问题，可有效地提高模拟电路故障诊断的效率和正确率。

摘要： 本发明公开了一种叠前地震数据小波阈值去噪最优小波基选取方法，通过比较叠前地震数据与小波基函数的局部相似性来选取最优小波基，包括提取井旁道地震子波，借助测井资料获取波阻抗曲线；由波阻抗曲线获取反射系数序列，反射系数序列与井旁道地震子波褶积合成井旁道地震记录，再计算合成的井旁道地震记录与小波基函数的相关系数来选择最优小波基。本发明方法通过比较合成地震记录和小波基函数的局部相似性来选择最优小波基，排除了阈值函数和分解尺度的影响，只有一个单一变量。实施本发明技术方案，只需要井旁道地震道资料和常规测井资料，具有简单、便捷和准确的特征。

摘要： 本发明提出一种基于分析信号特性的小波基选取方法，首先选择若干小波基函数作为对待分析信号进行小波分解的待选小波基函数；其次计算待分析信号在每个待选小波基函数分解下的小波系数的能量、熵值以及熵能比；之后选择具有最小熵能比的小波基函数作为对待分析信号进行小波分解时采用的小波基函数。本发明采用的准则可用于任何类型的数据在进行小波分解时小波基的选取，降低了使用小波分解算法对工作经验的依赖性；本发明依据的是待分析信号与小波基之间的相似性，通过本准则选出的小波基与待分析信号之间具有更好的信息匹配，提高了小波基选取的可靠性；本发明采用的准则不需要进行数据处理后的运算比较，提高小波基选取的快速性。

摘要： 本申请公开了一种基于模极大值降噪评估的小波基函数选择方法及系统，确定需要进行小波基选择的信号集合，分别利用一阶、二阶和三阶高斯函数导数作为小波基函数对所述信号集合中的信号进行降噪处理；根据处理后的信号波形曲线和频谱分析图确定第一信号的小波基函数。基于小波系数模极大值评估的降噪算法可以显著保留原始信号中的奇异成分，并剔除掉噪声部分。由于具有不同消失矩的小波基函数可以识别出不同类型的奇异点，因此可以通过综合对比分析采用不同消失矩的小波基函数降噪后信号的波形变化、对应的频谱曲线和信噪比结果，来判断哪一种小波基函数能够更加全面的提取对应信号的奇异性信息。

摘要： 本发明涉及基于优选小波基与多维深度特征融合的滚动轴承声发射智能故障诊断方法。本发明包括：采集滚动轴承声发射信号，用基于信噪比和布伦纳梯度的质量指标选择连续小波变换的最优小波基；用选择出的最佳小波基做连续小波变换，将一维声发射信号转换为二维时频图；划分训练集、验证集和测试集，定义故障类型；构建多维深度特征融合神经网络模型。滚动轴承声发射信号输入到一维卷积神经网络、时频图输入到二维卷积神经网络，通过特征金字塔结构来对卷积神经网络提取的不同维度和不同深度的特征进行融合；由训练集训练模型，验证集调整模型，并使用测试集检验。本发明有效防止了模型的过拟合，增加了滚动轴承尤其是复合故障诊断的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于水下目标磁异常信号的最优小波基函数选取方法，包括以下步骤，采集水下目标磁异常信号，获取水下目标磁异常信号的第一增强信号；根据水下目标磁异常信号和第一增强信号的相对关系指标，构建水下目标磁异常信号的水下目标磁场航空探测模型，水下目标磁场航空探测模型用于获取水下目标磁异常信号的最优小波基函数；本发明基于传统信号处理评估指标提出了一种小波基选取综合评估指标，利用综合评估指标对水下目标典型磁异常信号的不同小波基处理结果进行评估分析，得到最优小波基，利用该方法得到的小波基对航空磁异常信号进行小波增强有很好的效果，优于大部分小波基函数。