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This paper proves a general structural property of the wavelet tree for a given seminorm in the context of the wavelet packet transform method. This structural property can be used in denoising algorithms of different applications to guarantee the optimality of novel search strategies. The property holds for any input signals using any orthogonal analysing wavelet families. The property holds for any norms, which results to be a convex function through the wavelet tree. Using a defined norms, seminorms or pseudonorms, this property can be used to detect incoherent parts of an input signal by using the minimal depth of the tree. In this sense the proposed denoising procedure works without thresholds for the localisation of different kinds of noise, as well as for a stop criterium for an optimal representation of the incoherency. The proof of this property is performed by mathematical induction and the demonstration is based on orthonormality with the help of the multiresolution framework aspects of the wavelets packet tree. The Theorem is independent of the definition of the adopted norm and of the incoherent part of an input signal. In this sense, the discovered property is a general one, which is related to any norm and any nature of the signal incoherence. It can be used in different applications, in which a minimum of a norm is required to be calculated through the wavelet tree. 相似文献
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提出了一种基于小波阈值去噪的语音增强算法。根据含噪语音中噪声、清音和浊音的不同特点,首先对它们进行检测区分,然后采用改进的Garrote阈值函数分别对噪声、清音和浊音运用不同的阈值方案进行处理。该方法在很大程度上抑制了噪声,又减少了语音段清音的损失,提高了信噪比,在MATLAB7.1中的仿真实验结果表明,该方法具有较好的增强效果。 相似文献
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一种基于子波变换的语音增强方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一尺度间变化的门限阈值来抑制带噪训音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现了在重构信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2001,338(2-3):321-334
The paper solves using wavelet transform a nonlinear control problem of multibody systems. After, we present a wavelet collocation method to solve a nonlinear time-evolution problem, discrete wavelet transform and the algorithm for interpolation functions and the derivative matrix. We consider a nonlinear quadratic control for an inverted pendulum as a numerical example. The results, using Haar wavelets in algebrization of problem, are accurate compared with those from the literature. The method can be extended for any nonlinear control problem obtaining better results than other procedure for localized phenomena. 相似文献
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基于小波滤波的信号处理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在信号处理中,噪声的存在往往影响分析的准确度,小波变换多分辨分析的特性使得它成为一种很好的滤噪方法.本文通过分析小波滤波的思想、计算过程以及幅频特性等问题,从而达到小波滤波的目的,并通过仿真来验证小波滤波的有效性. 相似文献
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提出了一种提升小波变换和DCT变换相结合的图像融合算法。这种算法并不依赖于对方差,而是直接使用DCT变化和小波变化分别对高频部分、低频部分进行特征提取。实验表明,这种新的融合技术与传统算法相比,不但提高了图像的信噪比,更加保留了边缘的信息细节,同时也提高了处理效率,减少了使用时间,具有较高得实用价值。 相似文献
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Mallat和小波算法在车牌定位系统中的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决含噪车牌图像的定位问题,文章对小波分析在图像的降噪和边缘检测的原理及算法方面进行了深入的研究,在此基础上提出了一种基于Mallat和小波分析的边缘检测和图像分割方法。根据该方法,开发了基于VC＋＋6.0的定位系统,实验结果表明,定位效果好,分割精度高,可以达到98.5%的准确率。 相似文献
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本文提出了一种将彩色数字水印嵌入到彩色载体图像的新算法,利用改进的Patchwork方法将一级小波分解的水印图像的低频部分分别四次嵌入到经过离散余弦变换和离散小波变换后的载体图像的RGB分量中,提取的时候,将四次嵌入的低频分量取出并求平均值,用来作为水印的最终低频分量。经过实验验证,该算法对很多攻击具有很好的鲁棒性。 相似文献
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图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大地影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。 相似文献
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目的:滤除心电信号中包含的基线漂移、工频干扰、肌电干扰三种主要噪声,获取干净有效的临床心电信号信息。方法:改进阈值处理函数的小波变换阈值去噪法。结论:改进阈值处理函数小波阈值去噪法能更好的弥补了软、硬阈值函数去噪法中存在的不足,得到的去噪效果更优。 相似文献
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建立在小波分析基础上的综合脉冲星时算法，能把脉冲星的观测计时残差在小波域分解，提取出不同频率范围的分量，然后用小波方差表征脉冲星在不同频率范围的稳定度来对单脉冲星时进行加权平均，得到综合脉冲星时；脉冲星的计时残差包括了计时参考的原子钟的误差和与脉冲星本身有关的计时误差两部分，用维纳滤波的方法可以将两者进行一定区分，并消除掉估计的参考钟误差，将剩余部分作为计时残差实现对脉冲星计时的综合。实验证明，小波分析和维纳滤波方法比经典的加权算法更好，得到的综合脉冲星时的长期稳定度有了较大提高。 相似文献
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基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。 相似文献
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作为像素级融合的方法之一,小波变换具有多分辨分析和多尺度分析的特点,目前被广泛应用于红外和可见光图像融合中。本文通过深入研究现有的图像融合算法,研究小波基的提升方案,并对其提升处理后的小波性能进行比较。 相似文献
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如何去除信号中的噪声．得到纯净的信号是信号处理过程中一个热点技术。本研究根据噪声与信号的小波变换模极大值点在多尺度空间上具有不同的特性,对信号进行了噪声消除。试验结果表明,使用傅里叶变换和coif2小波模极大值点法对信号去噪,都能够有效地去除信号中的噪声,且重构后的信号非常逼近原始信号．但coif2小波模极大值点法去噪效果更好。 相似文献
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在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。 相似文献