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小波变换及其应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
小波变换是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域。文中首先介绍了小波变换的基本概念,进而对其在各个领域的应用进行了讨论,最后对其发展前景进行了展望。 相似文献
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本文对小波分析的概念、特点和在控制系统中的应用进行了综述。在对小波变换与傅立叶变换进行深入比较的基础上,对小波分析在故障诊断、信号检测和非线性系统建模等控制问题中的应用研究进行了简单的阐述,指出了小波分析在非线性系统建模等控制领域应用中的一些不足,并指出了在控制系统应用中小波分析进一步研究的方向。 相似文献
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提出了一种采用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换实现织机声信号分析的方法,并藉助高速信号处理器和微机系统予以实现。对典型织机声信号进行了小波变换分析,获得了典型织机声信号的三维小波变换谱。实验结果表明,该方法是有效的。同短时傅里叶变换分析法相比较,织机声信号的小波变换分析法具有较好的分析性能。 相似文献
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利用小波变换消除噪声的方法有多种,如小波模极大值去噪、小波阀值去噪等.本文首先分析小波变换的基本原理,分别对小波变换的模极大值去噪法和阈值去噪法的原理进行阐述,通过计算机仿真表明小波阈值法和模极大值法去噪的有效可行. 相似文献
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小波变换突破了传统傅里叶变换等信号处理方法,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在信号检测奇异性等方面具有广泛的应用价值。可将小波检测信号的奇异性理论应用于突变点的检测中,在分析信号奇异性的性质及小波基特征的基础上,分析了在应用中小波基的选择原则。针对信号的不同特征选择合适的小波基。并且应用MATLAB仿真,结果表明所选的小波基具有很强的检测能力。 相似文献
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小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。 相似文献
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随着电力电子器件在电力系统中的广泛使用,暂态电能质量问题已经成为供电系统和用户共同关注的焦点.根据暂态电能质量信号的非平稳特性,提出采用小波变换这一新型的数字信号处理方法进行分析.其良好的时频局部化特性使得信号的奇异性可以通过小波变换模极大值来表征.根据Mallat算法,通过信号的多分辨率分解提取信号奇异点的小波变换模极大值,实现暂态电能质量信号准确的故障定位.仿真结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的肥笨探凶既范ㄎ?并可利用相应控制系统有效改善电能质量. 相似文献
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引言。当前，小波变换及其应用已成为多学科关注的热点，是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域的前沿课题。小波变换(WT)具有多分辨率(multi—resolution)即多尺度(multi—scale)的特点，可以由粗到精地逐步观察信号，不过，小波变换需要大量的计算，通常由计算机完成，难以实时处理。近年来人们开始致力于用硬件实现小波变换的研究，取得了不少成果。在离 相似文献
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传统的傅里叶分析由于在时域不能局部化,难以精确检测到信号发生突变的时间.小波变换由于具有良好的时频局部化特性,故能精确检测到信号发生突变的时间.本文介绍了应用小波变换模极大值法检测信号突变点的方法,仿真结果证实该方法的有效性. 相似文献
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针对基于四象限压力传感器阵列的迎角测量方法中传感器信号受到干扰的问题,讨论了在其预处理中应用小波包变换进行信号分离提取的方法。根据小波包分解理论,对信号进行小波包分解,信号中频率不同的部分落在不同的尺度上,剔除反映干扰的变换尺度,提取出有用信息。结果表明,该方法可很好地提取信号的主要特征信息,也有效地去除了确定性干扰和随机噪声,与传统的信号滤波方法相比较具有明显的优点,同时为后续的信号处理奠定了基础。 相似文献
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基于小波分析的一维信号消噪 总被引：1，自引：0，他引：1
小波分析具有的时一频双尺度分辨率特点，是信号处理领域中比较活跃的理论。含噪信号经过小波变换处理后，语音信息和噪声分别集中在小波变换尺度频率不同部分。根据这一特点，我们利用小波变换对信号进行除噪处理，本文主要介绍了除噪原理和方法以及利用Matlab软件对其的可视化仿真。 相似文献
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卜亚军 《内蒙古科技与经济》2014,(3):110-115
针对传统傅里叶变换和小波阈值除噪方法在密频和时变信号中的应用缺陷,引入局域波方法中的经验模式分解,将信号和噪声的频带进行有效区分,再结合传统傅里叶变换的经典滤波性能对原始信号所在的频段进行滤波。文章首先给出了该方法的实现过程,然后采用两个典型的密频和时变信号进行了数值模拟,并与小波变换去噪法的效果进行比较。 相似文献
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小波变换是近些年发展起来的集数学、信息处理于一体的时频分析工具.目前,小波变换技术已广泛地应用于图像处理、视频处理、语音处理以及数字信号处理等领域.本文简要介绍了小波变换方法,对小波分析在数字图像预处理的应用进行了简要讨论,并对图像去噪、图像压缩、以及图像增强等应用进行了一些有意义的尝试. 相似文献
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通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现,利用小波变换具有的高低频分离的特点,可在不丢失原信号重要信息成分的前提下,将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理,消除了噪音信息,重构出更加清晰的光谱特征图形,从而提高了信号的清晰度,为信号的预处理提供了更加方便的条件。该信号特征提取的方法,与傅氏变换相比较,具有多项明显的优点,在实际工程应用中具有重要的意义。 相似文献
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提出了一种基于四元数小波变换的纹理图像分类方法.首先通过四元数小波变换提取纹理特征,再通过k最近邻算法进行分类.实验表明,四元数小波变换应用干纹理图像分类是一种有效的方法. 相似文献
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本文介绍了小波变换的发展历史,基本原理,比较了小波变换与傅立叶变换的各自不同的特点,讨论了当今传输系统中小波变换的应用,通过这些介绍分析,得出小波变换算法在信号处理、瞬态分析、图像处理等方面的优势,最后对小波变换理论的发展及其应用前景作了展望。 相似文献
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在小波变换作采集的数据压缩、模式识别等现场应用时,对小波变换速度有实时性要求。本文设计了基于浮点DSPC67X的离散小波变换MALLAT快速算法的并行实现,提高了小波变换速度和精度。 相似文献
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介绍了一种在铁路机车信号传输过程中用小波变换的方法降低噪声干扰和提高信号通道信号信噪比的方法,即用小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性的特点,综合作为特征提取和低通滤波功能的手段,对机车信号和噪声干扰信号同时进行低通滤波和高通滤波,其低频系数主要反映信号信息,高频系数主要反映噪声和信号的细节信息。并对非平稳的机车含噪信号进行了多层小波分析,对每层高频分解系数进行阈值处理后再合成,做为有效达到滤除噪声和保留信号高频信息的手段对其进行了仿真分析。 相似文献