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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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该文研究了基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测算法,利用快速小波变换算法即Mallat算法检测和提取扰动信号,并在MATLAB环境下进行了仿真,采用db4小波、3尺度进行小波分解与重构并对信号进行检测,验证了小波变换能够实现电能质量扰动信号的准确定位。 相似文献
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基于小波包分解的白细胞胞核边缘提取算法与实现 总被引：3，自引：0，他引：3
白细胞胞核的形状是病理学家观察和检查白细胞样本的重要依据,是白细胞自动分类技术的关键.因为通过它可以区分白细胞的种类,所以白细胞胞核的边缘检测对临床标本的自动检测和分类具有重要意义.但是由于在成像过程中,常常混入随机噪声,这使得原始图像(把尺度空间中零尺度下的结果看作是原始图像)的边缘检测比较困难.小波分解是近年来较常用的方法,它以不同尺度下小波变换所获系数的局部极大值来确定图像的边缘.但是小波分解的方式固定,而正交小波包分解可以根据信号的特性灵活的选择分解方式,因而更加适合于图像的边缘检测.本文尝试利用正交小波包分解的方法实现白细胞胞核的提取并最终取得了比较好的效果. 相似文献
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为进一步提高维吾尔语方言识别准确率,从特征域出发提出基于小波包变换的方言语音声学参数提取算法,利用小波包变换对语音信号进行精细分解,使用Bark滤波器提取低频子带和高频子带系数与人耳基底膜的不同部分对应,用局部线性嵌入的流形学习算法进行降维,提升信号的分类性能。分别以i-vector和x-vector两个主流系统进行方言识别实验,结果表明,小波特征声学参数的方言识别准确率比MFCC特征和FBank特征识别准确率均有提高。 相似文献
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小波理论在心电信号去噪处理中已经得到了广泛的应用,针对不同的噪声可以采用不同的小波方法进行去噪处理。根据小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波,并应用Matlab仿真进行实验。通过实验证明,利用不同的阈值函数及自适应阈值能较好地抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,具有一定的实用价值。 相似文献
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通过对小波变换和小波包分析研究,寻找最优小波包基,结合不同阈值去噪方法,对加噪信号以及齿轮箱振动信号进行去噪处理。实验表明最优小波包基的惩罚阈值去噪结果比小波变换常用的stein无偏风险阈值去噪结果和小波包默认阈值去噪结果要好很多。该方法不仅可以有效去除噪声,还可以很好地保留信号中的细节信息。 相似文献
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根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
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张林 《合肥联合大学学报》2002,12(1):108-112
为提高局放信号检测的准确度，确保电力设备故障诊断的有效性和可靠性，本利用连续小波变换对背景噪声较强的的局放信号进行多尺度分解，在某些尺度下，使局放信号明显增强，用阀值比较可以有效地检测并消除噪声干扰。实验结果表明，只要选取合适的小波函数就能有效地抑制噪声干扰并完成对局放信号的检测和特征提取。 相似文献
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语音信号是非平稳的短时瞬态信号,有用信号与所含噪声处于同一频率段,采用滤波器形式的传统去噪方法,不能将噪声有效分离。小波变换具有时频局部分析的特点,通过将含噪信号进行分解,分离噪声信号,将有用信号进行重构,可有效地去除噪声。白噪声为平稳随机信号,在不同尺度上的小波变换是不相关的。本文根据白噪声和语音信号在不同尺度下的相关性表现,结合小波去噪的基本思想,提出一种基于相关函数的小波变换进行语音去噪的方法。经MATLAB仿真,相关函数确定的去噪方法,能有效去除语音信号的白噪声。 相似文献
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利用小波变换方法对蓄电池内阻测量过程中产生的干扰进行了滤波。交流激励法在线测量蓄电池内阻过程中,现场周围存在各种干扰,给测试信号带来噪声或突变问题。介绍了交流激励法测量阻抗及小波分析信号的基本原理;提取UPS系统现场工况环境下的测试信号序列,运用小波去噪方法进行处理,获取消除噪声后的信号序列。仿真结果表明,利用小波变换理论能够有效检测出信号中的突变现象,重构有用信号,有效消除噪声干扰。 相似文献
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根据声信号非平稳这一特点,对传统特征提取的方法进行改进,提出一种基于区间小波包分解和频带局部能量法相结合特征提取法,经实践证明,基于频带局部能量区间小波包特征提取法与传统小波包特征提取法相比,能够更有效地提取发动机的故障信息. 相似文献
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面波勘探在矿井探测方面已经成为了一种有力的手段。采集到的面波信号由于受到噪声的干扰,在进行信号解析之前,去除噪声干扰是很有必要的。提出了一种新的基于自适应阈值的小波模极大值算法对面波信号去噪,关键是在每个分解尺度上选取合适的阈值,对小波变换系数的模极大值点进行筛选,相对传统的阈值选取,该方法达到了满意的去噪效果。 相似文献
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针对语音信号的非平稳特性,传统的短时分析技术容易丢失信息的现状,提出了一种利用小波包变换和分形技术对语音信号进行特征提取。用小波包变换对每一帧语音信号进行多分辨分析,这样可以得到每个频带的小波分解值,然后计算出每个频带的分形维特征,最后使用动态时间规整进行识别。实验证明,在低信噪比的情况下,仍有较高的说话人识别的效果。 相似文献
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从复杂地震波背景中提取单频信号问题出发,分析比较了经典的傅里叶变换滤波和传统小波变换去噪方法的局限性。根据地震波环境噪声不会突变的特点,采用震源发射信号的前几秒种所采集的噪声样本作为整个信号处理过程中的噪声信号。采用小波包变换去噪方法,先分别获取噪声系数和信号加噪声系数,然后从总系数中减去噪声系数,得到信号的系数,再根据这组系数对信号进行重构,获得很好的去噪结果。将此方法应用于落重产生的地震波信号的提取中,为后续地震波信息的利用提供了基础。 相似文献
15.
黄皖毅 《广东广播电视大学学报》2010,19(4):106-109
遥感技术为人们提供了大量的图像数据,如何从中提取所需信息,是遥感图像处理技术研究的热点。基于多尺度小波变换,可提取城市图像的纹理特征。根据城市影像中地物特征和小波技术的特点,确定合适的窗口大小,采用逐一滑动窗口的方法,对每一窗口提取相应的小波统计特征;应用小波变换的多尺度特性,在不同尺度上提取出子图像特征,构造出纹理特征矢量,为遥感图像的分类提供纹理特征。 相似文献
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传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。 相似文献
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简要介绍小波包变换的基本原理,给出基于小波包变换的图像边缘检测方法.用MATLAB仿真实验结果表明该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确. 相似文献
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小波变换可以对信号进行多尺度分析,对信号具有按频带进行划分的能力,因而能将电压或电流等信号分解为基波信号和高次谐波信号,为电力系统谐波分析提供了有利的数学工具。该文提出了将其应用于电力系统谐波检测的思路和方法,对含有谐波的电流信号进行了基频分量提取,给出误差范围,仿真结果说明该方法具有一定的有效性和可行性。 相似文献
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余鑫 《洛阳工业高等专科学校学报》2013,23(1)
小波包分析具有很强的适应性,特别是对于非平稳振动信号能显示其优越性.实测小飞轮轴承振动信号中含有大量噪声,对此必须进行小波包滤噪提取出有用的信号成分,然后对降噪后的信号进行小波包分解,计算出各子频带内的能量成分,作出小波包能量谱,对能量突出的频带进行进一步分析.实验证明这种方法用于小飞轮轴承故障诊断是有效的、可靠的. 相似文献