小波基
- MCKD與最優(yōu)小波基結(jié)合方法對(duì)管道泄漏信號(hào)降噪
分析去噪，其中小波基的選擇對(duì)小波變換效果至關(guān)重要。綜上，先利用局部信噪比的方法來選取MCKD 參數(shù)，并將MCKD方法應(yīng)用到管道泄漏上對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行前期的過濾與加強(qiáng)，消除傳輸路徑對(duì)信號(hào)的影響。然后選擇小波基對(duì)加強(qiáng)之后的信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步降噪處理，對(duì)比幾種小波基處理之后的信噪比，選出最優(yōu)小波基。2 MCKD的原理與參數(shù)選擇2.1 MCKD方法原理MCKD 是從MED 方法不斷改進(jìn)來的，MCKD 能充分考慮沖擊成分的連續(xù)性和周期性。其最早應(yīng)用在齒輪軸承的故障檢測(cè)
機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2023年9期2023-09-21
- 基于離散小波技術(shù)定量反演冬小麥葉片含水量的研究
, 為研究分析小波基的選用對(duì)光譜信息分離規(guī)律的影響, 明確小波基在抑制或削弱噪聲影響方面的作用, 以野外采集的冬小麥冠層光譜數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源, 選用Coif2、 db5、 meyer、 rbio3.7、 sym2等5類小波基分別處理冬小麥冠層光譜數(shù)據(jù), 并通過對(duì)比分析各小波基對(duì)冬小麥冠層光譜信息分離的影響特征, 分析各小波基在處理分析光譜數(shù)據(jù)中存在的共性與差異, 研究小波基對(duì)可用光譜信息與噪聲信息的分離規(guī)律, 以期為野外光譜數(shù)據(jù)的處理分析提供一定參考。1 實(shí)驗(yàn)
光譜學(xué)與光譜分析 2023年9期2023-09-11
- 一種基于組合賦權(quán)法的小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
選擇，主要涉及小波基函數(shù)、閾值選取規(guī)則、閾值函數(shù)、分解尺度等[3]。該過程中，很多學(xué)者關(guān)注了如何改進(jìn)閾值函數(shù)來提高去噪能力，并取得了一定效果，而對(duì)于其他參數(shù)的選擇卻十分困難[4]，更多的是以經(jīng)驗(yàn)或直接給定參數(shù)來得到最終結(jié)果，很少分析這些參數(shù)對(duì)最終效果的影響，也沒有明確的小波基函數(shù)與分解層數(shù)等最優(yōu)參數(shù)的確定方法。例如，對(duì)于慣性元件隨機(jī)誤差的小波去噪?yún)?shù)，文獻(xiàn)[5]直接選定db4 小波基，3 尺度分解；文獻(xiàn)[6]直接選定db6 小波基，5 尺度分解。然而，根據(jù)
北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào) 2023年3期2023-03-31
- 基于多重自相關(guān)的局部放電信號(hào)小波去噪分解層數(shù)確定方法
閾值去噪法中，小波基、閾值、分解層數(shù)都是影響小波去噪效果的關(guān)鍵因素[2].由于不同局部放電信號(hào)具有不同的時(shí)頻特征，因此，也對(duì)應(yīng)不同的最佳分解層數(shù).目前最佳分解層數(shù)的確定方法大致可以分為2類，一類是基于白噪聲和局部放電信號(hào)不同的小波變換特性，對(duì)小波分解的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，以自適應(yīng)方式確定分解層數(shù)[3-4].該方法需要對(duì)每層分解細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，計(jì)算量較大，并且當(dāng)白噪聲序列含有弱相關(guān)信號(hào)時(shí)，該方法無法準(zhǔn)確選擇分解層數(shù).另一類是選取均方根誤差、信噪比
- 基于MATLAB的小波去噪的研究
析。小波去噪；小波基；閾值；小波包去噪；去噪效果近些年來，小波分析理論發(fā)展得十分迅速，良好的時(shí)域和頻域特性使得其廣泛地被應(yīng)用于實(shí)際。在現(xiàn)實(shí)中，搜集到的信號(hào)往往都是含有噪聲的，噪聲的存在常常會(huì)將原始信號(hào)所要表達(dá)的信息掩蓋掉，所以，在實(shí)際對(duì)信號(hào)的處理過程中，降噪是首先要進(jìn)行的，并且是非常重要的一個(gè)步驟。小波分析法去噪是當(dāng)前廣泛應(yīng)用的信號(hào)去噪方法，小波分析法源于傅里葉變換，卻相比傳統(tǒng)的傅里葉分析去噪而言，更適合于對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的去噪問題。傅里葉分析去噪適合于平穩(wěn)信
- 聲發(fā)射傳感器電路設(shè)計(jì)及信號(hào)處理?
去除。3.1 小波基函數(shù)選取原則小波基有不唯一性，并且不同的小波基涵蓋的數(shù)學(xué)特征也不同（包括：小波基的正交性、高消失矩、緊支性、對(duì)稱性、反對(duì)稱性等），所對(duì)應(yīng)的小波閾值去噪的效果也不一樣［10］。根據(jù)實(shí)際要處理的信號(hào)，選擇合適的小波基函數(shù)進(jìn)行閾值去噪，本次小波基函數(shù)選用了是coif2，無論在固定閾值設(shè)定方式降噪、小波包進(jìn)行降噪，以及分層閾值設(shè)定方式降噪上，coif2的信噪比較db4高，均方根誤差較db4低；例如：db4/6層（分解層數(shù)）信噪比為8.0976，
艦船電子工程 2022年5期2022-06-21
- 管道泄漏源定位中最優(yōu)小波基變換
處理信號(hào)，并對(duì)小波基的選擇做了陳述。徐源等[8]對(duì)管道氣體泄漏位置定位方法進(jìn)行研究，通過分析選取小波降噪后信號(hào)的均方差、信噪比等參數(shù)，選定Haar小波對(duì)泄漏信號(hào)作為降噪方法。Zolfaghari等[9]通過選擇較為常見的haar、db2、sym3、coif1和db4離散小波函數(shù)進(jìn)行信號(hào)的小波變換，將小波變換應(yīng)用于隨機(jī)森林的輸入數(shù)據(jù)算法提高隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)能力。Jaseena等[10]選擇db4小波變換作為數(shù)據(jù)分解方法構(gòu)造數(shù)據(jù)分解模型應(yīng)用于風(fēng)速預(yù)測(cè)。Mosta
科學(xué)技術(shù)與工程 2022年12期2022-05-19
- 地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)定量識(shí)別用小波基選取的正演及模型試驗(yàn)研究
切相關(guān)。不同的小波基具有不同的時(shí)頻局部化特性，在對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行奇異性分析時(shí)，存在最優(yōu)小波基的選取及其算法與實(shí)現(xiàn)問題。本文在小波分析基本原理及信號(hào)特征點(diǎn)識(shí)別理論基礎(chǔ)上，在對(duì)比不同小波基函數(shù)對(duì)稱性及對(duì)地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)重構(gòu)精度等基本性質(zhì)后，采用小波時(shí)-能密度法對(duì)空洞缺陷的埋深及垂直尺寸進(jìn)行定量計(jì)算，并對(duì)適合于RIS型地質(zhì)雷達(dá)信號(hào)奇異性分析的最優(yōu)小波基進(jìn)行選取，以提高對(duì)質(zhì)量缺陷的識(shí)別精確度，從而為隧道襯砌結(jié)構(gòu)質(zhì)量缺陷整治和安全性控制提供準(zhǔn)確參考。1 小波分析及信號(hào)特
鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào) 2021年6期2021-08-02
- 基于球面Haar小波和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛行員虹膜識(shí)別
。球面Haar小波基(Spherical Haar Wavelet, SHW)具有球狀表面信號(hào)分析能力[10]，而目前比較有代表性的SHW主要有以下3種：第1種是以Bio Haar小波基為代表的半正交球面Haar小波基，其對(duì)于平滑的函數(shù)和信號(hào)具有較好的處理能力，利用其定位特性，可以簡單高效地實(shí)現(xiàn)很多球面圖像處理算法，比如局部平滑和增強(qiáng)。但由于其為半正交小波基，不能使用K最大近似策略(K-largest approximation strategy)得到最佳
電子與信息學(xué)報(bào) 2021年4期2021-04-25
- 用于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑功率波動(dòng)的小波變換方法
變換的關(guān)鍵在于小波基和分解層數(shù)的優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果直接影響負(fù)荷功率的頻率分配結(jié)果。文獻(xiàn)［7］將用于電能質(zhì)量分析的db4 小波基直接用于風(fēng)電功率波動(dòng)的分析，但是兩者在時(shí)間尺度、波動(dòng)幅值、能量等因素上存在較大的差異。文獻(xiàn)［11］通過計(jì)算風(fēng)電功率與小波變換濾波器組的低通濾波器系數(shù)之間的互相關(guān)系數(shù)，選取db6 為最優(yōu)小波基。在小波變換中濾波系數(shù)長度與負(fù)荷功率信號(hào)的長度存在差異，且計(jì)算復(fù)雜。小波變換同時(shí)存在高、低頻2 組分量，僅用低通濾波器系數(shù)無法全面評(píng)價(jià)所選小波基的濾
電力自動(dòng)化設(shè)備 2021年3期2021-03-29
- 小波閾值法在JCZ系列超寬頻帶地震儀記錄的地震數(shù)據(jù)中的應(yīng)用及探討
研究，重點(diǎn)探討小波基函數(shù)的選取、小波分解幾何尺度參數(shù)的確定及軟閾值、硬閾值函數(shù)的選取對(duì)去噪結(jié)果的影響等。同時(shí)探討在小震和中強(qiáng)震兩種情況下用相同方法處理的去噪效果，并選擇合適的小波基與幾何尺度用于震例數(shù)據(jù)去噪對(duì)比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，選取不同的閾值函數(shù)在不同震級(jí)的地震數(shù)據(jù)處理中會(huì)表現(xiàn)出不同的去噪效果。1 小波變換與去噪理論在地震信號(hào)處理中，傅里葉變換是一種常用的方法，但該方法在處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)不能在時(shí)域和頻域聯(lián)合分析[1]。因此，小波變換應(yīng)運(yùn)而生，其具有局部化時(shí)頻分析
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2021年3期2021-03-12
- 超聲波測(cè)距系統(tǒng)中的小波去噪方法研究
通過選取合適的小波基，將信號(hào)進(jìn)行不同尺度的分解得到相應(yīng)的尺度系數(shù)和小波系數(shù)，選取合適的閾值和閾值函數(shù)對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，濾除噪聲主導(dǎo)的小波系數(shù)，最后進(jìn)行小波重構(gòu)，獲得小波去噪后的信號(hào)。圖1 小波閾值去噪示意圖當(dāng)小波基具有正交性時(shí)，可以采用Mallat算法實(shí)現(xiàn)快速小波變換(fast wavelet transform，F(xiàn)WT)，如圖2所示。Mallat算法無需知道小波基的尺度函數(shù)和小波函數(shù)，僅通過濾波器組系數(shù)便可以快速分解與重構(gòu)信號(hào)。圖2 Mallat小波分
儀表技術(shù)與傳感器 2021年1期2021-02-25
- 小波基最優(yōu)化在齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中的應(yīng)用分析
，其中具有豐富小波基的小波變換（Wavelet Transform，WT）是一種非常經(jīng)典的時(shí)頻局部化分析方法，它不僅非常適用于非平穩(wěn)的齒輪信號(hào)，而且能有效提高齒輪振動(dòng)信號(hào)的信噪比及頻率特征的識(shí)別，所以小波變換從發(fā)展至今在故障診斷領(lǐng)域中一直受到廣大研究學(xué)者的青睞[1-2]。傳統(tǒng)小波變換方案對(duì)普通信號(hào)進(jìn)行除噪可以較完整的保存有用信號(hào)中的頻率分量，且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)象信號(hào)的多尺度細(xì)化分析[3]，將信號(hào)聚焦到所需要的特征信號(hào)上，對(duì)該信號(hào)中的細(xì)節(jié)信息進(jìn)行檢測(cè)，并實(shí)現(xiàn)故障齒
機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2020年8期2020-08-17
- 基于小波分析的大跨度橋梁動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理
個(gè)小波母函數(shù)或小波基函數(shù)，式(1)稱為小波函數(shù)的可容許條件。小波分析受到小波基函數(shù)的影響明顯，采用不同小波基函數(shù)進(jìn)行小波變換會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。實(shí)際應(yīng)用中要根據(jù)需要構(gòu)造小波函數(shù)，一般將小波分析結(jié)果與理論結(jié)果對(duì)比來判斷小波基的好壞[10]。將任意函數(shù)f(t)在小波基函數(shù)下展開，即為函數(shù)f(t)的連續(xù)小波變換，主要過程如下：(2)WTf(a,τ)稱為小波變換系數(shù)，實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)主要是離散數(shù)據(jù)，因此，產(chǎn)生了離散小波變換，離散過程如下：(3)相應(yīng)的離散小波變換為W
黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年2期2020-04-17
- 結(jié)合梯度投影稀疏重構(gòu)和復(fù)數(shù)小波的圖像重構(gòu)
s首先比較不同小波基下，采用GPSR-Basic 和GPSR-BB 兩種重構(gòu)算法的差異。在實(shí)現(xiàn)過程中，τ=2.0，迭代終止條件為δ=10-3，小波基包括DT CWT 和JPEG2000 中使用的小波基CDF 9/7（雙正交小波）。表1 給出了3 幅圖像在不同采樣率（M/N）下，利用不同小波基得到的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）。表1 不同采樣率下利用GPSR-Basic和GPSR-BB在DT CWT和CDF 9
計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2020年2期2020-04-09
- 基于小波變換的多路基坑尺寸檢測(cè)降噪評(píng)估
系數(shù)評(píng)估經(jīng)不同小波基、分解層數(shù)、閾值函數(shù)處理后得到重構(gòu)信號(hào)的降噪效果。通過本文的研究，可以提高電力桿塔的穩(wěn)定性、減少電力桿塔的安全事故，為在電力系統(tǒng)推廣應(yīng)用提供理論參考依據(jù)。1 超聲波測(cè)距1.1 超聲波傳播特性1.1.1 超聲波傳播速度超聲波測(cè)距通過檢測(cè)聲波的渡越時(shí)間來計(jì)算距離：式中，c為超聲波傳播速度，t為渡越時(shí)間，s為實(shí)測(cè)距離。通常，超聲波在介質(zhì)中的傳播速度與介質(zhì)的相對(duì)分子質(zhì)量、熱力學(xué)溫度、介質(zhì)系數(shù)等相關(guān)：式中，c為超聲波傳輸速度，γ為介質(zhì)系數(shù)，R為理
電力大數(shù)據(jù) 2020年8期2020-02-05
- 小波閾值去噪法在大氣探測(cè)激光雷達(dá)弱信號(hào)處理中的應(yīng)用研究
效果的三個(gè)因素小波基函數(shù)、分解層次、閾值和閾值函數(shù)設(shè)定分別進(jìn)行了對(duì)比和分析，從而找到針對(duì)大氣探測(cè)激光雷達(dá)弱回波信號(hào)的最優(yōu)小波閾值去噪方法。將該方法的去噪效果與傳統(tǒng)的五點(diǎn)三次平滑去噪法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，該方法的信噪比改善量高出10.1557 dB。體現(xiàn)了小波閾值去噪法在大氣探測(cè)激光雷達(dá)弱回波信號(hào)去噪方面的有效性。大氣探測(cè)激光雷達(dá)回波信號(hào)模型激光雷達(dá)測(cè)量大氣能見度的原理如下：當(dāng)激光雷達(dá)發(fā)出的激光射向大氣后，激光在傳輸路徑上將與大氣中的物質(zhì)（主要為氣溶膠粒子、
民航管理 2019年9期2019-10-19
- 基于復(fù)合評(píng)價(jià)值的小波去噪?yún)?shù)選定方法
主要研究集中在小波基函數(shù)的選取與構(gòu)造、分層數(shù)確定和閾值函數(shù)的改進(jìn)[1-2]。對(duì)小波閾值函數(shù)的研究主要集中在提出或改進(jìn)硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)、硬軟閾值折中和自適應(yīng)閾值函數(shù)等方面[3-5]。對(duì)于小波基和分層數(shù)的研究，結(jié)合噪聲特征值提取算法、香農(nóng)熵定理、分解系數(shù)比等方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)小波基或者分層數(shù)的自適應(yīng)選擇[6-9]。以上研究都是從單一的某個(gè)方面選定小波去噪?yún)?shù)，無法一次性通過一種方法對(duì)小波去噪?yún)?shù)進(jìn)行選定，這就導(dǎo)致在使用小波閾值去噪時(shí)，只能逐項(xiàng)選定某一項(xiàng)參數(shù)，致
- 提升小波改進(jìn)閾值算法在輸氣管道泄漏信號(hào)降噪處理中的應(yīng)用
法，選擇合適的小波基和分解尺度對(duì)燃?xì)庥凸艿佬孤┬盘?hào)進(jìn)行降噪處理，可以較好的發(fā)現(xiàn)壓力的突降點(diǎn)[1]；李建平等人將小波分析理論引入到引黃工程中，提高了管道泄漏檢測(cè)系統(tǒng)性能[2]；倪偉等人在小波分析方法中引入閾值降噪理論對(duì)管道泄漏進(jìn)行檢測(cè)，提高了檢測(cè)精度[3]。傳統(tǒng)的離散小波變換之所以能夠得廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵原因是它有類似于傅里葉分析中快速傅里葉變換FFT的快速算法—Mallat塔形算法，這個(gè)算法中有三個(gè)重要環(huán)節(jié)：信號(hào)與QMF的卷積，隔點(diǎn)采樣以及隔點(diǎn)插零[4]。但是
計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2019年7期2019-07-25
- 改進(jìn)的最優(yōu)小波基選取方法與跳頻信號(hào)檢測(cè)研究
果，需要對(duì)最佳小波基以及最佳分解層數(shù)進(jìn)行研究確定。文獻(xiàn)[5]通過分解重構(gòu)過程中信噪比的變化情況來確定最優(yōu)分解層數(shù)。隨著分解層數(shù)的增加，噪聲在重構(gòu)信號(hào)的比重先下降后上升，因此，信噪比呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢(shì)，利用信噪比的這種變化情況，有效地確定了最佳的小波分解層數(shù)。對(duì)于最優(yōu)小波基的選取，文獻(xiàn)[6]將幾種常用的小波去噪評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行融合。首先按照需求篩選合適的指標(biāo)，然后作歸一化處理并進(jìn)行組合。這種融合的方法在信號(hào)真值已知的條件下，對(duì)小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)和最優(yōu)小波基的
火力與指揮控制 2019年5期2019-06-13
- 利用小波變換分析電能質(zhì)量擾動(dòng)問題中的電壓驟升影響
為：2 用四種小波基分解和重構(gòu)信號(hào)分別利用Haar、Db4、Coif4和Sym4四種小波基處理信號(hào)，分解尺度為3。分解后的小波系數(shù)在四種小波基函數(shù)下的近似系數(shù)重構(gòu)比較圖如圖2所示，細(xì)節(jié)系數(shù)重構(gòu)比較圖如圖3所示[2]。在此次仿真中，Haar小波基分解和重構(gòu)電壓驟升信號(hào)的效果不理想，其余三種小波基函數(shù)能夠有效檢測(cè)電壓驟升的突變點(diǎn)[3]。3 檢驗(yàn)四種小波基的重構(gòu)誤差四種小波基的重構(gòu)誤差數(shù)據(jù)如表1所示。由表1中可知，本次仿真所用波形，當(dāng)小波分解尺度為3，采樣頻率為
通信電源技術(shù) 2019年3期2019-04-17
- 基于小波分析高鐵橋梁變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)
大多問題。2 小波基函數(shù)選擇合適的小波基函數(shù)是進(jìn)行小波分析的基礎(chǔ)。目前，辨別小波基函數(shù)的好與不好，主要是通過比較使用不一樣的小波分析處理信號(hào)時(shí)所得到的結(jié)果的均方根誤差（RMSE）和信噪比（（SNR）來判斷，并據(jù)此選擇所需的合適的小波基函數(shù)。3 小波去噪原理3.1 小波去噪步驟（1）對(duì)原始的一維信號(hào)使用小波進(jìn)行分解。通過選擇一個(gè)合適的小波基函數(shù)，并選擇合適的小波分解層數(shù)N，之后，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行小波N層分解。（2）對(duì)經(jīng)過小波N層分解得到的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。
建材與裝飾 2018年46期2018-12-12
- 基于小波變換的電磁流量計(jì)信號(hào)去噪研究
指標(biāo)，并分析了小波基、閾值確定規(guī)則和分解尺度對(duì)去噪效果的影響.Wu等[7]提出了一種遺傳自適應(yīng)閾值法，它利用不同信號(hào)的MSE函數(shù)的估計(jì)函數(shù)得到最小MSE意義下的最優(yōu)閾值.Liu等[8]分析了軟硬閾值函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)與不足，通過對(duì)噪聲方差估計(jì)算法和改進(jìn)的小波閾值函數(shù)的分析，提出了一種新的小波閾值去噪方法.周真等[9]通過對(duì)流量計(jì)極間信號(hào)建模來分離干擾信號(hào)和流量信號(hào).在傳統(tǒng)電磁流量計(jì)勵(lì)磁的基礎(chǔ)上，黃志堯等[10]采用矩形波勵(lì)磁來消除極化電壓干擾和工頻干擾.謝仕宏等[
- 基于自構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)?？刂?/a>
n個(gè)輸入、m個(gè)小波基和單輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共分為四層，分別為輸入層、小波層、乘積層以及輸出層。小波層節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)函數(shù)φd,t(x)由墨西哥帽小波母函數(shù)Ф(x)變換得出，表達(dá)式分別如下：φ(x)=(1-‖x‖2)exp(-‖x‖2/2)(1)(2)式中,d為伸縮因子，t為平移參數(shù)。若X=[x1,x2,…xn]Т為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，那么小波層第j個(gè)小波基對(duì)第i個(gè)輸入的激勵(lì)可表示為：(3)乘積層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入為：(4)網(wǎng)絡(luò)的輸出為：(5)1.
太原科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年4期2018-07-05
- 雙正交小波基構(gòu)造法及其在爆破振動(dòng)信號(hào)分析中的應(yīng)用
4]。由于不同小波基分析同一信號(hào)會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果[5]，因此為了提高爆破振動(dòng)信號(hào)的小波分析效果，需根據(jù)信號(hào)的特征選取或構(gòu)造最優(yōu)小波基。在小波構(gòu)造的實(shí)際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的小波構(gòu)造方法普遍存在盲目性、局限性和計(jì)算復(fù)雜性。目前，正交小波基構(gòu)造法能夠構(gòu)造具有良好緊支撐性和光滑性的Db系列小波基，該系列小波基能很好地用于爆破振動(dòng)信號(hào)的去噪、重構(gòu)和能量譜分析[6]。然而，該系列小波基波形固定，不能與爆破振動(dòng)信號(hào)的波形相匹配，導(dǎo)致該類小波基在微差延期時(shí)間識(shí)別方面具有較差的精
振動(dòng)與沖擊 2018年11期2018-06-25
- 基于誤差和能量值的瞬態(tài)非平穩(wěn)信號(hào)分析方法
號(hào)時(shí)，采用何種小波基函數(shù)是特征分析與提取的關(guān)鍵之一。目前普遍采用定性的方法，即通過比較傳統(tǒng)信息價(jià)值函數(shù)與小波基函數(shù)，選擇小波基[9-11]，然而因該方法考慮原始信號(hào)與小波分解系數(shù)之間的關(guān)系，較難得到大幅提升原始信號(hào)特征描述精度。為此，本文從分析原始信號(hào)固有特性和小波基特征出發(fā)，融合小波重構(gòu)誤差與小波頻域能量值方法，提出一種小波基選擇與分析方法，解決因小波基選擇不當(dāng)而引發(fā)的瞬態(tài)非平穩(wěn)信號(hào)分析與處理精度低的問題。1 小波基選擇方法1.1 小波基函數(shù)特性分析工程
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2018年5期2018-05-22
- 小波閾值圖像去噪中小波基選擇
的小波，不同的小波基存在著特性差異，直接影響去噪效果。實(shí)驗(yàn)表明，不同噪聲的圖像在進(jìn)行閾值去噪處理時(shí)能夠選擇一種最優(yōu)的小波基，達(dá)到去噪效果最佳。關(guān)鍵詞：閾值；圖像去噪；小波變換；小波基中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）30-0245-021 引言隨著小波理論日益完善，小波以良好的時(shí)頻局部化特性在圖像去噪領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。目前小波去噪的方法大概可以分為三類：小波模極大值原理去噪、小波系數(shù)相關(guān)性去噪和小波閾值去
電腦知識(shí)與技術(shù) 2018年30期2018-01-04
- 基于小波包能量變化率的斜拉橋損傷識(shí)別淺析
波包分解層次與小波基函數(shù)在損傷識(shí)別中的效果，給出了最優(yōu)小波基和分解層次的選取方法，并將選定的小波基和分解層次運(yùn)用于斜拉橋主梁損傷識(shí)別。結(jié)果表明，Daubechies小波基尤其是高階Daubechies小波基的識(shí)別效果較好，且分解層次越大，識(shí)別效果越好，但計(jì)算量也會(huì)隨之增加，因此實(shí)際工程中應(yīng)綜合信息熵和計(jì)算時(shí)間來確定分解層次；小波包能量變化率指標(biāo)對(duì)損傷較為敏感，能夠檢測(cè)出損傷發(fā)生的位置。結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別； 斜拉橋； 信息熵； 小波包能量變化率； 小波基函數(shù)損傷識(shí)
四川建筑 2017年5期2017-11-09
- 交叉驗(yàn)證法在GIS超聲局部放電信號(hào)提取中的應(yīng)用
，自動(dòng)選取去噪小波基、階數(shù)及閥值。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠有效濾除振動(dòng)干擾信號(hào)，實(shí)現(xiàn)超聲信號(hào)到達(dá)時(shí)刻的精確辨識(shí)。局部放電；交叉驗(yàn)證；小波消噪；氣體絕緣組合電器；超聲0 引言超聲法是氣體絕緣組合電器 GIS（gas insulated switchgear） 局部放電檢測(cè)的常用手段之一[1]，精確讀取超聲信號(hào)波形是成功進(jìn)行局部放電檢測(cè)的前提。然而，復(fù)雜的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境以及GIS管壁的振動(dòng)等使得超聲信號(hào)中混入了大量噪聲，給信號(hào)的準(zhǔn)確讀取造成了困難。小波變換具有良好時(shí)頻特
山西電力 2017年4期2017-09-08
- 基于MPU6050加速度信號(hào)的匹配小波設(shè)計(jì)及去噪
擇前人所構(gòu)造的小波基，諸如Harr小波、Daubechies小波等。這些小波基沒有從實(shí)際的信號(hào)出發(fā)去最大化地匹配濾波器的輸出，導(dǎo)致加速度波形會(huì)出現(xiàn)較為明顯的失真情況。本文采用了能量匹配的方法，利用構(gòu)造出的9/7小波結(jié)合能量匹配原則找出最優(yōu)小波基。在此基礎(chǔ)上再用相鄰的高頻系數(shù)波形圖比較自適應(yīng)確定最優(yōu)分解層算法確定分解層次，然后結(jié)合構(gòu)造出的最優(yōu)小波基進(jìn)行去噪，得到不失真的加速度信號(hào)波形。MPU6050加速度信號(hào)；能量匹配；分解層次；9/7小波在檢測(cè)過程中獲取的
電子設(shè)計(jì)工程 2017年6期2017-03-27
- 步態(tài)識(shí)別的小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法*
解層數(shù)，采用的小波基函數(shù)為最優(yōu)小波基函數(shù).結(jié)果表明，本文方法在步態(tài)識(shí)別領(lǐng)域可以為步態(tài)信號(hào)小波去噪選擇最優(yōu)小波基函數(shù)和分解層數(shù)提供理論依據(jù).步態(tài)； 步態(tài)識(shí)別； 加速度信號(hào)； 小波去噪； 質(zhì)量評(píng)價(jià)； 小波基函數(shù)； 分解與重構(gòu)； 最優(yōu)參數(shù)近些年，隨著便攜式及可穿戴式智能設(shè)備的快速發(fā)展，基于加速度傳感器的步態(tài)生物特征識(shí)別技術(shù)成為研究熱點(diǎn)[1-3].步態(tài)作為生物特征之一，具有普遍性、可采集性和唯一性，且不易偽造及仿冒，可在無需主動(dòng)配合的情況下，隨時(shí)隨地保護(hù)便攜式電子
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2017年1期2017-02-10
- 連續(xù)、離散小波變換的橋梁健康檢測(cè)方法研究
波變換;曲率;小波基選擇1 概述由于荷載作用和外部環(huán)境的侵蝕，橋梁結(jié)構(gòu)出現(xiàn)一些輕微損傷，隨著服役時(shí)間的增長，這些輕微損傷會(huì)逐漸演變成大損傷進(jìn)而影響結(jié)構(gòu)的使用安全，盡早發(fā)現(xiàn)并修復(fù)這些輕微損傷將可以延長結(jié)構(gòu)使用壽命，保證結(jié)構(gòu)使用安全。小波變換可以檢測(cè)出信號(hào)細(xì)微變化，使用小波變換可以檢測(cè)出橋梁結(jié)構(gòu)輕微損傷。在橋梁損傷檢測(cè)中可以采用連續(xù)小波變換、離散小波變換、小波包變換，離散小波變換是將小波基函數(shù)的尺度因子和平移因子離散化，小波包變換是將信號(hào)的低頻部分進(jìn)一步分解。
福建建筑 2017年1期2017-02-08
- 基于小波變換的圖像壓縮中小波基的評(píng)價(jià)與選取
換的圖像壓縮中小波基的評(píng)價(jià)與選取甘宸伊，姚 遠(yuǎn)，楊彥偉，劉小兵，高喆榮(中國人民解放軍63788部隊(duì)，陜西 渭南 714000)針對(duì)圖像壓縮中小波基的選取自由度高的問題，討論了小波基的選擇依據(jù)，分析了正交性、對(duì)稱性、正則性、支撐性和消失矩等性能指標(biāo)對(duì)圖像編碼的影響。研究了利用均方誤差和峰值信噪比對(duì)圖像品質(zhì)的評(píng)價(jià)方法。利用MATLAB仿真，采用SPIHT壓縮算法，使用4種小波基對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行壓縮，對(duì)比其均方誤差、最大誤差、峰值信噪比和壓縮比，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行
兵器裝備工程學(xué)報(bào) 2016年12期2017-01-07
- 基于改進(jìn)自適應(yīng)小波基的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法
基于改進(jìn)自適應(yīng)小波基的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法劉洲峰 李 陽 李春雷(中原工學(xué)院電子信息學(xué)院 河南 鄭州 450007)為了改進(jìn)基于自適應(yīng)小波的織物疵點(diǎn)檢測(cè)效果，提出一種基于改進(jìn)自適應(yīng)小波基的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法。首先通過不同限定條件優(yōu)化得到多個(gè)自適應(yīng)小波基；然后分別對(duì)疵點(diǎn)圖像進(jìn)行小波分解，采用最大類間方差法分割子圖像；最后將多種自適應(yīng)小波基分割后的圖像進(jìn)行融合得到檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法能夠在較好保留疵點(diǎn)信息的同時(shí)，有效地減少檢測(cè)結(jié)果中的噪聲點(diǎn)。自適應(yīng)小波 小
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2016年11期2016-12-26
- 巖層破裂微震信號(hào)小波分析中小波基的選取
信號(hào)小波分析中小波基的選取王強(qiáng)，陳迅（江蘇科技大學(xué) 江蘇 鎮(zhèn)江 212003）傳統(tǒng)的信號(hào)分析只能對(duì)完全的時(shí)域或完全的頻域進(jìn)行分析，而小波可以描述信號(hào)時(shí)間（空間）和頻率（尺度）域的局部特性。小波變換是一種有效的處理微震信號(hào)的工具。然而，在分析同一信號(hào)時(shí)，不同的小波基會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。通過分析常用小波基的特點(diǎn)和巖層破裂微震信號(hào)的特點(diǎn)，結(jié)合計(jì)算的信噪比（SNR）和均方根誤差（RMSE）的結(jié)果來選擇合適的小波基。經(jīng)過Sym 8降噪處理后的SNR和RMSE分別是30
電子設(shè)計(jì)工程 2016年21期2016-11-21
- 基于最優(yōu)小波基選取的掘進(jìn)機(jī)振動(dòng)信號(hào)去噪方法
6)?基于最優(yōu)小波基選取的掘進(jìn)機(jī)振動(dòng)信號(hào)去噪方法李東鈺1，田慕琴1，宋建成1，鮑文亮2，馬昭2(1.太原理工大學(xué) 煤礦電氣設(shè)備與智能控制山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原030024；2.中煤科工集團(tuán)太原研究院有限公司，山西 太原030006)為了提高掘進(jìn)機(jī)振動(dòng)信號(hào)小波包去噪的效果，最大限度避免噪聲對(duì)信號(hào)特征提取的影響，提出了基于最優(yōu)小波基選取的掘進(jìn)機(jī)振動(dòng)信號(hào)去噪方法。該方法以信號(hào)頻譜為分析依據(jù)，首先確定了小波包分解的最優(yōu)分解層數(shù)，再選擇最優(yōu)小波基函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)
工礦自動(dòng)化 2016年10期2016-10-28
- 小波非參數(shù)回歸分析方法的實(shí)現(xiàn)及比較研究*
了基于小波核、小波基展開與小波閾值理論的三種非參數(shù)回歸分析實(shí)現(xiàn)方法.分析了三種方法的理論基礎(chǔ)、相互關(guān)系、優(yōu)缺點(diǎn)，通過對(duì)實(shí)現(xiàn)過程中未知參數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行定義，進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)值模擬.結(jié)果表明：文中給出的模型適用條件、參數(shù)選擇標(biāo)準(zhǔn)、自變量適用條件不滿足時(shí)修正算法的合理性.關(guān)鍵詞：小波；非參數(shù)回歸分析；小波基；小波閾值小波理論可以為非參數(shù)回歸提供迄今最新的強(qiáng)有力工具[1].從20世紀(jì)90年代開始，非參數(shù)回歸分析方法主要由小波閾值理論所主導(dǎo).基于小波的非參數(shù)回歸本質(zhì)
西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年5期2016-07-21
- 侵徹加速度信號(hào)零漂的處理方法*
漂數(shù)據(jù)，提出以小波基函數(shù)提取趨勢(shì)項(xiàng)的準(zhǔn)確度和信號(hào)重構(gòu)能力作為最優(yōu)小波基的選擇依據(jù)。研究表明：零漂信號(hào)的頻率范圍主要集中在100 Hz以內(nèi)；bior2.8小波基提取趨勢(shì)項(xiàng)準(zhǔn)確度較高，重構(gòu)侵徹加速度信號(hào)的誤差最小。含有零漂的侵徹加速度信號(hào)采用bior2.8最優(yōu)小波基分解出100 Hz以下的低頻趨勢(shì)項(xiàng)，能夠有效地消除零漂，得到的加速度一次積分與二次積分分別與實(shí)際的侵徹速度和侵徹行程保持了較好的一致性，行程相對(duì)誤差小于10%。消除零漂后的加速度信號(hào)可以為計(jì)行程自適
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2015年4期2015-11-18
- 多尺度測(cè)井分析方法的應(yīng)用分析
的應(yīng)用，但是在小波基的選取問題上尚且沒有詳細(xì)的研究與分析。而本文則主要針對(duì)小波基的基本性質(zhì)以及小波基對(duì)原始的測(cè)井信號(hào)的加權(quán)重構(gòu)進(jìn)行分析，對(duì)提高曲線的縱向分辨率情況進(jìn)行研究。多尺度分析；小波基；數(shù)據(jù)壓縮近些年來，處理測(cè)井資料的方法有許多，但是不斷的得到推廣的則是多尺度分析法，導(dǎo)致關(guān)于多尺度分析法和測(cè)井信號(hào)方面的文章越來越多，但是關(guān)于對(duì)選取小波基而進(jìn)行分析和研究對(duì)比文章還不是很多?？茖W(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，也使得鉆測(cè)井技術(shù)的應(yīng)用越來越普遍，對(duì)實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)的傳輸需求越
山東工業(yè)技術(shù) 2015年3期2015-05-06
- 信號(hào)降噪中小波基與閾值的選取研究
得到了一組離散小波基。1988年，Daubechies提出了具有緊支集的正交基，即Daubechies基。美國研究者Weaver等最早將小波變換用于圖像降噪[3]，Weaver等所用的算法是一種簡單的閾值降噪法。所謂閾值濾波就是把小波系數(shù)的幅值同一個(gè)閾值進(jìn)行比較，若小波系數(shù)的幅值比這個(gè)閾值小，則把小波系數(shù)置為0；若小波系數(shù)的幅值比這個(gè)閾值大，則把小波系數(shù)保留或進(jìn)行修改后保留。隨后美國數(shù)學(xué)家Donoho等對(duì)小波閾值濾波算法作了系統(tǒng)闡述，成為小波濾波方法的一個(gè)
機(jī)械制造 2015年12期2015-04-19
- 地震動(dòng)反應(yīng)譜擬合過程中小波基函數(shù)的選取*
應(yīng)譜擬合過程中小波基函數(shù)的選取*1) 中國沈陽110870沈陽工業(yè)大學(xué)建筑與土木工程學(xué)院 2) 中國濟(jì)南250014山東省地震局基于目標(biāo)功率譜， 本文從定量角度提出一種地震動(dòng)反應(yīng)譜擬合過程中小波基函數(shù)的選取方法． 首先通過修正不同小波基函數(shù)所對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)來擬合地震動(dòng)反應(yīng)譜； 然后設(shè)定總體誤差絕對(duì)值和誤差均方差這兩個(gè)定量指標(biāo)來描述各擬合波功率譜與目標(biāo)功率譜的差異， 借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)的獨(dú)立權(quán)數(shù)原理， 求得不同小波基函數(shù)所對(duì)應(yīng)的定量指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)值； 最后對(duì)比綜合
地震學(xué)報(bào) 2015年6期2015-04-17
- 小波閾值去噪在傳感器性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
程:選取合適的小波基函數(shù)，確定合理的分解層數(shù)，對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行小波分解，獲取各個(gè)尺度上的小波分解系數(shù);2）作用閾值過程:通過估計(jì)各個(gè)尺度上的高頻系數(shù)的噪聲水平確定閾值，然后利用該閾值對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行削減;3）重建過程:將處理后的小波系數(shù)進(jìn)行逆變換，重構(gòu)得到去噪后信號(hào)。從以上小波去噪過程可以看出:小波閾值作用函數(shù)和小波基的選擇是小波去噪的關(guān)鍵，直接影響試驗(yàn)數(shù)據(jù)的去噪效果。2 小波閾值去噪2.1 小波閾值函數(shù)的選取在對(duì)小波分解系數(shù)作用門限閾值處理操作時(shí)，主要有2種
傳感器與微系統(tǒng) 2014年6期2014-12-31
- 小波基預(yù)測(cè)函數(shù)控制在陶瓷燒成溫度控制中的應(yīng)用*
者提出一種基于小波基函數(shù)的陶瓷燒成窯溫度預(yù)測(cè)函數(shù)控制方法，仿真結(jié)果表明該方法的有效性。1 陶瓷燒成窯爐溫度預(yù)測(cè)函數(shù)控制根據(jù)控制系統(tǒng)的要求，對(duì)陶瓷燒成溫度進(jìn)行控制，要求控制過程輸出即燒成溫度能夠快、準(zhǔn)、穩(wěn)地達(dá)到設(shè)定溫度值。1.1 陶瓷燒成窯爐數(shù)學(xué)模型[16]為了獲得陶瓷燒成窯爐數(shù)學(xué)模型，可以從數(shù)學(xué)途徑分析其工藝過程,寫出有關(guān)的數(shù)學(xué)關(guān)系表達(dá)式,然后推導(dǎo)出被控對(duì)象的模型。作為具有代表性的生產(chǎn)過程,陶瓷燒成窯爐模型可表示為以下常見工業(yè)過程：(1)式中：K——比例常
陶瓷 2014年9期2014-10-19
- 圖像壓縮中基于分形維數(shù)的小波基選取
基于分形維數(shù)的小波基選取唐國維1,王苫社2,張 巖1(1.東北石油大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院,黑龍江 大慶 163318; 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)小波函數(shù)具有多樣性,采用不同的小波基對(duì)圖像進(jìn)行壓縮后,重構(gòu)圖像的質(zhì)量有一定差別.為了選取合適的小波基對(duì)圖像進(jìn)行小波變換編碼,提出一種基于分形維數(shù)的小波基選取的圖像壓縮方法.通過差分計(jì)盒法計(jì)算相關(guān)圖像的分形維數(shù),將圖像按照分形維數(shù)數(shù)值的不同劃分為不同類別.選取每類中
東北石油大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年1期2014-10-03
- 基于最優(yōu)小波基的主泵裂紋轉(zhuǎn)子特征識(shí)別研究
題沒有解決——小波基的選擇問題。不同的小波基具有不同的性質(zhì)，對(duì)信號(hào)的分析能力也不同，對(duì)同一信號(hào)采用不同的小波基得到的結(jié)果也不同［1－3］，在小波應(yīng)用中，多數(shù)采用離散的 db小波或者h(yuǎn)aar小波，也有少部分利用連續(xù)的morlet小波［4］。眾多學(xué)者也積極對(duì)這一領(lǐng)域開展研究，例如，Yang等［5］利用最大形狀匹配的原則來確定適合振動(dòng)信號(hào)的小波基，Schukin等［4］利用最小總誤差和時(shí)頻分辨率的規(guī)則來選擇適合沖擊信號(hào)的小波基，但是多數(shù)研究結(jié)果也都只是從某一方面
振動(dòng)與沖擊 2014年21期2014-09-18
- 模式自適應(yīng)小波構(gòu)造與添加及其在爆破振動(dòng)信號(hào)分析中的應(yīng)用
波分析所用到的小波基既不是任意的也不是唯一的，同一信號(hào)使用不同小波基進(jìn)行分析時(shí)會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。因此，如何根據(jù)被分析信號(hào)的特征選擇或構(gòu)造最佳小波基、提高信號(hào)處理的效率與質(zhì)量是小波理論應(yīng)用研究的主要目的[4]。雖然在MATLAB小波分析工具箱中有大量小波基函數(shù)可供選擇，完全可以滿足一般信號(hào)分析處理需要，但由于其不確定性和對(duì)具體問題沒有針對(duì)性的事實(shí)，已嚴(yán)重影響了小波分析的實(shí)際應(yīng)用效果。如果能根據(jù)爆破振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)及分析應(yīng)用的目的，設(shè)計(jì)一個(gè)與之相匹配的小波基函數(shù)，
振動(dòng)與沖擊 2014年12期2014-09-07
- 水電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)小波去噪?yún)?shù)優(yōu)選方法研究
波去噪過程中，小波基種類和分解層數(shù)對(duì)信號(hào)去噪效果有很大影響[1-4]。目前在水電機(jī)組領(lǐng)域，尚無具體方法確定小波基和分解層數(shù)，本文針對(duì)國內(nèi)某電站上機(jī)架振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合去噪指標(biāo)，對(duì)小波基和分解層數(shù)優(yōu)選方法進(jìn)行了研究。2 小波變換與去噪原理小波函數(shù)的確切定義[5-6]為：設(shè)ψ（t）為一平方可積函數(shù)，即ψ（t）∈L2（R），若其傅里葉變換ψ（t）滿足條件：則稱ψ（t）為一個(gè)基本小波或小波母函數(shù)。式（1）為小波函數(shù)的可容許條件。將小波母函數(shù)ψ（t）進(jìn)行伸縮和平移，就可
陜西水利 2014年5期2014-07-25
- 改進(jìn)小波閾值去噪方法處理FBG傳感信號(hào)
礎(chǔ)上，合理選取小波基和分解層數(shù)，對(duì)FBG含噪反射譜進(jìn)行處理。2 小波閾值去噪設(shè)一維觀測(cè)信號(hào)如式(1):其中，s(t)為原始信號(hào);n(t)為方差σ2的高斯白噪聲，服從(0，σ2)。真實(shí)信號(hào)通常為低頻或者比較平穩(wěn)的信號(hào)，而噪聲則表現(xiàn)為高頻信號(hào)。小波變換的稀疏性及去相關(guān)性保證了真實(shí)信號(hào)的能量集中在有限的小波系數(shù)上，由信號(hào)產(chǎn)生的小波系數(shù)幅值較大，但其數(shù)目較?。?－10］;而噪聲的能量比較均勻的分布在所有的小波系數(shù)上，其對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)幅值較小。因此通過在不同尺度上選
激光與紅外 2014年1期2014-01-23
- 小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的對(duì)比研究*
個(gè)以上的函數(shù)(小波基)去逼近原函數(shù)［8］。設(shè)信號(hào)x(t)是平方可積函數(shù)，則x(t)的小波變換為該信號(hào)與小波函數(shù)ψ(α，τ)(t)的內(nèi)積，為:式中α和τ分別為伸縮和平移因子，ψ*(t)是ψ(t)的共軛。小波變換實(shí)際上是對(duì)函數(shù)的分解，小波變換具有帶通的功能，即可以利用小波變換將原信號(hào)分解成不同頻率的信號(hào)，每個(gè)頻率帶互不重疊，所分解的頻率區(qū)間包含了原函數(shù)的所有頻段。由于信號(hào)中的有用部分與噪聲具有不同的時(shí)頻特性，如變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，變形信號(hào)通常表現(xiàn)為低頻信號(hào)或是一些
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2012年2期2012-11-14
- 小波基對(duì)多聚焦圖像融合效果的影響
434023)小波基對(duì)多聚焦圖像融合效果的影響孫玉秋，馮小強(qiáng)，王 蓉 (長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北 荊州 434023)不同的小波基函數(shù)對(duì)圖像融合的效果不同。通過研究小波基函數(shù)的主要特征，采用相同的分解級(jí)數(shù)和融合準(zhǔn)則，對(duì)已配準(zhǔn)的多聚焦圖像應(yīng)用不同的小波基進(jìn)行融合試驗(yàn)，低頻系數(shù)用均值進(jìn)行融合，高頻系數(shù)用最大絕對(duì)值進(jìn)行融合，并且應(yīng)用客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)平均梯度、信息熵、邊緣保留度、互信息及標(biāo)準(zhǔn)差等對(duì)不同小波基融合后得到的圖像進(jìn)行分析對(duì)比，總結(jié)出多聚焦圖像融合不同的小
長江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版) 2012年1期2012-11-08
- 基于多小波基的聯(lián)合圖像去噪方法*
換的一個(gè)特點(diǎn)是小波基的多樣性。選擇使用多個(gè)小波基來處理圖像,既保持了單小波的諸多優(yōu)點(diǎn),又克服了其缺陷，而且可以把小波十分重要的光滑性、緊支性、正交性、對(duì)稱性等完美地結(jié)合起來。在圖像處理中，這些特性具有很重要的作用。正交性對(duì)信號(hào)或者圖像重構(gòu)獲得較好的平滑效果非常有用。對(duì)稱性能夠避免移相。與緊支小波相對(duì)應(yīng)的濾波器是有限脈沖響應(yīng)FIR(Finite Impulse Response)濾波器，它能使得相應(yīng)的快速小波變換之和是有限的。光滑性對(duì)壓縮有著重要作用，因?yàn)槿?/div>
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2012年2期2012-08-08
- 基于小波變換的ICESAT-GlAS波形處理
大程度上取決于小波基，因?yàn)椴⒉皇撬械?span id="xbbzlrf" class="hl">小波基都適合于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)信號(hào)的處理，即使是同一信號(hào)用不同的小波基進(jìn)行處理也會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。小波基的選擇目前沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文是通過比較分析小波基的5個(gè)主要參數(shù)(正交性、對(duì)稱性、正則性、消失矩、支撐長度)來確定選用哪種小波基，并以吉林省汪清林業(yè)局經(jīng)營區(qū)的ICESAT-GLAS波形數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，進(jìn)行去噪效果的比較分析。1 數(shù)據(jù)收集及其預(yù)處理1.1 ICESAT-GLAS 數(shù)據(jù)本文采用的ICESAT-GLAS數(shù)據(jù)是從森林工程 2012年5期2012-08-02
- 基于遙感圖像壓縮的最佳小波分解層數(shù)研究
征，及所選取的小波基來確定。2 小波基的選取小波變換，實(shí)質(zhì)上是將圖像信號(hào)投影到由小波基函數(shù)構(gòu)成的函數(shù)空間中，得到小波分解系數(shù)，從理論上講，由小波分解系數(shù)通過小波逆變換可準(zhǔn)確重構(gòu)信號(hào)。但實(shí)際上，并不是所有的小波基都適合圖像分解，小波基必須依據(jù)以下的條件來選取:①正交性;②對(duì)稱性及線性相位;③正則性;④消失矩階數(shù);⑤緊支撐性。通常，在選擇小波基時(shí)，首先考慮其對(duì)稱性和正交性，一般會(huì)放棄一部分正交性而選擇具有線性相位的雙正交小波基，以減少感官誤差;然后考慮其正則性微處理機(jī) 2012年4期2012-07-25
- (I)空間上的B-樣條插值小波基
次B-樣條插值小波基，這是一個(gè)半正交Riesz小波基.最后給出了小波基的公式.()I；B-樣條插值小波；基小波基構(gòu)造始于Haar在1910年提出的小波規(guī)范正交基.1986年，Mallat在尺度逼近的基礎(chǔ)上提出了多分辨分析，為小波基的構(gòu)造提供了一般的途徑，之后,人們據(jù)此構(gòu)造出了大量的各種類型的小波基，例如正交小波基，雙正交小波基等[1-6].這些小波基被廣泛用于信號(hào)處理、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域.賈榮慶等在文[7]介紹了三次插值樣條小波在廣義四階橢圓偏微分方程中的應(yīng)用- 基于最優(yōu)小波基的軸承故障狀態(tài)特征提取方法研究*
，在此過程中，小波基的選擇是任意的，而小波基函數(shù)具有不唯一性，使用不同的小波基分析同一振動(dòng)信號(hào)效果不同。因而，在降噪及信號(hào)特征提取過程中，關(guān)鍵問題在于最優(yōu)小波基的選取。本文引入文獻(xiàn)［4］提出的SUMVAR這一指標(biāo)來衡量不同小波基對(duì)于分析滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的優(yōu)劣，對(duì)不同小波基求其SUMVAR值，認(rèn)為SUMVAR值最大者為最優(yōu)小波基;運(yùn)用最優(yōu)小波基及其他小波基分別對(duì)軸承仿真信號(hào)及故障實(shí)驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行小波降噪，分析降噪信號(hào)與原信號(hào)的能量比值，降噪信號(hào)與原信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差，峭制造技術(shù)與機(jī)床 2011年12期2011-10-20
- 基于小波變換的遙感圖像壓縮①
比較好的效果。小波基也有無窮多組，用不同的小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換和壓縮編碼，得到的結(jié)果是不同的。當(dāng)然并不是所有的小波基適合于圖像的壓縮編碼，這就要求根據(jù)不同小波基性質(zhì)與圖像壓縮編碼特點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，有針對(duì)性的選擇適合的小波基進(jìn)行圖像壓縮。而小波基的選擇又直接決定了圖像壓縮的壓縮效果和壓縮速度。1 小波變換基礎(chǔ)小波函數(shù)的定義［1－2]為：設(shè)φ（t）為一平方可積函數(shù)，即φ（t）∈L2（R），若其傅立葉變換Ψ（w）滿足條件稱φa，b（t）為依賴于參數(shù)a，b的全球定位系統(tǒng) 2011年5期2011-07-18
- 小波變換的時(shí)頻分析及其在實(shí)際中的應(yīng)用
依賴于a，τ的小波基函數(shù)。它們是一組φ(t)經(jīng)過伸縮平移得到的函數(shù)序列。時(shí)頻分析中常用的是連續(xù)小波變換，在實(shí)際信號(hào)處理中常用離散小波變換及其逆變換。連續(xù)小波變換表達(dá)式為:離散小波變換表達(dá)式為:由以上我們可以看出來，小波變換時(shí)一種積分變換。小波基并不唯一，即存在許多不同特性的小波基函數(shù)，這是它與Fourier變換不同的地方。小波基存在尺度和平移τ兩個(gè)參數(shù)，所以函數(shù)經(jīng)過小波變換，就可以將一個(gè)時(shí)間函數(shù)投影到時(shí)間——尺度平面上，從而同時(shí)獲得信號(hào)的時(shí)間和頻率分量，實(shí)- 小波多分辨方法在基樁檢測(cè)中的應(yīng)用
意圖。1.2 小波基的選取在小波分析的工程應(yīng)用中,小波基函數(shù)決定了小波變換的效率和效果。不同的小波基具有不同的時(shí)頻局部化能力,反映不同的信號(hào)特征,因此在對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解時(shí)選取一個(gè)性質(zhì)好的小波基就非常重要,而且對(duì)于特定信號(hào)采用的基函數(shù)不同,其分析結(jié)果也會(huì)相差很大,針對(duì)反射波法檢測(cè)信號(hào),對(duì)選擇的小波基有以下要求：1)由于樁基檢測(cè)信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào),分析的關(guān)鍵是提取信號(hào)的瞬時(shí)突變成分,選擇的小波基的消失矩 N應(yīng)滿足N＞a(a是信號(hào)的 Lipschitz指數(shù))的要求。山西建筑 2011年9期2011-01-24
- 多小波基多尺度多傳感器數(shù)據(jù)融合
的函數(shù)均可作為小波基函數(shù)。小波分析方法的一個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)在于小波基的多樣性，不同的小波基往往具有不同的時(shí)頻特性，能夠有效地表示一個(gè)信號(hào)的不同部分或不同特征。信號(hào)和噪聲經(jīng)過小波分解后，各尺度的系數(shù)分布情況會(huì)影響到去噪結(jié)果，而小波基的選取又在一定程度上影響著分解后的小波系數(shù)分布。因而，小波基選取的好壞直接影響到信息去噪的效果。小波變換本身固有的特性使得它在數(shù)據(jù)處理中有著其他方法難以比擬的優(yōu)勢(shì)，小波變換已被越來越多的學(xué)者們應(yīng)用到多傳感器的數(shù)據(jù)融合中。盡管利用小波變換傳感器與微系統(tǒng) 2010年9期2010-12-07
- 基于小波變換的CT/PET圖像融合最佳參數(shù)研究
出一種確定最佳小波基函數(shù)和分解層數(shù)的方法。從圖像的信息熵出發(fā)，通過比較低頻子帶圖像熵差與原始圖像熵差的接近程度，選擇每一種小波基所對(duì)應(yīng)的最佳分解層數(shù);在小波分解層數(shù)確定的情況下，結(jié)合圖像融合評(píng)價(jià)方法，選擇最佳的小波基函數(shù)。與引入融合效果的評(píng)價(jià)構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)來確定小波參數(shù)相比，該方法極大地簡化了判別過程;將該方法應(yīng)用于CT/PET圖像融合，獲得了較好的融合效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法簡單可行，對(duì)基于小波變換圖像融合的小波參數(shù)選取有一定的指導(dǎo)意義。CT/PET中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào) 2010年4期2010-09-11
- 基于小波變換的ICESAT-GlAS波形處理