多分
共 4 篇文章
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基于分块的多尺度小波频域数字水印
<span id="LbZY">数字水印是数字信息安全领域研究的一个热点。小波变换算法以其多分辨率分析的特性在应用数学方面取得了一定的发展。文中结合小波算法，在数字图像的低频域中采用分块方法来嵌入数字水印，改进了小波多尺度分解算法，通过实验说明，该数字水印算法对数字水印的稳定性效果明显</span><br />
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形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px;">针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，
基于小波分析的脉搏波信号处理
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对脉搏波信号进行分析之前，对信号的去噪非常重要，本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪，分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析，通过大量实验对比，比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪，得到了满意的去噪效果。<br />
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脉搏波信号降噪和特征点识别研究
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具