阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法，研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。然后利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号的去噪仿真分析，仿真结果表明小波变换去除噪声具有很强的实用性。
上传时间： 2017-09-10
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利用小波包频带能量进行故障频带确定，进而采用希尔伯特变换进行包络分析，找出故障特征频率。
上传时间： 2016-05-24
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MATLAB 小波分析 振动信号的小波能谱熵
上传时间： 2017-04-10
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用小波分析，实现小波变换时间-频率图和时间-尺度图的绘制，有详细的参数说明
上传时间： 2017-12-23
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本书共9章，从小波分析的基础、小波空间的分解和小波变换的实现三个方面对“小波理论、算法与滤波器组”进行阐述。其主要内容包括：信号变换与框架原理，多抽样系统与滤波器组，小波与小波变换等。
上传时间： 2021-11-03
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长期以来，小电流接地系统单相接地的故障选线和定位问题一直没能很好的解决，由于系统故障信号微弱，易受到各种干扰的影响，同时故障条件、运行方式的可变性，使得信号特征也不一样，因此已经提出并在实践中取得应用的一些方法都存在着一定的缺陷，无法适应多变的故障情况。本文在了解国内外配电网故障选线研究工作的基础上，对各种选线方法进行了归纳总结，并对存在的问题实质进行了深入分析。本文采用小波变换分析了单相接地故障时系统暂态电流分量的分布特征，讨论了通过数据融合技术把多种选线方法融合，从而为小电流接地系统单相接地故障选线提供了一条新的路径。
上传时间： 2013-07-01
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针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题，提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换，通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸
上传时间： 2013-04-24
上传用户：gxf2016
在卫星遥感设备中，随着遥感技术的发展和对传输式观测卫星遥感图像质量要求的不断提高，航天遥感图像的分辨率和采样率也越来越高，由此引起高分辨率遥感图像数据存储量和传输数据量的急剧增长，然而卫星信道带宽有限。为了尽量保持高分辨率遥感图像所具有的信息，必须解决输入数据码率和传输信道带宽之间的矛盾。所以星载高分辨率遥感图像数据的高保真、实时、大压缩比压缩技术就成了解决这一矛盾的关键技术。FPGA器件为实现数据压缩提供了一种压缩算法的硬件实现的一个理想的平台。FPGA器件集成度高，体积小，通过用户编程实现专门应用的功能。它允许电路设计者利用基于计算机的开发平台，经过设计输入，仿真，测试和校验，直到达到预期的结果，减少了开发周期。小波变换能够适应现代图像压缩所需要的如多分辨率、多层质量控制等要求，在较大压缩比下，小波图像压缩质量明显好于DCT变换，因此小波变换成为新一代压缩标准JPEG2000的核心算法。同时，小波变换的提升算法结构简单，能够实现快速算法，有利于硬件实现，因此提升小波变换对于采用FPGA或ASIC来实现图像变换来说是很好的选择。本文针对卫星遥感图像的数据流，主要研究可以对卫星图像进行实时二维小波变换的方案。针对提升小波变换的VLSI结构和FPGA设计中的关键技术，从边界延拓、滤波器结构、整数小波、定点运算、原位运算等方面进行了研究和讨论，并且完成了针对卫星遥感图像的分块二维9/7提升小波变换的FPGA实现。采用VerIlog语言对设计进行了仿真验证，并将仿真结果同matlab仿真结果进行了比较，比较结果表明该方案能实现对卫星遥感图像数据流的二维提升小波变换的功能。同时QuartusII综合结果也表明，系统时钟能够工作在很高的频率，可以满足高速实时对卫星图像的小波变换处理。
上传时间： 2013-06-15
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随着多媒体技术的发展，数字图像处理已经成为众多应用系统的核心和基础。它的发展主要依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域：图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式：专用的图像处理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中，低层的图像预处理的数据量很大，要求处理速度快，但运算结果相对比较简单。相对于其他两种方式，基于FPGA的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。本文设计了—种基于FPGA的小波域图像去噪系统。首先，阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理，重点讨论了小波邻域阈值(NeighShrink)去噪算法，并给出了该算法相应的Matlab 仿真；然后，为了改进邻域阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点，本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类的邻域阈值去噪算法和以斯坦无偏估计 (SURE)为准则同时结合小波系数尺度间关系的邻域阈值去噪算法。经Matlab实验表明，相比于其他几种经典算法，本文提出的两种改进算法在滤除噪声的同时能更好地保护图像细节，并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础上本文将提出的改进小波邻域阈值去噪算法进行了相应的简化，以满足低噪声处理要求且易于在FPGA上实现；最后，给出了基于 FPGA的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和FPGA内部各功能模块的具体实现方案，包括二维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、SDRAM存储器控制模块、去噪计算模块和系统核心控制模块，并对各个系统模块和整体进行了仿真验证，结果表明本文设计的基于FPGA 的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求，具有一定的理论和实际应用价值。关键词：图像处理系统，FPGA，图像去噪算法，小波变换
上传时间： 2013-05-16
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·期刊论文：小波变换在数字图像处理中的应用
上传时间： 2013-06-23
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