傅里叶变换是信号处理领域中较完善、应用较广泛的一种分析手段.但傅里叶变换只是一种时域或频域的分析方法,它要求信号具有统计平稳,即时不变的特性.但是实际应用中存在很多非平稳信号,它们并不能很好的用傅立叶变换来处理.小波变换的出现解决了这个问题,它在处理非平稳信号方面具有傅立叶变换无法比拟的优越性.小波变换在通信技术、信号处理、地球物理、水利电力、医疗等领域中获得了日益广泛的应用.小波变换的研究成为了当今学术界的一个热点.随着现代数字信号处理朝着高速实时的方向发展,纯软件的程序式信号处理方法越来越不能满足实际应用的需求,因此人们希望用硬件电路来实现高速信号处理问题.基于以上原因,该文在研究了小波变换的基本理论和特点的基础上,重点研究了小波变换的VLSI电路构架,并用FPGA实现了它的功能.毫无疑问,该文所做的具体工作在理论和实践上都有参考价值.论文中,在简单介绍了小波变换的基本理论、特点和应用;对信号小波变换分解,重构的MATLAB算法进行了分析,为硬件实现奠定了理论基础.论文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基础上,以直观的图形方式描述了算法的流程图;并由此提出了基于VLSI的电路模块架构.根据上述模块结构,对相关模块进行了硬件描述语言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平台上(ACTIVE-HDL)进行了仿真.在仿真正确的前提下,该文选用了EP20K100BC356-1V芯片作为目标器件进行了综合和后仿真,并且将仿真结果通过MATLAB与理论参数进行了比较,结果表明设计是正确的.对设计中存在的误差和部分模块的进一步优化,该文也作了分析和说明,为下一步实现通用IP核设计奠定了基础.
上传时间： 2013-06-27
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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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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
上传时间： 2013-11-08
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在鱼雷技术发展中，低截获概率技术（LPI）的采用大大提高鱼雷的作战能力，同时也对截获信号提出了更高的要求。本文将基于小波分析的检测方法，具体对有效的低截获特征信号信号进行检测，相比于短时傅里叶变换的基础上，采用Daubechies5小波对信号进行分解变换，证明小波分析方法的有效性及优越性。
上传时间： 2013-10-22
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为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：如果你也听说
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，然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理，对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析，能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明，该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点，不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率，能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征，适合齿轮故障的在线监测和诊断。
上传时间： 2013-11-01
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这是用小波变换模极大值重建信号的源程序，数据是一心电信号，在matlab6。5下实现，来源于胡广书的《现代信号处理教程》附属光盘，现提供给大家供大家学习参考，滤波部分可以根据个人情况进行修改。程序包含四个部份，其中wave_peak实现信号的分解并求出模极大值
上传时间： 2015-05-18
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我编写的利用trous（多孔算法）实现小波变换，利用‘db4’小波函数分解两层，其中卷积运算采用频域的fft算法，给出了仿真信号的处理结果。
上传时间： 2015-05-26
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小波在信号处理中的应用，利用小波对信号进行分解和重构，而且对信号进行噪声的阈值处理。
上传时间： 2013-12-16
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文章利用MATLAB语言及其小波工具箱，采用小波变换算法，开发数字水印嵌入系统，通过对原始静态图像和二值图像水印进行小波多分辨率分解，组合对应方向上的小波细节子图数据，从而实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印。有部分代码
上传时间： 2015-10-12
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