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听觉诱发电位信号的小波消噪方法研究

·摘　要:本文对听觉诱发电位（auditory brainstem response,ABR）的信号消噪方法进行研究,采用Daubechies5（DB5）小波分析方法进行去噪处理。首先在MATLAB中对信号进行频谱分析,然后再利用小波工具箱找到DB5是适合于分析ABR信号的最优小波基,结合频谱分析结果提出小波系数的选取算法。研究表明选用DB5小波对测量信号进行变换处理,该分析方法不仅大大减少了叠加

📅 2024-12-01 23:00:02 ⬇️ 4 👁️ 892

小波变换在流量计阶跃响应信号消噪中的应用

·摘　要:讨论了小波变换对空气质量流量计阶跃响应信号的消噪方法，选取具有5阶消失矩的Daubechies小波对含有噪声的原始信号进行逐层分解，对各层细节信号分别进行阈值处理，重构出消噪后的信号。最后与巴特沃斯数字低通滤波器的消噪效果进行比较，证实了小波变换消噪的效果更好。[著者文摘] 

📅 2024-10-08 12:10:01 ⬇️ 7 👁️ 4,913

提升小波变换的SIMD_PE阵列实现

·摘　要:对面向G级像素帧处理的高效实现，提出一种基于SIMD PE阵列的Daubechies 9-7提升小波变换的数据并行实现方案．针对提升小波变换的不同提升阶段，采用阶段内并行、阶段间串行的处理方式，避免了阶段内处理中的数据相关，大幅度地提高了处理的速度．为减少多层分解变换中PE间通信开销，采用行、列动态PM2I网互联结构，实现了不同分解层次中相关PE间的直接互联，降低了各层变换中PE间的通信

📅 2024-09-15 05:20:53 ⬇️ 7 👁️ 9,362

利用小波包分解提取思维脑电40Hz阵发性信号

·摘　要:确定大脑思维活动与脑电记录之间的时间对应关系是思维脑电研究的关键,阵发性40Hz脑电信号理论有效地解决脑电信号的选择问题,而准确提取阵发性40Hz脑电信号成为分析思维脑电的前提。论文在研究小波包分解与重构的特征的基础上,讨论了小波包分解树的频带分布规律,确定以Shannon熵为熵标准选择Daubechies5小波对脑电信号的进行9层分解,并通过重构获得了频带约为36.1—43.9Hz的窄

📅 2024-08-12 16:30:02 ⬇️ 10 👁️ 2,647

一种基于Daubechies小波变换的图像边缘检测算法

·摘　要:基于Daubechies小波变换提出了一种图像边缘检测算法，并将其应用到岩芯图像的边缘处理中，以很好地获取了岩芯的裂缝、颗粒等信息。实际应用结果表明，基于Daubechies小波变换的图像边缘检测算法非常适合于岩芯的边缘检测。[著者文摘] 

📅 2024-08-11 09:50:01 ⬇️ 9 👁️ 6,454

多尺度多特征仿生人脸识别

·摘　要:本文使用Daubechies正交小波变换对人脸图像进行二次小波分解：首先对第二次小波变换低频子图像进行PCA分析。运用邻域法进行分类得到距离隶属度。利用模糊分析提取出候选样本，对候选样本第一次小波变换的低频子图像进行PCA分析，运用最近邻域法进行分类得到最终识别结果。实验表明：小波变换预处理得到多尺度多特征；分类结果之间具有一定的互补性，同时可以提高分类性能。[著者文摘] 

📅 2024-08-08 20:10:01 ⬇️ 3 👁️ 6,259

基于含噪语音统计特征的小波去噪算法分析与实现

·摘　要:小波分析在信号处理方面具有优越性．本文将其应用于语音信号处理，所做的主要工作：证明了Daubechies小波语音能量守恒；基于舍噪语音的统计特征，提出了样本方差闲值小波分解算法及重构算法；将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音除噪，并运用于多组实验进行对比．仿真数据表明，本算法效果较优．[著者文摘] 

📅 2024-07-03 08:30:01 ⬇️ 8 👁️ 9,823

基于改进型小波基的图像压缩方法研究

利用变分原理和二维非张量积样条小波对原有的Daubechies 小波基进行改造，并结<BR>合多层感知器建立起图像压缩方案，对标准Lenna 图像信号进行实验，计算结果证明恢复图象有良好的效果和较高的

📅 2024-01-26 21:30:02 ⬇️ 6 👁️ 3,152

JPEG2000中小波变换的研究与FPGA实现

JPEG2000是新一代图像压缩标准,JPEG2000与传统JPEG最大的不同,在于它放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)为主的区块编码方式,而采用以小波转换(Wavelet Transform)为主的多解析编码方式.离散小波变换算法是现代谱分析工具,在图像处理与图像分析领域正得到越来越广泛的应用.由于JPEG2000标准具有复杂的算法,全部用

📅 2024-01-06 12:50:01 ⬇️ 8 👁️ 554