基于小波基函数的语音增强研究

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，在时间上和频率上都有很好的局部性，小波变换可同时进行时域和频域分析，具有多分辨特性，特别适合于处理非平稳信号。小波基是由小波函数经过平移和伸缩得到，具有简单、灵活、随意的特性和多分辨分析的功能。通过计算机仿真小波基函数对语音去噪的实现，并分析了不同阀值函数在语音处理中的效果，仿真结果表明，这些方法的运用能有效改善语音的失真程度，具有一定的实践指导意义。     

基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现。而且,浊音和清音也各有其特性．鉴于此特点,给出了一种基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比．仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法．     

基于子带分解及分数傅立叶变换的语音增强算法

给出了一种基于子带分解并在子带中应用分数阶傅里叶变换(FRFT)的语音增强新方法.该方法把带噪语音信号分解成子带信号后,对子带信号进行了特定阶次下的分数阶傅里叶变换,通过子带谱减后的信号估计语音模型参数,再利用卡尔曼滤波对子带信号进行滤波,最后由滤波后的信号重构全带语音信号,实现语音增强.实验表明:该方法在减少卡尔曼滤波计算量的同时,也很大程度上提高了语音增强的质量.     

GPS动态实测数据的小波降噪

介绍了小波变换理论,阐述了小波降噪原理、算法及3种噪声处理方法,概括描述了4种阈值规则的选取方法,以及在选用不同的小波基函数和分解层数对降噪效果的影响。在假设噪声为高斯白噪声的前提下,根据小波分解和重构法,对含噪信号进行降噪处理,并对GPS接收机得到的实测信号进行分析和效果比对。     

小波分析在桥梁健康监测中的应用研究

基于钢筋混凝土梁信号采集试验,选用恰当的小波基函数,利用小波分析技术在信号处理和数据分析领域的优势,通过小波分析对信号进行分解和重构,分析桥梁结构在振动时振动信号的奇异性,最终可实现桥梁健康监测中的损伤预警和对结构工程损伤的早期诊断,从而为结构的维修加固提供可靠的依据.     

基于Matlab的Bark子波实现

文章给出了一种用Matlab实现Bark子波的方法．引入子波基函数与实际频率的关系，介绍了Bark子波的定义和数学性质，结合Matlab进行算法实现并进行了仿真实验，结果表明Bark子波对语音信号具有很好的重构性能。     

基于小波的声发射信号特征分析

根据声发射信号的特点及实际应用中对声发射信号分析的需要,提出了一套声发射信号小波分析的小波基选取规则方法,根据提出的选择方法从常用的小波基中选出较适合声发射信号分析的几种,再通过对仿真的声发射信号进行分析得到结论:Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波是适合于声发射信号分析的小波基.最后通过对能反映源特征的频带信号进行重构,这样能更好更有效的提取声发射信号的本质特征.     

小波分析在桥梁健康监测中的应用研究

基于钢筋混凝土梁信号采集试验,选用恰当的小波基函数,利用小波分析技术在信号处理和数据分析领域的优势,通过小渡分析对信号进行分解和重构,分析桥梁结构在振动时振动信号的奇异性,最终可实现桥梁健康监测中的损伤预警和对结构工程损伤的早期诊断,从而为结构的维修加固提供可靠的依据。     

基于优化小波基的电力故障暂态数据压缩研究

在论述基于 辨分析的小波基构造方法和小波分解理论的基础上,针对电力故障信号富含瞬时性强、衰减快暂态成分的特点,研究了基于信号离用小波逼近品质,即离散逼近时域二范数最大的小波基优化方法。分析表明,基于优化小波基的离散小波变换对电力故障暂态数据具有较主的压缩比和较小的重构误差。     

井下低压电力线多载波通信系统的小波基选择

在简要分析我国煤矿配电网的基本结构的基础上,提出基于小波变换的通信系统,该系统采用小波基取代传统的正交频分复用中的余弦函数基的多载波调制技术.通过对6种典型小波基分析比较,结合井下低压电力线的应用条件,给出OFDM通信系统中小波基的选择原则,指出正交性在OFDM系统中具有重要作用.     

Relations Between Wavelet Network and Feedforward Neural Network

A comparison of construction forms and base functions is made between feedforward neural network and wavelet network. The relations between them are studied from the constructions of wavelet functions or dilation functions in wavelet network by different activation functions in feedforward neural network. It is concluded that some wavelet function is equal to the linear combination of several neurons in feedforward neural network.     

基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究

由于多小波分析方法的特殊性,需要对原始信号进行预处理.不同的预处理方法对多小波去噪效果有着非常明显的影响.文中介绍了多小波理论,选用GHM多小波,采用了4种预处理方法对信号进行预处理,分析了基于这4种方法进行信号去噪的结果,并与单小波处理结果进行了比较.将比较结果应用于检测系统输出电压信号进行分析,结果表明,利用多小波变换方法对暂态信号去噪比用单小波方法具有明显的优越性.     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

Forecasting of stock returns by using manifold wavelet support vector machine

An admissible manifold wavelet kernel is proposed to construct manifold wavelet support vector machine(MWSVM) for stock returns forecasting.The manifold wavelet kernel is obtained by incorporating manifold theory into wavelet technique in support vector machine(SVM).Since manifold wavelet function can yield features that describe of the stock time series both at various locations and at varying time granularities,the MWSVM can approximate arbitrary nonlinear functions and forecast stock returns accurately.T...     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

Chaff cloud jamming suppression based on wavelet transform

Radar target signals and chaff cloud jamming signals have different characters by the wavelet transform. The wavelet coefficients of radar target signals are highly correlated with its near-and-near-scale wavelet coefficients, however the correlativity between the wavelet coefficients of chaff cloud jamming signals and its near-and-near scale wavelet coefficients is less significant. Based on the binary-base discrete wavelet transform and the correlation algorithm, the method of target entropy to estimate standard variance of the jamming signals and each scale is proposed to ensure reasonable threshold, to suppress chaff cloud signals and finally to reconstruct mixed signals by the improved spatially selective noise filtration (ISSNF) method. The extensive simulation results show that the proposed method can availably suppress chaff cloud jamming and decontaminate target echo.     

小波分析的应用及其MATLAB程序实现

主要介绍几种常用的小波函数及小波分析的特点，在此基础之上又介绍了一维小波、二维小波及小波包的应用，并给出一个用MATLAB程序实现一维小波在信号奇异性检测例子。     

基于分数小波变换的空域相关特性的信号降噪新方法

简要介绍了分数小波变换的基本思想及在信号处理方面的特点。利用分数小波变换系数在不同尺度上对应点处的相关性对其进行选择和处理,这样处理后的分数小波变换系数基本上对应着信号的边缘,然后对信号系数进行重构,达到了降噪的目的。以数值仿真和实测齿轮箱振动信号为例,研究了该方法的降噪效果,同时和小波包直接降噪进行了比较。结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声。