小波包在雷达杂波信号处理中的应用

针对雷达信号和杂波信号的频率特点，提出了运用小波包理论中的最佳基加阈值处理的方法进行雷达信号的处理，并用模拟的数据进行仿真实验．仿真结果表明，利用小波包理论进行雷达信号的处理，能够较好地抑制杂波，减弱杂波对信号的干扰，提高了对信号的识别能力．     

L^2[0,1]区间上的Daubechies小波包的应用

利用小波-Galerkin积分法,第一次给出了用区间上的小波包解第二类积分方程的算法实例,并与小波解积分方程得到的结果进行比较,实验结果表明条件数更小,稳定性更好;同时讨论了解法中方程组的系数矩阵的稀疏性,小波包得到的矩阵更稀疏.     

一种小波包去噪自适应阈值算法

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理 ,可以有效地抑制噪声,很好地重构信号.运用统计信号处理的理论,提出了一种确定小波包分解系数自适应阈值的方法.结果证明,这种方法具有良好的去噪效果.     

小波包分析在头肩序列的人脸检测中的应用研究

根据可视电话以及视频会议的视频处理对象，主要是头肩序列的特点和人眼的视觉特性，结合小波包分析，提出了一种综合小波包分析、人脸肤色和人脸几何特征的人脸检测方法．试验表明，该方法在彩色头肩序列的人脸检测中性能良好．     

基于小波包变换相关性的信号降噪方法及齿轮故障诊断

介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法,研究了该方法的降噪效果,同时比较小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

L2[0,1]区间上的Daubechies小波包的应用

利用小波-Galerkin积分法,第一次给出了用区间上的小波包解第二类积分方程的算法实例,并与小波解积分方程得到的结果进行比较,实验结果表明条件数更小,稳定性更好;同时讨论了解法中方程组的系数矩阵的稀疏性,小波包得到的矩阵更稀疏.     

特征量对某交通流混沌实时判定系统的影响

为分析特征量对该系统判定结果的影响,以交通流微观仿真软件产生的交通流为对象进行了实验研究,讨论了在相同条件下,不同的特征量(功率谱、小波包系数、小波包能量)对此系统判定结果的影响.实验结果表明,特征量对该系统判定结果影响较大,选用基于小波包能量的特征提取判定效果更好.     

双正交小波包提升格式算法

提升格式是一种新的小波构造方法,它是因构造紧支的第二代小波之需而产生的从双正交小波包出发,研究提升格式在双正交小波包理论中的应用,给出提升格式的一种快速小波包变换实现方法——分解和重构公式,并给出实例.     

双正交小波包提升格式算法

提升格式是一种新的小波构造方法,它是因构造紧支的第二代小波之需而产生的从双正交小波包出发,研究提升格式在双正交小波包理论中的应用,给出提升格式的一种快速小波包变换实现方法--分解和重构公式,并给出实例.     

小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。     

小波包-神经网络在摆式列车倾摆控制系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆控制系统故障的特点，研究了神经网络结合小波包分析进行故障诊断的方法，采用小波包分解和信号重构的方法，将在摆式列车试验台上采集到的振动信号分解到不同的频带以提取有关的故障信息，并将振动信号各频带内的能量特征作为训练样本输入前向神经网络，用优于改进梯度下降法的Levenberg—Marquardt优化方法对网络进行训练，对倾摆控制系统的常见故障进行识别和诊断。实践表明，该方法对摆式列车倾摆系统故障的诊断是可靠的。     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

非高斯非平稳背景噪声中的信号检测方法

在非平稳非高斯背景噪声下,使用经典信号检测理论对信号进行检测往往难以达到理想的效果。文中利用小波包变换,通过将信号及噪声变换到小波包系数域,使得噪声在某些尺度及子空间上的小波包系数成为近似乎稳高斯噪声,从而运用信息融合的思想和经典信号检测理论的分集检测方法,对非平稳非高斯噪声下的确知信号检测问题提出了一种新的检测算法。仿真实验表明该方法是经典信号检测理论的有效推广。     

小波分析在地质雷达数据去噪中的运用

地质雷达广泛运用于公路建设和检测中,而传统的滤波去噪方法已不能满足数据处理的运用要求.通过运用小波与小波包分析进行数据处理,能够取的良好的去噪效果.     

小波分析在地质雷达数据去噪中的运用

地质雷达广泛运用于公路建设和检测中,而传统的滤波去噪方法已不能满足数据处理的运用要求.通过运用小波与小波包分析进行数据处理,能够取的良好的去噪效果.     

基于小波包分散的多尺度图象边缘检测算法及实现

提出一种基于小波分解的多尺度图象边缘检测算法，对经小波包分解所得到的高频部分加以考虑，避免了普通的利用小波分散进行边缘检测时忽略图象频部分的缺陷。在此基础上，通过对实际图象运用此算法，对其检测效果同其他方法分析与比较，结果证明此方法在复杂图象边缘检测中具有较好的效果。     

基于平均阈值的小波包去噪方法研究

通过对小波分解系数进行限阈值处理,可以有效抑制噪声,同时能够很好地重构信号、文中提出了平均阈值的概念,并在此基础上研究了小波包手去噪的效果,仿真结果表明,基于平均小波包去噪是一种有铲的去噪方法,其效果优于小波去噪。     

基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别

为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别.     

小波滤波的频率结构分析及其在表面形貌分析中的应用

分析论证了Ｍａｌｌａｔ快速小波变换和小波包数据分析的频率结构关系，为小波方法在工程中的应用提供了理论依据，并给出了小波变换及其频率结构关系在表面形貌分析中的应用方法和技巧。     

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。