基于异构小波基函数的语音增强方法研究

小波基函数的正交程度不同,消失矩、支撑性等也都不同,因此,选用不同的小波基函数会有不同的语音增强效果.本文通过对小波基函数性能研究和筛选,实现了小波基函数在语音增强中的不同作用,同时还提出了一种基于语音信号浊音段和清音段的可变阈值的语音增强实现方案.计算机仿真结果表明:这些方法的综合运用不仅能有效提高语音信号的信噪比,而且在很大程度上改善了语音的失真度,具有一定的实践指导意义.     

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.     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

基于多阈值处理的信号多尺度估计算法

给出了一种基于多阈值处理的信号多尺度估计算法。首先对原始测量进行了多尺度小波分解,得出各尺度上的平滑信号和细节信号。对各尺度上的细节信号再作进一步的小波分解,对分解出的次平滑信号和次细节信号进行不同的阈值处理,然后重构,作为相应尺度上的细节信号。最后对最粗尺度上的平滑信号作卡尔曼滤波,再依次与各尺度上的细节信号进行重构,最后得到原始尺度上的信号估计值。     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.     

基于Curvelet变换阈值法的地震数据插值和去噪

成功的信号分离和去噪依赖于所用的变换能否足够稀疏地表达该类信号.事实上,信号在某变换域的系数越稀疏,阈值去噪的效果也就越好.Curvelet变换是一种非自适应的多尺度.多方向性变换,地震数据在Curvelet域有着几乎最优的稀疏表达.最近的研究表明,Curvelet阈值能够得到比小波阈值更好的随机噪声抑制效果,更高的提...     

基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合

通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。     

基于小波分析的车轮六分力信号的去噪研究

介绍了利用小波分析去噪的原理,分析了小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和阈值法3种信号处理方法的特点,详述了利用阈值法处理信号时选择小波基、确定分解层、阈值处理和信号重构的方法。利用Matlab的小波分析工具箱对车轮纵向力信号进行去噪分析应用,结果表明:小波分析能很好的区分信号里的突变信号与多余的噪声,通过小波重构得到去噪后的车轮分向力突变的信号。本设计具有一定的应用价值。     

小波滤波器在弱信号检测中的应用及设计

根据小波变换的多尺度分解特性,构造了一种小波能量积累器,将不同分解尺度上的能量进行积累。在此基础上设计了一种用于弱信号检测的小波能量检测法,并对低信噪比信号的检测进行了仿真实验。仿真结果表明,该检测法对低信噪比信号是比较有效的,而且与传统的脉内累加平均的信号检测方法相比,文中提出的信号检测方法具有一定的优越性。     

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。