一种自适应小波提升格式及应用效果分析

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自适应提升小波用于心电信号除噪

自适应提升小波用于心电信号除噪

工 频干 扰 、 电极 接触 噪声 、 电干 扰 、 线漂 移等 , 肌 基 其
频率 在 1 0~30 z 间 , 0H 之 以加 性 或 乘 性 方 式 与 心 电
信 号混 杂… , 引起 心 电信号 的畸 变 , 而掩 盖 了原 始 从
心 电波 形 中的特 征信息 , 整个心 电波形模 糊不 清 , 使 难 以进 行识 别诊 断 。 本研 究 的 目的 是 使 用 一 种 自适 应 提 升 小 波 对
中 国 生
物 医 学




2 6卷


算法 J 。 。同时其 构 造 原理 也 决 定 了可 以 在 每个 尺 度上 用不 同的构 造小 波 , 构时 结果 仍是 可逆 的 , 重 这 样就 可 以构造 出 自适 应提 升小 波变 化 。
收稿 日期 : 051-1 修 回 日期 : 070 -7 20 .1 , 0 20 .60 。
了一 种 基 于 尺 度 的 自适 应 提 升 小 波 , 它对 心 电 信 号 ( C ) 行 分 解 , 不 同频 带 的 信 号 显 示 在 小 波 分 解 的 不 同 尺 用 EG进 使 度 上 , 在 信 号 重 构 时利 用 一 种 新 的 阈值 方 法 去 除 不 同 尺 度 上 的 干 扰 信 号 , 而 获得 较 精 确 的 心 电 波 形 , 心 电 信 并 从 为 号 的进 一 步处 理 奠 定 了基 础 。 关键 词 :提 升 小 波 ;自适 应 ;心 电 信 号 ; 噪 去
图 1 提 升 鼻 法 的 原 理 框 图
Fi 1 Lit v lt s t o y dig a g. f ng wa ee ’ he r a r m i

基于提升格式的自适应预测小波变换算法

基于提升格式的自适应预测小波变换算法
测 提 升 结 构 如 图 2所 示 ,提 升 过 程 如 下 ( 2级 提 升 ) : 更新过程 : 预测 过程 : = +( 川 + Ⅲ: 一 + )4 / )2 / () 1 () 2
图 1 先 更 新 后 预 测 的 提 升 格 式
因 为 采 用 先 更 新 后 预 测 的 结 构 ,预 测 过 程 不 影 响 更 新 过 程 ,所 以 目前 大 部 分基 于提 升 格 式 的 自适 应 小波 变 换 均 采 用 自适 应 的 预 测 过 程 。 白适 应 预 测 关 键 问题 是 跳 变 点 的判 定 。 由于本 算 法 更 新后 的数
方 法 【4 因 此 ,许 多 研 究 者 提 出 了基 于 提 升 格 式 的 自适 应 小 波 变 换 [ 9,它 们 基 本 思想 是 根 据 所 分析 jJ '。 5] -
信 号 的局 部特 性 来 选 择 不 同结 构 的 小波 滤 波 器 。滤 波 器 结 构 在 对 信 号 分析 前 已经选 定 , 不 一 定 能最 优 的 满 足 任 意 信 号 分 解 和 综 合 的 需 要 。 同 时 在 硬 件 实 现 时 ,滤 波 器 系 数 需 要 先 存 储 起 来 。 本 文 基 于 C ap oe 人提 出的 自适 应 小波 变 换 结 构 ,针 对 具 有 突 变 点 的 光滑 信 号 ,以 L Gal / 波 为例 ,提 ly o l 等 e l53小 出 了一 种 不 需要 额 外 信 息 和 存 储 空 间就 可 精 确 重 构 的 自适 应 预 测 小 波 变 换 算 法 。
收藕 日期 t 0 91 —1 2 0 —2 1
构 的 方 法 。 本 文 根 据 提 升 格 式 的 小 波 变 换 结 构 , 针 对 具 有 突 变 点 的 光 滑 信 号 , 以 L Gal / 波 为 例 , 提 出 了 一 种 不 e l 53小 需 要 额 外 附 加 信 息 和 存 储 空 间 就 可 完 成 精 确 重 构 的 自适 应 预 测 算 法 。 实 验 结 果 表 明 , 该 算 法 应 用 于 分 段 连 续 信 的 一 维 信 号 ,可较 大概 率 取得 零 高频 系数 ,获 得较 好 的线性 近 似结 果 。 关 键 词 ;提 升 格 式 ; 自适 应 小 波 变 换 ; 分 段 连 续 信 号

基于梯度的自适应更新提升小波及其应用

基于梯度的自适应更新提升小波及其应用
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C m ue E gneiga dA pi t n 计算机工程 与应用 o p tr nier n p l ai s n c o
基于梯 度的 自适应更新提 升小波及其应用
周建 萍 , 一郑应平 2
Z HOU Ja - ig, ZHE in pn 1 2 NG n — ig Yig p n
2 colo l t nc n nom t n Tnj U ie i ,h nhi20 9 , h a . ho fEe r i a dIfr a o ,o g nvrt S aga 00 2C i S co s i i sy n
E m i jzo8 0 a o. rc — al phu 2 @yh o o . : cn n
更快 , 计算方法 更简单 , 而且适合于 自 适应 、 非线性 、 非奇异采 样和整数到整数的变换 。自适应提升小波变换【 是提升小波变
换重要研究的 内容之一 , 它适 合于处理 不规则数据采样 , 通过 预测 算子或更新算子的设计最优 匹配特定的信号 。 在实际 中, 信号常常是非平稳的时变信号 , 单个滤 波器不
及特点的基础上 , 根据信号的局部梯度大小对提升格式的更新 算子 U U dt) ( p a 进行 自适应设计。用此方法对电厂汽轮发 电机组的 e
振动信号进行 消噪 处理 , 并通过 实例仿 真证 明 了该 方法的可行 性和有效性 , 而为汽轮 发电机 组振 动信号的故障诊 断提供 有力 从
依据 。
Ac o d n o t e t e r n h rc e i is o h i i g w V l t t n fr .h d p i e u d t p r tr i d sg e e e d n n c r ig t h h oy a d c a a tr t f t e l n a e e r so sc t f a m te a a t p ae o e ao s e in d d p n i g o v t e l c l g a in f t e i n 1 hs meh d i s d o d - os h i r t n i n l o u b — e e ao u i .h e s i t a d h o a r de t o h sg a . i T t o s e t e n ie t e v b ai sg a f t r o g n rt r n t T e f a i l y n u o s b i v l i ae p o e t ru h x mp e i l t n wh c p o i e u p r o a l ig o i f vb a in in l r t r o g n r tr ai t r rv d h o g e a l smu ai , ih r vd s s p ot r fu t a n ss i rt s a s f u b — e e ao dy o f d o o g o

自适应小波过滤

自适应小波过滤

自适应小波过滤自适应小波过滤是一种信号处理方法,它利用小波变换的多尺度分析特性,能够有效地去除信号中的噪声和干扰,从而提取出信号的有效信息。

本文将从原理、应用和优势等方面介绍自适应小波过滤。

一、原理自适应小波过滤是基于小波变换的信号处理方法,它将信号分解为不同尺度的小波系数,通过对小波系数的阈值处理和重构,实现信号的去噪和降噪。

具体步骤如下:1. 对信号进行小波变换,得到小波系数。

2. 对小波系数进行阈值处理,将小于阈值的系数置零。

3. 对处理后的小波系数进行逆小波变换,得到去噪后的信号。

二、应用自适应小波过滤在信号处理领域有着广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:1. 语音信号去噪:在语音通信和语音识别等应用中,常常会受到噪声的干扰,使用自适应小波过滤可以有效去除噪声,提高语音信号的质量和识别准确度。

2. 图像去噪:在数字图像处理中,自适应小波过滤可以用于去除图像中的噪声,提升图像的清晰度和细节信息。

3. 生物信号处理:在生物医学工程领域,如心电信号、脑电信号等的处理中,自适应小波过滤可以去除噪声和干扰,提取出有效的生物信号。

4. 振动信号分析:在机械故障检测和诊断中,自适应小波过滤可以用于提取故障信号,帮助判断设备的工作状态和故障类型。

三、优势相比于传统的滤波方法,自适应小波过滤具有以下优势:1. 多尺度分析:小波变换可以将信号分解成不同频率的小波系数,能够更好地捕捉信号的细节信息。

2. 自适应阈值:自适应小波过滤可以根据信号的特点自动调整阈值,避免了手动选择阈值的主观性。

3. 高效性:自适应小波过滤使用快速小波变换算法,计算速度较快,适用于实时处理和大规模数据处理。

4. 鲁棒性:自适应小波过滤对信号的幅度变化和噪声的影响较小,能够有效处理各种复杂信号。

自适应小波过滤是一种有效的信号处理方法,具有广泛的应用前景。

它可以在语音、图像、生物医学和机械故障等领域中去除噪声和干扰,提取出信号的有效信息。

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

Th x e d d a a t e wa ee n h d p ie wa ee r s d f rf t rn h in 1 e e tn e d p i v lta d t e a a t v ltwe e u e o i e i g t e s a .Th i — v v l g e smu
( . ho o noma o c neadT cnl y B in ntue f eh o g ,B in 0 0 1 hn ; 1 S ol f fr t nSi c n eho g , ei Istt o cnl y ei 10 8 ,C i c I i e o jg i T o jg a
Al o ih nd Ap i a i n o t nd d Ad ptv a e e a s o m g r t m a plc to fAn Ex e e a i e W v l tTr n f r
WANG — ig ,F M e g yn ,DONG h oj g Li n U n - i p S a—n i
1 基于插 值细 分法 的 自适 应小 波预 测器 与
果 表 明扩展 自适应 小波 能够取 得理 想的应 用分 奇 次 多项 式 基础 上 , 造 出来 的 d 构 具有偶 阶 消 失矩 的第 二代 小波 L 。 在工 程 实际 应 3 J 用 中, 了 自适 应匹配数 据 , 损失 小波的一 阶消失 为 要
lt d r s lss o t a hee e e d p ie wa ee r nso a e d a p lc to fe ta u a e e u t h w h tt xtnd d a a tv v ltt a f r c n g ti e la p ia in ef c nd s p m p y mo e wa ees l r v lt . Key wor s: i o ma in p o e sn d nf r to r c s i g;a p ie da tv wa ee r nso m ; e t nd d d p ie wa ee r n v lt t a f r x e e a a tv v lt t a s f rl;fle i g oi l it rn

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究
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第3 4卷 第 1 期 O
V .4 o1 3






20 0 8年 5月
M a 2 0 y 08
No D .
Co put rEng ne r ng m e i ei
人工 智能及 识 别技 术 ・
文章编号:10_ 4808 o_ 7— 3 文献标识码:A 0o 32( 01_ 18 2 ) 0
[ ywo d Ii g o rsin waee aso ;iigsh me a at e vlt Ke r s mae mpes ; v ltrnfr l n c e ; dpi ee c o t m t f v wa
1 概述
互联网和信息技术 的迅速发展在方便人们利用网络信息
的 同时 ,也 带来 了一 些 网 络安 全 问题 。虽 然 传 统 的 加 密 技 术
u dae a d p e i t p r t r d e t r s h p i i e v l tb s . e i tg rq a t a i n meh d i d p n t e a p i e l i g s h me p t n r d ci o e ao u o g a p t e o t z d wa e e a e T n e e u i to t o s a o ti da tv i n c e on m h n z h t f wa e e r n f m , n x e i n a e u ts o h t hep o o e eho se f c i e v lt a sor a d e p rme tlr s l h wst a r p s d m t d i fe t . t t v

基于提升结构的自适应小波变换研究

基于提升结构的自适应小波变换研究
Ke r y wo ds: Vi e m p e so d o Co r sin; W a ee a so i Litn c m e ; Ad ptv v ltTr n f tn; fi g S he s a ie
在 小 波 基 的构 造 理 论 中 , 各 种 各 样 的 方 法 , 于 提 升 结 有 基
提升结构 的小波不但计算 速 度快 、 算方法 简单 , 计 而且 适于 自
适 应 、 线性 和 整 数 到 整 数 的 变 换 。基 于 提 升 结 构 的 自适 应 小 非 波 变 换 是 其 研 究 的重 要 内容 之 一 。
1 提升 结构 的 分解 过程
提 升 结 构 是 由 S e es 出 的 。提 升 结 构 的 基 本 思 想 wln 提 d
Ab t a t P r r a a t e d sg n u d t p r tr n r d c p r tr n t ed s n o p a eo eao ,h x s n lo sr c : e f m d p i e in o p aeo e ao d p e i t e ao .I e i f d t p r tr t e e it g ag - o v a o h g u i rh aei rvd i m r t mpo e 、T i i rv me t k ste a p o i t i n l o x ii p e ea l ec aa t r t f r i a i a . h s mp o e n ma e h p rx ma esg a te h b t r fr b y t h r c e si o i n l g 1 g h i c og sn I ed s n o r d c p r tr a a l t p s eL lo t m rp s d n t e ag r h t ec n e g n e s e d i r n t e i f e it e ao ,a v r b ese i MS ag r h i p o o e 、I h lo t m o v r e c p e sl — h g p o i z i s i h a g r ta h o lg u lo t m、T e s h me o n tr q i n d i o a n o main e o g o a h e e p re tr c n e h n te h moo o s ag r h i h c e s d o e u r a y a d t n lif r t n u h t c i v ef c e o - e i o sr cin t t .T e e c n s t f h e n n p o r s ie t n mis n a d mu ie ou in a ay i i i e o r s in u o h s a a i y t e d ma d o r g e sv r s si n h rs lt n lss n v d o c mp e so 、 s a o o

滤波器设计中的自适应小波域滤波器

滤波器设计中的自适应小波域滤波器

滤波器设计中的自适应小波域滤波器自适应小波域滤波器(Adaptive Wavelet Domain Filtering,AWDF)是一种在滤波器设计中广泛应用的方法。

它的主要思想是通过小波变换将信号转换到小波域,然后利用小波系数的特性来进行信号的去噪和增强处理。

在本文中,我们将探讨自适应小波域滤波器在滤波器设计中的应用及其原理。

一、自适应小波域滤波器的原理自适应小波域滤波器的原理基于小波变换和滤波器系数的自适应调整。

首先,将原始信号通过小波变换转换到小波域,得到小波系数。

然后,根据小波系数的特性,设计一个自适应滤波器,对小波系数进行滤波处理。

最后,通过逆小波变换将滤波后的小波系数重构成去噪或增强后的信号。

二、自适应小波域滤波器的应用1. 语音信号处理自适应小波域滤波器在语音信号处理中有着广泛的应用。

它能够有效地去除信号中的噪声,提高语音信号的质量。

同时,它还能够根据语音信号的特性进行自适应调整,以满足不同场景下的处理需求。

2. 图像去噪自适应小波域滤波器在图像去噪中也得到了广泛的应用。

它能够利用小波系数的空间相关性以及图像的纹理特征,在去除噪声的同时保持图像的细节信息,使得图像的质量有较大的提升。

3. 视频增强自适应小波域滤波器在视频增强中也有很好的效果。

通过对视频序列的每一帧进行小波变换和滤波处理,可以去除视频中的噪声、模糊和震动等问题,提高视频的清晰度和稳定性。

三、自适应小波域滤波器的设计方法1. 小波变换的选择在设计自适应小波域滤波器时,首先需要选择合适的小波基函数。

常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、Symlet小波等。

选择合适的小波基函数可以根据信号的特性和处理需求进行。

2. 滤波器系数的调整自适应小波域滤波器的关键是滤波器系数的调整。

通过分析小波系数的特性,可以设计一种自适应算法来调整滤波器系数。

常用的自适应算法包括自适应最小均方误差(Adaptive Least Mean Square,ALMS)算法、自适应高斯函数(Adaptive Gaussian Function,AGF)算法等。

基于LS-SVR的提升小波自适应算子构造方法与应用

基于LS-SVR的提升小波自适应算子构造方法与应用
现 自适 应小 波 变换 。

小 波变 换 已经广 泛应 用 于图像 处 理 、 式识 别 、 模
构 造 自适应 算 子 的方法 可分 为 两 类[ 。第 一类 3 ]
故 障诊 断等 领域 。由于对 给定 的信 号要 有 合适 的小 波 函数才 能 提 高执 行 性 能 , 而小 波 的构 造 和选 取 因
ZH ANG ng,N ISh — ng,XI Chu n Pe iho E a
( e En i e rn n t u e Th g n e i g I si t ,Ai r eEn n e n i e st t r Fo c gie r g Un v r i i y,Xi a 1 0 8, h n ’ n 7 0 3 C i a)
成 为 了小波 变换 领域 的研 究热 点 。提 升小 波变 换 是
是尺 度 自适 应 [ ]用 优化 算法 在 信 号分 解 的每 一层 4, 巧 构 造 最 优 的算 子 , 得每 一 个 尺 度下 的分 解 都 满 足 使
最 小均 方误 差原 则 。而这 类方 法一 是 要对 整体 信 号 ( 察样 本 ) 观 寻优 , 据越 多计 算量 越 大 , 是 只能 满 数 二 足 观察 样 本 均 方差 最 小 , 未 来 的样 本 丧 失 了推 广 对 能 力 。第二 类是 空 间 自适 应 ] 以局部 信号 的误 差 。,
Vo .3 No 1 7, .9
Se 2 1 p, 0 2
火 力 与 指 挥 控 制
FieCo to r n r l& Co mm a d Co r l n nto
第 3 7卷 第 9期 21 0 2年 9月
文 章 编 号 : 0 2 O 4 ( O 2 O 一 0 50 1 0 一6 O 2 1 ) g0 3 —4

滤波器设计中的自适应小波变换滤波器

滤波器设计中的自适应小波变换滤波器

滤波器设计中的自适应小波变换滤波器在信号处理领域中,滤波器是一种常用的工具,用于去除信号中的噪声或者频率成分。

而自适应小波变换滤波器作为一种特殊的滤波器,在处理非平稳信号方面表现出了良好的性能。

本文将探讨滤波器设计中的自适应小波变换滤波器以及其在信号处理中的应用。

一、自适应小波变换滤波器的概述自适应小波变换滤波器是一种基于小波变换的滤波方法。

小波变换是一种时频分析方法,相比于传统的傅里叶变换,小波变换能够更好地捕捉信号的时频特性,适用于处理非平稳信号。

在滤波器设计中,自适应小波变换滤波器能够根据信号的特性自动调整滤波参数,提高滤波效果。

二、自适应小波变换滤波器的设计过程自适应小波变换滤波器的设计过程包括以下几个步骤:1.选取小波基函数:在设计自适应小波变换滤波器时,需要选择适合信号特性的小波基函数。

常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波等。

2.计算小波系数:通过对信号进行小波变换,可以得到信号在不同尺度下的小波系数。

小波系数反映了信号在不同频率范围内的能量分布情况。

3.确定滤波阈值:在自适应小波变换滤波器中,滤波阈值的确定十分重要。

滤波阈值用于判断哪些小波系数是噪声,需要被滤除的。

常用的方法有硬阈值和软阈值。

4.滤波处理:根据滤波阈值对小波系数进行滤波处理,将噪声部分滤除,保留信号部分。

滤波后的小波系数通过逆小波变换可以得到滤波后的信号。

三、自适应小波变换滤波器的应用自适应小波变换滤波器在信号处理领域有着广泛的应用。

以下举几个例子来说明:1.语音信号增强:在语音通信中,经常会受到环境噪声的干扰,使用自适应小波变换滤波器可以对语音信号进行去噪处理,提高语音质量。

2.图像去噪:在数字图像处理中,图像经常会受到各种噪声的影响,自适应小波变换滤波器可以对图像进行去噪处理,提高图像质量。

3.生物信号处理:在生物医学领域,自适应小波变换滤波器可以用于处理心电信号、脑电信号等生物信号,从中提取有效的生理信息。

自适应提升小波在漏磁信号处理中的应用

自适应提升小波在漏磁信号处理中的应用

a h o rm ieag rt m e we n s fwaet r s od a d h r —h e h l su e n te t rs od po e s d n t ec mp o s lo i h b t e ot r-h eh l n a - rs od i sd i h h e h l r c s- d t —
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第2 9卷 第 6期
20 0 7年 1 2月
探 测 与 控 制 学 报
J u n l fDee t n & Co to o r a tci o o nrl
V0 . 9 No. 12 6
De . 0 7 c2 0
自适 应 提 升 小 波 在 漏 磁 信 号 处 理 中 的 应 用
纪凤 珠 , 王长 龙 , 四洋 梁
( 械工Байду номын сангаас程学 院 电气工 程 系 , 军 河北 石家 庄 00 0 ) 5 0 3
摘 要 : 为了解决在漏磁信号中的噪声抑制问题, 采用提升小波变换的方法构造小波, 在讨论了第二代小波变
换基本原 理及其 特点的基础上 , 自适 应性 引入提升方案 中。 出了第 二代小 波 的改进算法 , 先更新后 预测 将 提 用 的改 进提升方 案解 决 自适应性弓 起的非线性 问题 。应 用该 算法对 采集的漏磁 信号进 行消 噪处理 , I 并在 阈值处 理过程中引入了软硬阈值折衷法 。仿真结果表 明 : 与传统小波变换 的去噪效果相 比较 , 该文的信号 降噪处理方 法, 不仅较好地剔除信号 中的噪声 , 而且保 留了原始信号 中的有效 成分 , 是一种可行 的方法 。
Ab t a t Th figwa ee rn fr i mpo e oc n tu twa ee os let ep o lm fn ies p r s s r c : el t v ltta so m se ly dt o sr c v ltt ov h r be o os u p e— i n

自适应提升结构的小波变换

自适应提升结构的小波变换

Y影响 。 反变换过 程 中 , 由于 无法获 得 ,
故 预测 器的选取 只能 通过D ( y n来决 定 , . X) 一, 也 就 是受 ’y的 影响 。 为 了满 足 完全 重 构 ,
的需 要 ,决 定 函数 必 须 满足 :
D’ , ) Y :D( , ) xy
(0 1)
本文 提出 了基于 提升 格式 的 自适应 小波 预 测 环 节 是 随 空 间 变 化 或者 是非 线 性 变 化 由 决 定 。为 了表 示 简单 ,这 里 假 设 : 变换 , 主要 是以更新 器的 自适应 为主 , 可以很 的 , 么更新器的设计将 会变得很困难 , 那 变换 x =X【】 () o 】 () e , =X【 好地 解决信号 中突变点的变换 , 同时对 于数据 的稳 定性也会下 降。 此外 , 对于 信号跳变剧烈 () e ,’ ) o =x’ 】 ( =X 【】 【 Y 压 缩 来说 , 自适 应变 换 的关键 在于 信 号 的重 的地方 ,该 变换 不能很好 的反映其跳变特 点。 于 是 : 自适 应 更新 结 构 是 : 构, 本文 较好地解 决 了自适 应后 的重构 问题 。
摘 要 : 出了一种 自适应 小波 分解结 构 ,可以 在不增 加存储 空 间的条件 下通过 变换实 现数据 压缩 ,对突变信 号效果 更好 ,并 可进 提 行信号的完 全重构。首先 采用先更新 后预测的提升设 计方案 ,然后通 过对信号跳变 点的分析 ,来 自动选取 更新器 ,以达到 自适应 的 目 的。实验结果 表明该方法可 以提高数据 压缩的压缩 比, 实现信号的完 全重构 。 关键 词 : 提升格式 自适应 自适应更新 完 全重构 中图分类号 : N9 9 8 T l . 文献标 识码 : A 文章编号 :6 3 0 3(0 70 () 03 0 l7 — 5 42 0 )lc一 0 卜 2

基于提升格式的M带自适应小波变换

基于提升格式的M带自适应小波变换
t r e ba d d ptv wa l t e i n x mpls y lfi g c e a e v n a e on h h e - n a a ie vee d s g e a e b a itn s h me r gie b s d t e
( Sc o e t ia 2. ho lofEl c rc lEngne rng a d I o mato i e i n nf r in,Sihua nie st c n U v r iy,Ch ng e du,61 06 0 5,Chna) i
Ab t a t s r c :M - a d a a t e wa ee e i n b s d o h i i g s h me i p o o e .F r ty,t e b n d p i v l t s g a e n t e l tn c e s r p s d v d f is l h
o i i g s r c u e a d e r rc i ra c e f in so r d c o n p a e o e a o r u e o n l tn t u t r n r o rt i , o fi e t fp e it ra d u d t p r t ra e t n d t f e c
fo l tn c me,s c s f s p e r m i i g s he f u h a a t s e d,c l u a i i lc t n o t u to n s a ildo ac l ton s mp iiy a d c ns r c i n i p ta —
W a g Yo g u ,Yu nCh o i ,S nQ n ny a a we u 。
( .S h o fTee o 1 c o lo lc mmu ia in a d Newo k Te h oo y ncto n t r c n lg 。Bej gUnv r i fP ss in ie st o o t i y a dTee o n lc mmu iain ,B in nc to s ej g,1 0 7 ,Chn ) i 086 ia

自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

用听诊器等设备采集到 的声音 。因此 , 心音信号 中的噪
1 引

声 主要 来 自环 境 噪声 、 工频 噪 声 、 集设 备 与 对 象皮 肤 的 采 擦音 、 仪器 本 身 的 声 音 等 。 目前 用 于 心 音 信 号 去 噪 的 方 法 有各 种 线性 或 非 线性 滤 波 、 波 变 换 以及 自适 应 滤 波 小
Ab t a t A t o h ti ig a a i e l i g wa ee r n fr t r - r c s ig t e h a ts un sb o sr ci g s r c : me h d t a susn d pt i n v ltta som o p e p o e sn h e r o d y c n tu t v f t n i r dc — le n pd t — le s p o o e n t a e . T e lf n v lt ta so m ea n d t e a v n a e o t p e itf tr a d u ae f tr i r p s d i he p p r h i i g wa e e r n f r r ti e h d a tg f s i i t n r lwa e e r n fr i in lp o e sn o ma v ltta so m n sg a r c s i g,a d i r v d t e s e d o i n lp o e sn n mp o e h p e fsg a r c si g,S h s meh d h sg o O t i t o a o d a p i ain i h e n ii f h a t s u d r a i r c s i . Ma y h a o n t r s d i he e p f— p lc to n t e d — o sng o e r o n s e ltme p o e sng n e r s u d daa a e u e n t x e t i me t h o c u in i h tt e me h d h sv r o d a p ia in fr g o n n t e p ra l e r o n olci n n ,t e c n l so st a h t o a e y g o p lc t o e r u d i h o be h a ts u dsc le t o t o a d a ay i n tu n s n n l ss i sr me t. Ke r :lfi v ltta so m ;a a ie ag rt m ;h a o d;d — o sn y wo ds i ng wa ee r n f r t d pt lo ih v e r s un t e n iig

滤波器设计中的自适应小波包分解滤波器的阶数分析

滤波器设计中的自适应小波包分解滤波器的阶数分析

滤波器设计中的自适应小波包分解滤波器的阶数分析在滤波器设计中,自适应小波包分解滤波器的阶数分析是一个重要的问题。

本文将介绍自适应小波包分解滤波器的基本概念、设计原理以及阶数的选择方法。

一、自适应小波包分解滤波器的基本概念自适应小波包分解滤波器是一种在信号处理中常用的滤波器类型。

它可以将一个信号分解成多个尺度(scale)和频带(band)的子信号,然后再根据需要进行重构。

这种滤波器不仅可以有效地去除噪声,还可以提取信号中的有用信息。

二、自适应小波包分解滤波器的设计原理自适应小波包分解滤波器的设计原理基于小波变换和包络分析的理论。

具体而言,它通过不断地迭代和更新滤波器系数,使得分解后的信号能够尽可能地适应原始信号的特征。

在设计过程中,需要根据信号的特点和要求来选择合适的滤波器。

三、自适应小波包分解滤波器阶数的选择方法阶数是自适应小波包分解滤波器设计中的重要参数。

它决定了滤波器的复杂度和性能。

一般来说,阶数越大,滤波器的逼近精度越高,但同时也会增加计算复杂度。

因此,在实际应用中需要权衡两者之间的关系。

选择合适的阶数需要根据具体的应用场景来确定。

一般来说,如果信号中包含较多的高频信息,那么较高的阶数可以更好地提取这些信息。

而如果信号较为平稳,可以适当地选择较低的阶数以降低计算复杂度。

此外,还可以通过试验和实验来确定最佳的阶数。

需要注意的是,在选择阶数时,还需要考虑滤波器的稳定性和抗干扰能力。

较高的阶数可能会导致滤波器不稳定或者对噪声较敏感,因此需要在阶数和性能之间进行权衡。

结论自适应小波包分解滤波器是一种有效的信号处理工具,能够在滤波和降噪方面发挥重要作用。

在设计过程中,阶数的选择是一个关键的环节。

通过合理地选择阶数,可以使滤波器能够更好地适应信号的特征,提高滤波性能。

在实际应用中,还需要综合考虑滤波器的稳定性、抗干扰能力以及计算复杂度等因素来确定最佳的阶数。

总之,自适应小波包分解滤波器的阶数选择是滤波器设计中的一个重要问题。

滤波器设计中的自适应小波变换重构滤波器

滤波器设计中的自适应小波变换重构滤波器

滤波器设计中的自适应小波变换重构滤波器自适应小波变换重构滤波器(Adaptive Wavelet Transform Reconstruction Filter)是滤波器设计领域的一种重要技术。

它可以在信号处理中应用于降噪、去除干扰等方面,具有很高的实用价值和广泛的应用前景。

本文将介绍自适应小波变换重构滤波器的基本原理、设计方法以及其在滤波器设计中的应用。

一、自适应小波变换重构滤波器的基本原理自适应小波变换重构滤波器是一种基于小波变换的滤波器,其基本原理是将输入信号进行小波变换,然后对变换后的信号进行滤波,最后再进行小波逆变换,得到滤波后的信号。

在自适应小波变换重构滤波器中,小波基函数的选择非常重要。

常见的小波基函数有哈尔小波、Daubechies小波等。

选择合适的小波基函数可以更好地适应信号的特点,提高滤波效果。

二、自适应小波变换重构滤波器的设计方法自适应小波变换重构滤波器的设计方法包括小波变换、滤波器设计和小波逆变换三个主要步骤。

1. 小波变换:将输入信号进行小波变换,得到变换后的信号。

小波变换可以将信号分解成不同频率的子带,从而能够更好地捕捉信号的时频特性。

2. 滤波器设计:设计合适的滤波器对小波变换后的信号进行滤波。

滤波器的设计可以采用频域设计方法或时域设计方法,以满足对信号的降噪、去除干扰等处理需求。

3. 小波逆变换:对滤波后的信号进行小波逆变换,得到滤波后的信号输出。

小波逆变换可以将信号恢复成原始的形式,从而实现去噪、去除干扰等效果。

三、自适应小波变换重构滤波器在滤波器设计中的应用自适应小波变换重构滤波器在滤波器设计中具有广泛的应用。

1. 降噪:自适应小波变换重构滤波器可以有效降低信号中的噪声,提高信号的质量。

通过选择合适的小波基函数和滤波器设计方法,可以实现对不同类型噪声的抑制,从而得到更清晰、更准确的信号。

2. 干扰去除:在某些情况下,信号可能受到其他信号的干扰,影响信号的可靠性和准确性。

滤波器设计中的自适应小波分解滤波器

滤波器设计中的自适应小波分解滤波器

滤波器设计中的自适应小波分解滤波器在滤波器设计领域中,自适应小波分解滤波器是一种常用的方法。

该滤波器通过将信号分解为不同尺度的小波,然后进行适应性调整,以实现信号的滤波和去噪。

本文将介绍自适应小波分解滤波器的原理、设计方法以及在实际应用中的效果。

一、自适应小波分解滤波器的原理自适应小波分解滤波器的设计基于小波变换的原理。

小波变换是一种多尺度分析方法,通过将信号分解为不同尺度的小波基函数,可以捕捉到信号的时频特性。

在滤波器设计中,首先将输入信号进行小波分解,得到不同尺度的小波系数。

然后,通过适应性调整这些小波系数,可以实现信号的滤波和去噪。

二、自适应小波分解滤波器的设计方法自适应小波分解滤波器的设计包括滤波器的选择和小波系数的调整。

1. 滤波器的选择在选择滤波器时,需要考虑滤波器的频率响应和相位特性。

一般而言,常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

根据应用需求和信号特性,选择合适的小波基函数,并设计滤波器的频率响应。

2. 小波系数的调整小波系数的调整是自适应小波分解滤波器的关键步骤。

通过适应性调整小波系数,可以实现信号的滤波和去噪。

调整小波系数的方法主要有两种:基于阈值的方法和基于模型的方法。

基于阈值的方法通过设置一个阈值,将小波系数中小于该阈值的系数置为零,从而实现信号的去噪。

常用的阈值选择方法有硬阈值和软阈值。

硬阈值将小于阈值的系数置为零,软阈值将小于阈值的系数进行缩放。

通过选择合适的阈值和阈值选择方法,可以实现信号的滤波和去噪。

基于模型的方法通过建立信号的模型,将小波系数与模型进行比较,从而得到适应性的小波系数。

常用的模型包括自回归模型、线性预测模型等。

通过比较模型预测值与实际小波系数的差异,可以调整小波系数,实现信号的滤波和去噪。

三、自适应小波分解滤波器在实际应用中的效果自适应小波分解滤波器在实际应用中具有广泛的应用前景。

它可以应用于图像处理、语音处理、信号处理等领域,具有较好的滤波和去噪效果。

一种自适应整数小波变换方法

一种自适应整数小波变换方法

一种自适应整数小波变换方法
钟平;罗建书;张丽
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2004(020)001
【摘要】本文给出了一种自适应整数小波变换方法.构造整数小波变换的方法通常是由提升结构得到.本文也正是基于一种具有完全重构的自适应提升结构而得到自适应整数小波变换.G.Piella给出的自适应提升结构[1],由于它严格限制更新步骤中滤波器系数之和为1,使得不易于用它构造整数变换.为了得到整数变换,本文将它推广到更一般的情形.由这种自适应提升结构得到的自适应整数变换对图像中的边缘点和均匀区域有区别地对待,而且对整数信号进行变换没有舍入误差.这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用.
【总页数】5页(P90-94)
【作者】钟平;罗建书;张丽
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院;国防科技大学理学院;国防科技大学人文与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法 [J], 王殿伟;李言俊;张科;郭俊锋
2.确定股份制发展基金比率的一种方法—自适应控制方法 [J], 李亮;李东
3.一种基于整数小波变换的图像无损压缩方法 [J], 唐良瑞;蔡安妮;孙景鳌
4.一种自适应M/T频率测量方法研究与实现 [J], 常广晖;张亚超;苏攀;刘树勇
5.一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法 [J], 邬浩泽;朱晨烜;张贻山;龙艳花
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hama小波变换

hama小波变换

Hama小波变换简介Hama小波变换是一种用于信号分析和处理的数学工具。

它基于小波变换的原理,但通过引入新的小波基函数,可以有效地处理非平稳信号。

本文将介绍Hama小波变换的原理、特点以及在信号处理中的应用。

原理小波变换是一种时-频分析方法,通过将信号分解为不同尺度和频率的小波函数来描述信号的局部特征。

传统的小波基函数通常是固定的,因此在分析非平稳信号时可能会出现精度不高的问题。

Hama小波变换通过引入可变尺度和频率的小波基函数,以适应不同频率区域内信号的特征。

这些可变形状的小波基函数可以更好地捕捉信号的局部结构,提高信号分析的准确性。

特点Hama小波变换具有以下几个特点:1.自适应性:Hama小波变换使用可变形状的小波基函数,可以适应不同频率区域内信号的特征,提高信号的局部分析能力。

2.高精度:相比传统的小波变换方法,Hama小波变换能够更准确地分析非平稳信号,提供更精细的时-频分析结果。

3.高效性:Hama小波变换采用快速算法实现,能够在较短的时间内完成信号的分析和处理。

应用Hama小波变换在信号处理领域有着广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:1.语音信号处理:Hama小波变换可以用于语音信号的去噪、特征提取和识别等任务,提高语音处理的准确性和鲁棒性。

2.图像处理:Hama小波变换可以应用于图像去噪、边缘检测和纹理分析等领域,提高图像处理的效果和质量。

3.生物医学信号处理:Hama小波变换可以用于生物医学信号的分析,如心电图、脑电图等,帮助医生进行疾病诊断和治疗。

4.指纹识别:Hama小波变换可以提取指纹图像中的特征信息,用于指纹识别系统的建立和优化。

综上所述,Hama小波变换作为一种自适应的小波变换方法,在信号分析和处理中具有重要的应用价值。

它的高精度和高效性使得它在各个领域都能够发挥巨大的作用,为信号处理提供更加准确、快速和可靠的解决方案。

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一种自适应小波提升格式及应用效果分析郑诣曾辉(成都N q-大学信息管理学院,IⅡl J J I成都610059)B裔要】在经典小波分析中。

小波基的选择是一个难题,一旦选用不当,就会使应用效果大打折扣。

造戍应用上的低效率。

为了允腰E述缺陷,w i reSw e l derl$提出了小波提升格式本文探讨了一种自适应提升格式。

并通过M A T LA B舞验验征了自适砬提升洛式的有麴技。

瞎键词]第二代小波;自适应提升格式;应用效果小波分析是近年来在理论数学和应用数学中迅速发展的新领域,它是继傅里叶分析之后在数学上的一项重大突破。

1996年Sw el dens 提出了小波提升格式,该方法可以灵活高效地U已有的双正交小波构造新的双正交小波,并且能够继承传统小波的多分辨分析等特征,小波提升格式是90年代在小波领域的一项突出成就.随后,T℃ha n,H el l—m a R s,G.P i el l a,R oger L等人先后提出了自适应提升格式,所谓自适应提升格式就是根据输入信号的特征和具体问题的需要设计适当的更新和预测算子,使得我们得到的小波滤波器能够达到预期的要求,从而也就实现了小波滤波器的改进。

1提升格式原理1.1正变换t4埔:翟蟥二塞一州!k殳良塑!.廿I b'蘧受摊图1第二代,J谢理彗变开意图对输入信号删,对其进行提升格式变换的步骤如下(图1)1.1.1分裂将信号序列按奇样本xdnl,偶样本x/n]进行分裂x dn}=-x[2n+l l,,(。

Inl=x12nl。

1.12预测保矧禺样本不变,由偶样本预测奇样本,并对奇样本进行修正。

d[nl=×击¨P(×州)其中p(g)为预测算子,显然信号在局部是高度相关的,因而奇、偶样本是高度相关的,用偶样本对奇样本进行预测分析是合理的,因而得到的d『1l具有小的能量,作为高频系数是合理的。

1.13更新原始吲禺样本xdnl并不能构成信号的低频部分,因为它仅是信号的—个偶采样,因而需要对其进行更新,使之成为信号的低频部分,我们用修正后的高频系数di n]来进行更新,dnl=-xdnl+U(d[n1)其中U(g)是更新算子。

根据需要重复以上三个步骤,就可以对信号分解得到相应的高、低频系数。

1.2逆变换提升格式的逆也是很好求的,1)由高、低频系数恢复偶样本xd nl=dn卜U(di n])2)由高频系数很偶样本恢复奇样本xdnkc[nl+p(xdnl)3)将奇、偶样本合并为原信号蜘:42n+1l+x[2nl=xdnl+x,lnl2009年11月(下J1.3自适应提手P格式基于提升格式的自适应小波变换就是根据信号情况和应用目的来改变更新算子和预测算子,使得小波分解后的系数能更好地表示信号特征。

131自适应更新文献给出了基于提升格式的可精确重建的自适应更新小波变换,下面给出具体的算法。

定义在位置n的梯度矢量为(V(n),W【n))=(x(13)一v (n一1),y(n)一x(r1)),D是依据x,y值的判决函数,D k y)(13) =d(s(n)),其中s(n)--I v(n)|+|w(n)l,对于每个可能的判决值d(s(13))而选取不同的加法操作,低频输出如下:X(n)=x(n)dU d(y)(13)132自适应!预测1)根据低频系数,计算它的线性预测误差,即:em=面卜㈣一11+cl i+11)/22)对得到的误差序列e6l,计算相邻两个值的乘积e唰×两+11血屎此值为副,那么相应的预测点斌跳变点,转到下—步。

否则,两+1l=c B+1卜(两一1hd6+11)/'2再{十算下—。

t懂。

3)如果l d0+1】一c硼≥I dB十1卜邙+1l,d6+1t=-dD+l l-嘶+11,标志位St=l;否则,西+11_西+11-咖,St=o.通过自适应预测后,高频系数的能量能够被进—步减小,这样有利于图像和信号的压缩。

2实验结果及分析为了更好地说明本自适应算法,本文以如下数据序列为例,讨论了本算法小波变换的线性吲以效果,并与其它几种小波变换算法进行了对比研究。

(o001112101112)H a ar小波线性近似对如上的的数据,经H aa r小波变换的道的低频系数和高频系数如下:d.=(11Ⅳ22/v'212/v'223Ⅳ2),c‰=(o一1,、/20一s t y'21,、/2)令H aa r小波变换的高频系数为零,得到H aa r小波线性逼近的结果如下:(o O O Q51166”5115)自适应提升格式线性近似对上面同样的数据,经自适应提升格式变换后得到低、高频系数如下:d。

=(001211),c产(00.5—05—11)令高频系数为零,得到如下重构:(o O O Q511.52””11)对比H aa r小波和自适应提升格式所得到的线性近f£【和原始输入信号,我们能够得到两者在每个位置E的相对误差值如下:m h=(O00-50%00200%-40%4.54%416*/o)m。

t(o0000050%O4.54%一4.16%)初步看来,自遭应小波变换具有比H aa r小白变换更小的相对误差,我们再对此相对误差做如下的深入的分析,其中的平均相对误茬是对所有的相对误差取绝对值后再求年o.gz均:(下转第200页)器、A/D转换器和光发生器LED部分取出。

由合并器完成其功能,合并器和测控保护装置就地安装于开关柜上。

因此只提供常规电源即可,可节省能量线圈和激光电源,同时由于绝缘简单,互感器制造工艺要求降低,因而大大节省造价。

数字化设备与其他二次设备厂家连接,仅需增加一块光电转换插件即可。

从合并器引出光缆迸入其他厂家设备,先由光电转换插件将光信号转换为电信号,然后进行处理。

例如:低周低压装置和小电流选线装置。

3数字化变电站的特点玉1高性能1)通信网络采用统一的通信规约I EC61850,不需要进行规约转换,加快了通信速度,降低了系统的复杂度和设计、调试和维护的难度,提高了通信系统的性胄皂o2)数字信号通过光缆传输避免了电缆带来的电磁干扰,传输过程中无信号衰减、失真。

无L、C滤波网络,不产生谐振过电压。

传输和处理过程中不再产生附自喉差,提升了保护、计量和测量系统的精度。

3)光电互感器无磁饱和,精度高,暂态特性好。

32高安全l生1)光电互感器的应用,避免了油和S F6互感器的渗漏问题,很大程度匕减:》了运行维护的工作量,不再受渗瀛由的困扰,同时提高了安继2)光电互感器高低压部分光电隔离,使得电流互感器二次开路、电压互感器二次短路可能危及人身或设备等n刁题不复存在,大大提高了安全性。

3)光缆代替电缆,避免了电缆端子接线松动、发热、开路和短路的危险,提高了变电站整体安全运行水平。

33高可靠性1)设备自检功能强,合并器收不到数据会判断通讯故障或互感器故障而发出告警,既提高了运行的可靠性又减轻了运行人员的工作量。

2)采集器的电源由能量线圈或激光电源提供,两者自动切换,互为备用。

M高经济性1)采用光缆代替大量电缆,降低成本。

用光缆取代二次电缆,简化了电缆沟、电缆层和电缆防火,保护、自动化调试的工作量减少,减少了运行维护成本。

同时,缩短工程周期,减:!爿西道重复建设和投资。

2)实现信息共享,兼容性高,便于新增功能和扩展规模,减少变电站投资成本。

3)光电互感器采用固体绝缘,无渗漏问题,减少了停运检修成本。

4)数字化变电站技术含量高,电缆等耗材节约,具有节能、环保、节约社会资源的多重功效。

4总结数字化变电站产品的研发成功并顺利投入商业运行为供电系统数字化建设奠定了基础,在变电站自动化系统发展历程史上具有重大的意义,是电力系统自动化发展过程中的重大技术革命。

随着数字化自动化系统的普及,相信未来在保障电网安全、稳定t将取得更大的进步,为各地区的经济发展打下坚实的基础。

[参考文献]f t】高翔.数字化变电站应用技术l M l现代电网应用技术丛书,2008胁周长久.国内领先的数字变电站技术珊.云南电业鲫6.(蝴192页)l-Iaa r d、渡,自适应提升捂南发生漠差位数r5。

3一平均相对误差盛,2.487%o05876,0:对大相对误差一2∞%o506/0,3结论由表1中的对比分析可以看出,自适应提升格式无论从发生误差位的个数,平均相对误差还是对大相对误差。

在各个方面都全面优于H aar小波。

但是,第二代小波的研究才开始起步,还需要更近一步研究。

本文探讨了利用小波提升格式与传统的H aar小波利用M A TLA B2002009年11月(下)进行了对比研究。

经过试验,证明了自适应提升格式的优越性。

作者简介:郑诣,1984年生,男,汉族,四川雅安人。

成都理工大学硕士研究生,主-t-从事小渡分析方面的研究。

饽}考文献】【l Jl高广春.第=代小波变换理论及其在信号和幽缘编码算法中的应用【D J.浙江大学博士学龇仑文。

2004.12I T.C hanZ hou.H M:J lc hp t i wEN O删elet t r m M f om u f o r击雒o nc时u o郴缸斌iom【M jm.R件,21.Compuum nom l m d A p曲d M a cl l en蛆l i cs,U cLA.1∞A n gd∞。

1999。

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