一种离散小波变换的快速分解和重构算法 被引量：22

1

作者 虞湘宾 董涛 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期564-568,共5页

通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析 ,根据离散小波变换 (DWT)算法结构特征 ,提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法 ;给出了相应的算法步骤 .从数学理论上对该算法进行了论证 ,结果表明与原有的快速... 通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析 ,根据离散小波变换 (DWT)算法结构特征 ,提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法 ;给出了相应的算法步骤 .从数学理论上对该算法进行了论证 ,结果表明与原有的快速小波算法 (Mallat算法 )相比 ,可显著减少信号与滤波器长度N较大 (大于 1 6)时小波变换的实乘次数 (分解仅为 ( 5log2 N + 7)N次 ,重构仅为 4N( 1 +log2 N)次 ) ,提高了运算速度 .且该算法有着良好的并行性 ,易于数字信号处理器 (DSP) 展开更多

关键词 离散小波变换 快速分解 重构算法 小波分析 快速傅里叶变换 mallat算法 塔式分解 信号处理

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基于Mallat小波分解与改进GWO-SVM的道岔故障诊断 被引量：27

2

作者 孔令刚 焦相萌 +1 位作者 陈光武 范多旺 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1070-1079,共10页

为顺应道岔故障诊断向智能化和自动化的发展趋势,以S700K转辙机功率曲线为例,提出一种改进型灰狼优化算法(GWO)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。在8种故障模式和正常模式所对应的功率曲线实施5层Mallat小波分解,得到各层近似系... 为顺应道岔故障诊断向智能化和自动化的发展趋势,以S700K转辙机功率曲线为例,提出一种改进型灰狼优化算法(GWO)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。在8种故障模式和正常模式所对应的功率曲线实施5层Mallat小波分解,得到各层近似系数和细节系数,并计算各层系数的平方和;利用主成分分析法对系数平方和组成的向量集进行降维,得到特征向量集;改进型灰狼优化算法优化支持向量机参数,并用优化好的支持向量机进行故障预测。研究结果表明:该方法能有效提高道岔故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 道岔故障诊断 支持向量机 S700K转辙机 灰狼优化算法 mallat小波分解

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基于改进Mallat算法及包络线的气阀故障诊断 被引量：3

3

作者 陈敬龙 张来斌 段礼祥 《石油机械》 北大核心 2011年第5期56-59,97,共4页

气阀故障微弱信号特征不明显,常规方法难以通过计算结果来判断气阀状态,且传统Mallat算法存在频率混叠及边界震荡现象,难以提取出气阀故障特征。为此,提出一种结合改进Mallat分解算法及包络线的故障特征提取方法。改进传统的边界处理方... 气阀故障微弱信号特征不明显,常规方法难以通过计算结果来判断气阀状态,且传统Mallat算法存在频率混叠及边界震荡现象,难以提取出气阀故障特征。为此,提出一种结合改进Mallat分解算法及包络线的故障特征提取方法。改进传统的边界处理方式,对信号右边界进行数据延拓,用二阶Volterra模型对延拓信号进行预测,用递推最小二乘法求取预测系数,用非抽样算法对信号进行小波包分解。对分解得到的各频带信号进行奇异值降噪处理,通过奇异熵增量曲线选择降噪阶次,画出信号的上、下包络线,用于提取气阀故障特征。对仿真信号及工程信号的处理表明,用改进的Mallat算法对信号进行分解,消除了边界震荡及频率混叠现象,成功提取了阀片破损的微弱故障特征,取得了良好的效果。 展开更多

关键词 mallat算法 气阀 故障诊断 信号分解

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离散小波多尺度快速分解算法Java实现

4

作者 关文政 张义爽 +2 位作者 别康 郑佳佳 张杰 《无线互联科技》 2015年第18期139-139,146,共2页

文章重点说明了采用JAVA语言进行小波多尺度快速分解实现过程时的思想和方法,并结合面向对象的思想对程序设计中存在的数据的动态存储和信号的分解问题进行探讨,给出了JAVA实现的相关程序代码,为面向对象的Java小波变换提供参考。

关键词 小波变换 mallat算法 多尺度分解

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基于小波分解的计算机图像去噪算法 被引量：6

5

作者 张洋 《电子科技》 2016年第8期103-105,共3页

计算机图像在形成过程中较易受到外界因素的干扰而形成噪声,对图像质量噪声较大的影响,小波分解可对图像信号在频域中进行细致的划分,选择合适的阈值可实现图像去噪的目的。文中分别对图像质量,小波分解、Mallat算法和小波阈值去噪进行... 计算机图像在形成过程中较易受到外界因素的干扰而形成噪声,对图像质量噪声较大的影响,小波分解可对图像信号在频域中进行细致的划分,选择合适的阈值可实现图像去噪的目的。文中分别对图像质量,小波分解、Mallat算法和小波阈值去噪进行阐述,并利用Matlab仿真软件对应用小波分解的图像信号进行去噪。仿真结果表明,该方法具有较好的图像去噪效果。 展开更多

关键词 小波分解 图像去噪 mallat算法 小波阈值 MATLAB仿真

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基于Mallat分解与Contourlet方向滤波的图像压缩

6

作者 郭少伟 李德强 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第z4期38-42,共5页

小波变换以其多分辨率分析和时频局域特性在信号处理中得到了广泛的应用。二维 Mallat 小波分解只能将图像分解为平滑、水平细节、垂直细节、对角线细节等四个部分。大多数图像特别是自然图像存在丰富的方向信息,然而 Mallat 分解只能... 小波变换以其多分辨率分析和时频局域特性在信号处理中得到了广泛的应用。二维 Mallat 小波分解只能将图像分解为平滑、水平细节、垂直细节、对角线细节等四个部分。大多数图像特别是自然图像存在丰富的方向信息,然而 Mallat 分解只能对水平、垂直、对角线三个方向分析图像细节,所以在分解方向上存在不足。Contourlet 变换除了具有和小波一样的多尺度、时频局部性,还具有方向性和各向异性。但是这种方法变换后数据量大于原始数据,存在冗余。将 Mallat 分解和 Contourlet 中的方向滤波相结合,提出了一种新的图像压缩方法,保持了二维 Mallat 分解的无冗余性,并且充分利用了 Contourlet 的方向性.仿真实验表明这种方法优于单独采用 Mallat 分解和 Contourlet 变换. 展开更多

关键词 CONTOURLET mallat分解 塔式分解 方向滤波

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基于多尺度分解的超光谱图像异常检测 被引量：5

7

作者 秦翰林 姚柯柯 +3 位作者 程茂林 周慧鑫 张翔 赖睿 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期327-330,共4页

提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分... 提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。 展开更多

关键词 超光谱图像 异常检测 非下采样塔式分解 核RX算法

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基于自适应正交小波基的图像分解

8

作者 易丽华 朱德森 肖力 《信息技术》 2004年第3期9-12,共4页

简单介绍了傅利叶变换以及傅立叶加窗变换的局限性,以及小波变换的提出对这一局限性的有效解决。重点介绍了小波变换基本原理,正交小波基的概念,以及正交小波分解回复算法。并用程序实现了正交小波基的统一解析构造方法。最后,利用小波... 简单介绍了傅利叶变换以及傅立叶加窗变换的局限性,以及小波变换的提出对这一局限性的有效解决。重点介绍了小波变换基本原理,正交小波基的概念,以及正交小波分解回复算法。并用程序实现了正交小波基的统一解析构造方法。最后,利用小波算法对图像的水平和垂直细节进行提取,并给出了分解结果。 展开更多

关键词 mallat算法 离散小波 自适应正交小波 图像分解

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基于小波变换的雷达高分辨距离像识别 被引量：3

9

作者 马建华 刘宏伟 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期895-900,共6页

基于雷达高分辨距离像,利用M allat塔式分解算法进行特征分解,并用类内类间最大相关系数和类间类内Ku llback-Le ib ler(K-L)距离比值两个特征评价方法来对得到的小波分解后的信号进行特征选择.最后利用相关匹配法和支持矢量机来作识别... 基于雷达高分辨距离像,利用M allat塔式分解算法进行特征分解,并用类内类间最大相关系数和类间类内Ku llback-Le ib ler(K-L)距离比值两个特征评价方法来对得到的小波分解后的信号进行特征选择.最后利用相关匹配法和支持矢量机来作识别.基于实测数据的实验结果表明,利用小波分解后的低频信号作为识别特征,不仅可提高识别性能而且可减小识别运算量. 展开更多

关键词 雷达高分辨距离像 mallat塔式分解算法 K-L距离 相关匹配法 支持矢量机

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低通滤波方法在雷达HRRP识别中的应用

10

作者 马建华 刘宏伟 保铮 《雷达科学与技术》 2005年第5期257-261,共5页

特征提取直接关系到雷达的目标识别性能。本文基于雷达目标的一维距离像,从低通滤波的基本思想出发,分别利用频域直接低通滤波方法和Mallat塔式小波分解算法进行特征提取,并从类内类间最大相关系数的角度对所提出的特征提取方法进行了... 特征提取直接关系到雷达的目标识别性能。本文基于雷达目标的一维距离像,从低通滤波的基本思想出发,分别利用频域直接低通滤波方法和Mallat塔式小波分解算法进行特征提取,并从类内类间最大相关系数的角度对所提出的特征提取方法进行了特征评估。基于实测数据的仿真结果表明,这两种特征提取方法不仅可以提高识别率,而且可以减小运算量。 展开更多

关键词 雷达目标高分辨一维距离像 频域低通滤波方法 mallat塔式分解算法 特征评价 相关匹配法

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基于小波分析的信噪分离方法研究 被引量：24

11

作者 孙勇 景博 +1 位作者 覃征 张波 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期153-155,共3页

利用噪声信号小波变换的数学期望或小波变换模的平均密度随分解层次增加不断衰减的特性,结合Mallat分解与重构算法提出对信号进行小波变换分析的方法。运用db2和db5小波,对一受噪声污染的正弦电压信号分别进行5层分解。检测结果表明,选... 利用噪声信号小波变换的数学期望或小波变换模的平均密度随分解层次增加不断衰减的特性,结合Mallat分解与重构算法提出对信号进行小波变换分析的方法。运用db2和db5小波,对一受噪声污染的正弦电压信号分别进行5层分解。检测结果表明,选取合适的基小波和分解层次,能有效地实现信噪分离。 展开更多

关键词 计量学 傅里叶变换 小波变换 mallat算法 分解层次

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小波、模糊与统计相关结合的径流预测方法研究 被引量：10

12

作者 彭勇 王国利 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 2011年第4期47-50,共4页

在模糊聚类、识别与统计相关结合的预测模型的基础上,引入小波分析理论,提出了小波、模糊与统计相关三者有机结合的预测模型。其基本思路是:先把各预报因子逐个进行小波分解,再将分解的小波序列带入模糊聚类、识别与统计相关结合的预测... 在模糊聚类、识别与统计相关结合的预测模型的基础上,引入小波分析理论,提出了小波、模糊与统计相关三者有机结合的预测模型。其基本思路是:先把各预报因子逐个进行小波分解,再将分解的小波序列带入模糊聚类、识别与统计相关结合的预测模型,求取类别变量特征值与预测对象之间的回归方程来进行预报。其显著特点是利用了小波分析的多分辨率功能,小波分解后将非平稳时间序列分解成适当的多个平稳时间序列及一个经平滑而比原序列平稳得多的序列,提高了数据变化的稳定程度,把噪声和真实数据进行了一定的区分,减小了预测因子中噪声对预测对象的影响,从而提高了预测精度。在新疆雅马渡站年径流量的预报中,预测效果比单纯用模糊-统计相关模型进行预测的效果要好,具有更高的预报精度。 展开更多

关键词 小波分解 模糊聚类 模糊识别 统计分析 径流预测 mallat算法 相对隶属度

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基于小波变换的二氧化硫污染气体检测 被引量：1

13

作者 李长吾 王玉田 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2008年第4期704-707,共4页

目的提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决二氧化硫污染气体检测中消除各种复杂的噪声问题.方法从小波变换特性出发,将信号用Mallat分解算法分解为不同频带信息.在信号检测及去噪过程中,设定一个检测信息频带,使频率处于此频带的... 目的提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决二氧化硫污染气体检测中消除各种复杂的噪声问题.方法从小波变换特性出发,将信号用Mallat分解算法分解为不同频带信息.在信号检测及去噪过程中,设定一个检测信息频带,使频率处于此频带的信息分离出来,而其他空间向量全部置为零.结果通过将小波变换去噪技术应用于荧光信号的滤波处理,可使埋于噪声中的荧光信号有效地测量出来.结论该信号处理方法可达到有用频带信号检测而其他频率信号去除的作用,为精确确定二氧化硫气体浓度提供了良好的基础. 展开更多

关键词 污染气体检测 光纤荧光 二氧化硫浓度 小波去噪 mallat分解算法

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小波变换在图像压缩中的应用 被引量：2

14

作者 李琳 《数字技术与应用》 2012年第3期84-84,87,共2页

由于小波变换具有好的空间分辨率和好的频率分辨率的特性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。本文首先介绍小波变换基本理论,然后分析小波图像的分解与重构,最后在MATLAB中进行图像压缩仿真实验,并对... 由于小波变换具有好的空间分辨率和好的频率分辨率的特性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。本文首先介绍小波变换基本理论,然后分析小波图像的分解与重构,最后在MATLAB中进行图像压缩仿真实验,并对结果进行了分析。 展开更多

关键词 小波变换 分解 重构 mallat算法 压缩

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基于FPGA的QRS波群检测方案设计与实现

15

作者 高振斌 耿新 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2011年第6期16-20,共5页

根据小波变换的多分辨率和突出信号奇异点的特性,将小波变换应用到心电信号的自动检测中,设计并实现了基于FPGA的QRS波群检测方案.采用Mallat算法对心电信号进行4级分解,并在3,4级尺度上使用自适应阈值完成极值对的检测,确定了R波的位置... 根据小波变换的多分辨率和突出信号奇异点的特性,将小波变换应用到心电信号的自动检测中,设计并实现了基于FPGA的QRS波群检测方案.采用Mallat算法对心电信号进行4级分解,并在3,4级尺度上使用自适应阈值完成极值对的检测,确定了R波的位置.采用医学相关理论对检测结果进行优化,进一步去除错检点,补偿漏检点.提出了在FPGA上实现本方案的方法,采用VHDL编程在Altera公司的CycloneII芯片上实现,并用MIT-BIH数据库进行了验证.实验结果表明,本方案检测精度较高,避免了心律失常较为严重时发生的错检情况. 展开更多

关键词 小波分解 QRS波检测 FPGA 心电信号 mallat算法

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船舶网络流量预测的灰色模型

16

作者 吴蓉蓉 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第12期149-152,共4页

研究船舶网络流量预测的灰色模型,精准有效地预测船舶网络流量趋势,保障船舶网络的稳定通信。采集船舶网络流量初始数据,通过小波变换Mallat算法分解重构处理此类数据,获得平滑高质量船舶网络流量数据,运用灰色模型与反向传播神经网络... 研究船舶网络流量预测的灰色模型,精准有效地预测船舶网络流量趋势,保障船舶网络的稳定通信。采集船舶网络流量初始数据,通过小波变换Mallat算法分解重构处理此类数据,获得平滑高质量船舶网络流量数据,运用灰色模型与反向传播神经网络构建灰色预测模型,向该模型内输入处理后平滑流量数据,输出船舶网络流量预测值,实现船舶网络流量预测。结果表明,该模型处理所采集船舶网络流量数据毛刺的效果显著,处理后的船舶网络流量数据平滑性高。最终预测的船舶网络流量数据几乎与样本数据吻合,预测结果的拟合效果好、偏离度较低,整体预测精度较高,可为船舶无线网络有效避免拥堵与保持稳定通信提供保障。 展开更多

关键词 船舶网络流量 灰色模型 小波变换 mallat算法 分解重构处理 反向传播网络

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混合无功补偿系统分层控制策略 被引量：3

17

作者 朱亮亮 陈洁 +2 位作者 李玉麒 郑凯凯 杨国 《水电能源科学》 北大核心 2021年第2期186-189,共4页

针对电能质量要求日益增加,为实现大容量低成本动态无功补偿,提出一种以静止无功补偿器(SVC)和静止无功发生器(SVG)协同运行的混合无功补偿系统,系统在充分利用SVG.SVC优势的基础上,构建一种基于频率分解的SVC+SVG的混合无功补偿分层控... 针对电能质量要求日益增加,为实现大容量低成本动态无功补偿,提出一种以静止无功补偿器(SVC)和静止无功发生器(SVG)协同运行的混合无功补偿系统,系统在充分利用SVG.SVC优势的基础上,构建一种基于频率分解的SVC+SVG的混合无功补偿分层控制模型。其中,功率协调层将无功指令电流进行分解,将频率较小的无功分量分配给SVC进行补偿,将频率较大的无功分量分配给SVG进行补偿;补偿控制层由于SVG处理的均为高频无功信号,使用自适应粒子群算法对SVG控制器进行PI参数整定;补偿执行层通过对SVC和SVG主电路发出无功电流,对电网无功功率进行补偿。Simulink仿真分析验证了所提控制策略的有效性,且相比于纯SVG补偿,成本有较大优势。 展开更多

关键词 静止无功补偿器 静止无功发生器 粒子群算法 频率分解 无功补偿 mallat算法

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开关柜局部放电信号降噪与缺陷识别研究 被引量：3

18

作者 杨寅明 韩志 《信息技术》 2020年第5期155-159,164,共6页

文中采用暂态地电压法(TEV)进行检测,设计了四种典型的缺陷模型并搭建试验平台,分别对局部放电缺陷模型进行了实验。由于变电站现场环境复杂,需要对采集的信号进行信号降噪。针对以往小波降噪都是按照经验采取固定的分解层数的问题,提... 文中采用暂态地电压法(TEV)进行检测,设计了四种典型的缺陷模型并搭建试验平台,分别对局部放电缺陷模型进行了实验。由于变电站现场环境复杂,需要对采集的信号进行信号降噪。针对以往小波降噪都是按照经验采取固定的分解层数的问题,提出一种Mallat算法结合最优分解层数自适应算法对含噪信号进行分离与重构,结果显示该算法可以很好地滤除噪声。对重构后的局放信号提取八种时域特征参数,并采用BP神经网络对开关柜局部放电的类型进行识别,当误差准确率δ=0.002时,放电类型的识别正确率最高,能够达到97%。 展开更多

关键词 TEV 局部放电检测系统 mallat算法 最优分解层数 缺陷识别

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