提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间: 2013-10-14
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为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号,提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础,首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解,然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真,结果表明,采用软阈值方法有效去除了噪声,提高了脑电信号的信噪比。
上传时间: 2014-12-23
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针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点,提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上,然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理,对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析,能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明,该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点,不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率,能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征,适合齿轮故障的在线监测和诊断。
上传时间: 2013-11-01
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目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间: 2013-10-13
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为了使计算机能更好的识别人脸表情,对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理,包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化,然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中,利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征,最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明,上述提出的方法比传统的方法识别速度更快,能达到实时性的要求,并且具有很好的鲁棒性,识别率高。
上传时间: 2013-11-08
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间: 2014-12-28
上传用户:Zero_Zero
由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时,故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法,先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息,然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入,由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以12脉冲整流电路为例,在Matlab软件下建立电路模型进行仿真实验,结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断。
上传时间: 2013-11-11
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间: 2013-12-20
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讨论了交-交变频调速系统故障诊断的重要性,针对目前变频系统输出电流谐波比较大,用常规方法不易判断的问题,提出了用新型小波包频带能量法提取电机断条故障信号的特征量,并运用该算法对变频调速系统电机断条时和正常时输出电流波形特征量进行分析。仿真结果表明,新型小波包频带能量特征法与常规诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快等优点。
上传时间: 2015-01-02
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小波变换在电力系统谐波中的应用,与谐波本身的特性是直接相关的,要得到实时性和精确性都较高的检测效果就需要对电力系统的谐波特点,小波在这方面的应用原理有深刻的理解。文中对此在作了深入分析的基础上,还重点研究了采用小波变换研究谐波检测的主要因素,用仿真验证其影响效果。最后针对目前的研究成果论述小波在谐波检测应用中的发展,为小波变换在分析有效、精确、可靠的电力谐波检测方法提供研究思路。
上传时间: 2013-11-21
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