数字水印是数字信息安全领域研究的一个热点。小波变换算法以其多分辨率分析的特性在应用数学方面取得了一定的发展。文中结合小波算法，在数字图像的低频域中采用分块方法来嵌入数字水印，改进了小波多尺度分解算法，通过实验说明，该数字水印算法对数字水印的稳定性效果明显
上传时间： 2013-11-08
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在鱼雷技术发展中，低截获概率技术（LPI）的采用大大提高鱼雷的作战能力，同时也对截获信号提出了更高的要求。本文将基于小波分析的检测方法，具体对有效的低截获特征信号信号进行检测，相比于短时傅里叶变换的基础上，采用Daubechies5小波对信号进行分解变换，证明小波分析方法的有效性及优越性。
上传时间： 2013-10-22
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针对信号检测中经常存在的噪声污染问题，利用小波分解之后可以在各个层次选择阈值，对噪声成分进行抑制，手段更加灵活。本文介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用，分析了被噪声污染后的信号的特性；利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验并在降噪光滑性和相似性两个方面体现出小波变换的优势。本文分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪．仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果。
上传时间： 2013-10-19
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小信号高频晶体管放大器
上传时间： 2013-10-18
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基于目前航空电子设备离散量输入/输出电路实现复杂，分立器件多，高低温下参数不一致等现象，通过对比分析典型离散量电路，提出了一种简单、高可靠性的离散量信号电路设计，同时由于典型离散量输出电路故障率较高，提出了一种离散量输出信号的过流保护电路设计思路，采用电路仿真软件Multisim进行了功能仿真、容差分析，在实际工程应用中各项实验结果证明，该电路满足实际使用要求，具有很高的稳定性和可靠性。
上传时间： 2014-01-18
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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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微弱信号检测装置 四川理工学院 刘鹏飞、梁天德、曾学明 摘要： 本设计以TI的Launch Pad为核心板，采用锁相放大技术设计并制作了一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率微弱正弦波信号的幅度值，并在液晶屏上数字显示出所测信号相应的幅度值。实验结果显示其抗干扰能力强，测量精度高。 关键词：强噪声；微弱信号；锁相放大；Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 随着现代科学技术的发展，在科研与生产过程中人们越来越需要从复杂高强度的噪声中检测出有用的微弱信号，因此对微弱信号的检测成为当前科研的热点。微弱信号并不意味着信号幅度小，而是指被噪声淹没的信号，“微弱”也仅是相对于噪声而言的。只有在有效抑制噪声的条件下有选择的放大微弱信号的幅度，才能提取出有用信号。微弱信号检测技术的应用相当广泛，在生物医学、光学、电学、材料科学等相关领域显得愈发重要。 2、方案论证 针对微弱信号的检测的方法有很多，比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。下面就针对这几种方法做一简要说明。 方案一：滤波法。 在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理，例如隔离直流分量，改善信号波形，防止离散化时的波形混叠，克服噪声的不利影响，提高信噪比等。常用的噪声滤波器有：带通、带阻、高通、低通等。但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况，有其局限性。虽然可以对滤波器的通频带进行调节，但其噪声抑制能力有限，同时其准确性与稳定性将大打折扣。
上传时间： 2013-11-04
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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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