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二維<b>小波</b>變換

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時間： 2013-10-14

    上傳用戶：戀天使569

  • 基于小波分析的腦電信號處理

    為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。

    標(biāo)簽： 小波分析 腦電信號

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：如果你也聽說

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。

    標(biāo)簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間： 2013-11-01

    上傳用戶：AISINI005

  • 多級小波逆變換實時系統(tǒng)方案

    提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進行實時處理的要求,并且所設(shè)計的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點。

    標(biāo)簽： 多級 小波逆變換 實時系統(tǒng) 方案

    上傳時間： 2014-12-28

    上傳用戶：Zero_Zero

  • 基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的故障診斷方法

    由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。

    標(biāo)簽： Elman 分 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-11

    上傳用戶：zjf3110

  • 多級小波逆變換實時系統(tǒng)方案

    提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進行實時處理的要求,并且所設(shè)計的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點。

    標(biāo)簽： 多級 小波逆變換 實時系統(tǒng) 方案

    上傳時間： 2013-12-20

    上傳用戶：JasonC

  • 新型小波包頻帶能量法在電機斷條故障診斷中的研究

    討論了交-交變頻調(diào)速系統(tǒng)故障診斷的重要性，針對目前變頻系統(tǒng)輸出電流諧波比較大，用常規(guī)方法不易判斷的問題，提出了用新型小波包頻帶能量法提取電機斷條故障信號的特征量，并運用該算法對變頻調(diào)速系統(tǒng)電機斷條時和正常時輸出電流波形特征量進行分析。仿真結(jié)果表明，新型小波包頻帶能量特征法與常規(guī)診斷方法相比，具有準(zhǔn)確度高、診斷速度快等優(yōu)點。

    標(biāo)簽： 頻帶 能量 電機斷條 故障診斷

    上傳時間： 2015-01-02

    上傳用戶：hgmmyl

  • 基于小波變換的電力系統(tǒng)諧波檢測的研究

    小波變換在電力系統(tǒng)諧波中的應(yīng)用，與諧波本身的特性是直接相關(guān)的，要得到實時性和精確性都較高的檢測效果就需要對電力系統(tǒng)的諧波特點，小波在這方面的應(yīng)用原理有深刻的理解。文中對此在作了深入分析的基礎(chǔ)上，還重點研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素，用仿真驗證其影響效果。最后針對目前的研究成果論述小波在諧波檢測應(yīng)用中的發(fā)展，為小波變換在分析有效、精確、可靠的電力諧波檢測方法提供研究思路。

    標(biāo)簽： 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測

    上傳時間： 2013-11-21

    上傳用戶：yuanxiaoqiang

  • 多小波matlab程序包

    多小波matlab程序包

    標(biāo)簽： matlab 程序

    上傳時間： 2014-11-06

    上傳用戶：jeffery

  • matlab實現(xiàn)s小波變換代碼,m文件。輸入圖像矩陣

    matlab實現(xiàn)s小波變換代碼,m文件。輸入圖像矩陣，輸出一幅圖像，分為四塊。

    標(biāo)簽： matlab 小波變換 代碼 圖像

    上傳時間： 2015-03-12

    上傳用戶：15736969615

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