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waveletstools
- 基于小波变换应用的matlab程序，包含图像增强，图像分解，图像去噪，图像融合等-Applications based on wavelet transform matlab program, including image enhancement, image decomposition, image denoising, image fusion
xiaobofenjiechonggou
- 文章涉及了小波一维小波分解和重构的MATLAB程序，程序相当有借鉴意义。-Articles related to the wavelet one-dimensional wavelet decomposition and reconstruction of MATLAB program, the program quite a reference.
Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
waveletDandR
- 此文档主要是小波分解与重构的VC语言代码，可以直接运行，只要将信号输入。比较清晰的展现了小波分解与重构过程-This document is the the VC language code wavelet decomposition and reconstruction, and can be run directly, as long as the signal input. Comparison clearly shows the wavelet decomposition and rec
matlab-wavelet
- 应用db5小波和 bior4.4小波, 对图象cameraman.tif分别进行2层小波分解和重构-The application db5 wavelet bior4.4 of wavelet image cameraman.tif 2-layer wavelet decomposition and reconstruction
wavelet-decomposition-
- 信号的小波分解与重构原理，在matlab运行，内容详细，并有代码。-Principles of Signal based on wavelet decomposition and reconstruction, to run matlab, detailed, and code.
wavelet-packet-decomposition-
- 有关小波包分解和介绍的PPT，适合于初学者快速掌握小波包分解相关问题。-the PPT of wavelet packet decomposition and the introduction , suitable for beginners to quickly master the wavelet packet decomposition.
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- 提出了一种结合SVD的小波变换方法，对其在外弹道测量数据中的野值剔除进行了研究。对观测数据进行小波分解，将小波分解后的近似分量和细节分量组合实现相空间重构，作为SVD方法的输入观测矩阵，根据奇异 熵增量准则，对奇异值进行筛选，根据SVD逆变换重构原信号。这一方法克服了Hankel矩阵相空间构建方法数据 端点失真问题。以小波分解后分量重构的相空间可以满足正交性，进一步提高了SVD进行数据降噪和野值检测的精度。仿真数据和试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。-Proposed a meth
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 对结构响应信号进行连续复Morlet小波变换，根据小波系数的模极大值提取小波脊线，识别结构的瞬时频率；为降低噪音的影响，采用奇异值分解(SVD)方法进行降噪处理，建立了一种基于连续复小波变换识别时变系统 瞬时频率的方法。用一个具有时变刚度的弹簧质量系统的数值算例验证方法的有效性，随后设计了一个时变拉索 结构试验，分别对索施加线性和正弦变化的拉力，同时测试结构的冲击响应，运用提出的方法成功地识别了索的瞬时频率。数值与试验结果表明，提出的方法能有效地识别时变结构的瞬时频率，且识别方法具有一定
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- 论述了小波包分解及其能量谱处理发动机连杆轴承故障的原理与方法, 结合传统断火诊断法的思想,应用小波包能量谱直观地识别出故障的特征频带, 并进行量化分析, 结果证明了这种方法比传统的付立叶分析方法具有更大的优越性及现实的应用价值-Discussed and wavelet packet energy spectrum processing engine connecting rod bearing failure principles and methods, combined with trad
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- 本文针对基于经验模态分解ＥＭＤ的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉导致有用信号与噪声一起被滤除的问题结合小波在时间尺度两域表征信号局部特征的特性提出了一种基于能量估计实现ＥＭＤ分解层数确定-In this paper, based on empirical mode decomposition EMD temporal filter mode functions inherent component of cross-frequency aliasing and noise toge
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- 针对齿轮滚动轴承等的早期损伤类故障, 提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征 。 在简述小波包基本原理的基础上, 通过仿真信号, 对振动信号的具体处理过程进行分析, 并对可能遇到的问题, 提出处理办法, 然后应用于诊断实例 。 -Early damage fault for rolling bearings and other gear, the proposed wavelet packet decomposition as pre-processing mea
zhendongxinhao
- 关于信号分析，小波包分解的程序以及应用方法-The program about signal analysis, wavelet packet decomposition and its application method
gaoguangpu
- 离散小波变换域非负张量分解的高光谱遥感图像压缩-Discrete wavelet transform domain of non-negative tensor decomposition of hyperspectral remote sensing image compression
Study-on-compound-fault-diagnosis
- 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方 法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对 故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后 对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
dual-tree
- 首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得 到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量 进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实 现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis method is proposed based on dual-tree complex wa
energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
f11_2
- DWT最终的CL组构中除了最高层的逼近系数是没有其它层的逼近系数的，而你这个分解刚好是两层，刚好有第二层的逼近系数，所以a2的重构不牵扯细节的问题，其操作就是将CL组构中的第二层小波逼近的系数B1隔点补零然后和小波滤波器组中的低通重构滤波器卷积得到a2。-Two layer reconstruction
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定