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搜索资源 - wavelet interference
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主要研究了超声回波信号的小波分析算法和BP神经网络算法。在超声检测中，作为检测基本数据的脉冲反射回波信号受到电子噪声和结构噪声的干扰，-major study of the ultrasonic echo signal wavelet analysis algorithm and BP neural network algorithm. In ultrasonic testing, to detect the basic data pulse echo signals reflected by
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对图像进行2维小波编码 来实现压缩。将小波分析引入图像压缩的范畴也是一个重要的手段，并且有着它自己的特点。它的特点在于压缩比高、压缩速度快，压缩后能保持信号与图像的特征基本不变，且在传递过程中可以抗干扰等等。（有两种方法）-of two-dimensional images wavelet compression coding to achieve. Wavelet Image Compression analysis of the introduction of the context is
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采用小波包变换去除脉搏波的基线漂移和公平干扰 效果较小波变换更好-Wavelet packet transform to remove baseline drift and pulse wave interference effect of smaller transform fair better
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建立了信号从扩频、加干扰信号到解扩、求误码率的仿真模型系统。
经过小波镜像处理的与理想的状况的比较。-Established from the spread spectrum signal, plus interference signal to the de-spread, and the bit error rate system simulation model. After wavelet image processing and comparison of the ideal si
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SPEECH ENHANCEMENT BASED ON WAVELET DENOISING
Abstract: - Noise is an unwanted and inevitable interference in any form of communication. It is
non-informative and plays the role of sucking the intelligence of the original signal. Any kind of
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小波分析有它独特的特点。它的压缩比高、压缩速度快 ,
压缩后能保持信号与图像的特征基本不变 ,且在传递过程中可以抗干扰。可以克服传统方法产生的缺陷 ,因此获得了较好的压缩效果。
-Wavelet analysis has its unique characteristics. Its high compression ratio, compression speed, compressed to maintain the basic characteristics of the sign
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对一个二阶模型模型进行脉冲响应辨识，并且通过搭建simulink模型取得了两组输入-输出数据，一组是在有高斯噪声的干扰下获得u1-y3，另外一组是在没有高斯噪声的情况下获得的u1-y1，对这两组数据进行基于haar小波基的脉冲响应辨识，与实际模型的脉冲响应相比较（注：三个excel表必须放在matlab/work文件夹下才能运行）-Second-order model to a model of impulse response identification, and achieved thro
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认知无线电中基于小波变换和温度干扰估计的频谱感知,作者：QQ 64134703 ，电子毕业设计，欢迎咨询
-Cognitive radio interference based on wavelet transform and the estimated temperature sensing, on: QQ 64134703, e-graduate design, please consult
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临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析Clinical ECG Wavelet Denoising frequency interference compared-Clinical ECG Wavelet Denoising frequency interference compared
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本文利用小波以及小波包在数字信号处理中表现出来的优势，将其应用到变换域通信(TDCS)中。针对基于傅里叶变换估计方法无法对非平干扰进行有效估计的缺点，于是小波技术被应用于谱估计中。作为TDCS通信前端的频谱感知阶段所应用的数学工具，进行频谱感知，小波变换可以确定干扰所在频段以及创建小波基函数，用于数据传输。并且将其与其他变换方式的应用场合以及性能进行对比。并且针第二代小波良好的数据压缩性能，拟将其应用于TDCS中，对干扰频谱进行进一步压缩-The article utilized the adv
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直扩系统中，非抽取小波包变换抑制窄带干扰。-narrowband interference suppression with the wavelet packet transform.
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基于小波变换的ECG信号去噪系统设计,在信号采集时，身体的任一微小运动都会产生“基线漂移”，这是一种低频干扰，同时，由于肌电的存在又产生了高频的肌电噪声，由于空间电磁场的存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声不去除，就会影响下一步的信号处理。
综合运用数字信号处理的理论知识进行生物医学信号增强系统设计，实现ECG信号的去噪，从而加深对小波变换及其应用的理解，建立概念多分辨分析的概念，加深理解信号增强的原理、方法和步骤。本设计的主要内容是设计一个基于小波变换的ECG信号去噪系统，
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为了进一步提高直接序列／跳频（ＤＳ／ＦＨ）扩频系统的抗干扰能力，基于小波包变换结合递归最小二乘算法设计
了一种变换域自适应干扰抑制算法，该算法采用小波包分解定位窄带干扰，递归最小二乘算法抑制窄带干扰。通过蒙特卡
罗仿真分析在增加抗干扰模块后，ＤＳ／ＦＨ系统工作在准静态时，在不同信噪比条件下抗窄带干扰性能。仿真结果表明：该
算法具有较强的自适应性以及抗窄带干扰能力，其性能优于传统的直接置零法，适用于多音干扰下的恶劣通信环境。-In order to further improve th
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this paper contains interference mitigation using wavelet
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音频信号的水印设计，以音频信号为载体，将秘密信号嵌入载体音频信号当中，
实现音频信号的水印。采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。实验当中先在MATLAB 上面进行了仿真实验，并且通过加入噪声以及滤波等进行干扰以此检测了算法的透明性和健壮性，然后利用C 语言进行了测试，最后经
过一些修改，例如加入定时器以及进行中断的处理和加入缓冲在DSP 板子上实现了加入水印的音频声音的播放。-Audio signal water
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小波变换去噪，此函数用于去除白躁信号＆周期性干扰信号-Wavelet transform denoising, this function is used to remove white manic signal & periodic interference signal
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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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Abstract— with the latest advancements in electronics,
several techniques are used for removal of unwanted entities
from signals especially that are implied in the most
sophisticated applications. The removal of power line
interference from m
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地震信号处理当中应用小波去除面波干扰，小波变换后进行阈值处理，反变换之后得到面波压制后的地震信号-Surface wave seismic signals obtained after the seismic signal processing to suppress them after removing the surface wave interference wavelet, wavelet transform thresholding, anti transformed
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运用小波模极大值滤波算法消除光电容积脉搏波中的运动干扰,主要采用小波的算法，进行信号分解，去除干扰信号的运动伪像-Wavelet modulus maxima filtering algorithms eliminate photoelectric volume pulse wave motion disturbances, mainly wavelet algorithms for signal decomposition, removing the motion artifacts inte
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