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小波分解

小波分解是指對圖象進行小波分解,可以在MATLAB中實現。例子有[C,L]=wavedec(X,5,'db2')。
  • 小波變換研究及其FPGA實現

    傅里葉變換是信號處理領域中較完善、應用較廣泛的一種分析手段.但傅里葉變換只是一種時域或頻域的分析方法,它要求信號具有統計平穩,即時不變的特性.但是實際應用中存在很多非平穩信號,它們并不能很好的用傅立葉變換來處理.小波變換的出現解決了這個問題,它在處理非平穩信號方面具有傅立葉變換無法比擬的優越性.小波變換在通信技術、信號處理、地球物理、水利電力、醫療等領域中獲得了日益廣泛的應用.小波變換的研究成為了當今學術界的一個熱點.隨著現代數字信號處理朝著高速實時的方向發展,純軟件的程序式信號處理方法越來越不能滿足實際應用的需求,因此人們希望用硬件電路來實現高速信號處理問題.基于以上原因,該文在研究了小波變換的基本理論和特點的基礎上,重點研究了小波變換的VLSI電路構架,并用FPGA實現了它的功能.毫無疑問,該文所做的具體工作在理論和實踐上都有參考價值.論文中,在簡單介紹了小波變換的基本理論、特點和應用;對信號小波變換分解,重構的MATLAB算法進行了分析,為硬件實現奠定了理論基礎.論文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基礎上,以直觀的圖形方式描述了算法的流程圖;并由此提出了基于VLSI的電路模塊架構.根據上述模塊結構,對相關模塊進行了硬件描述語言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平臺上(ACTIVE-HDL)進行了仿真.在仿真正確的前提下,該文選用了EP20K100BC356-1V芯片作為目標器件進行了綜合和后仿真,并且將仿真結果通過MATLAB與理論參數進行了比較,結果表明設計是正確的.對設計中存在的誤差和部分模塊的進一步優化,該文也作了分析和說明,為下一步實現通用IP核設計奠定了基礎.

    標簽: FPGA 小波變換

    上傳時間: 2013-06-27

    上傳用戶:zhaoq123

  • 基于小波變換的圖像去噪算法研究

    隨著多媒體技術的發展,數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域:圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預處理的數據量很大,要求處理速度快,但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應的Matlab 仿真;然后,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明,相比于其他幾種經典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節,并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現;最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊,并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證,結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞:圖像處理系統,FPGA,圖像去噪算法,小波變換

    標簽: 小波變換 圖像去噪 算法研究

    上傳時間: 2013-05-16

    上傳用戶:450976175

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數字水印

    數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法,在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印,改進了小波多尺度分解算法,通過實驗說明,該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯

    標簽: 分塊 多尺度 頻域 數字水印

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

  • 基于小波分析的低截獲信號檢測方法研究

    在魚雷技術發展中,低截獲概率技術(LPI)的采用大大提高魚雷的作戰能力,同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法,具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測,相比于短時傅里葉變換的基礎上,采用Daubechies5小波對信號進行分解變換,證明小波分析方法的有效性及優越性。

    標簽: 小波分析 信號檢測 方法研究

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:lht618

  • 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,首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真,結果表明,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、非平穩性特點,提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理,對經過處理后的小波系數進行重構。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測和診斷。

    標簽: 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

  • 這是用小波變換模極大值重建信號的源程序

    這是用小波變換模極大值重建信號的源程序,數據是一心電信號,在matlab6。5下實現,來源于胡廣書的《現代信號處理教程》附屬光盤,現提供給大家供大家學習參考,濾波部分可以根據個人情況進行修改。程序包含四個部份,其中wave_peak實現信號的分解并求出模極大值

    標簽: 小波變換 信號 模極大值 源程序

    上傳時間: 2015-05-18

    上傳用戶:xiaodu1124

  • 我編寫的利用trous(多孔算法)實現小波變換

    我編寫的利用trous(多孔算法)實現小波變換,利用‘db4’小波函數分解兩層,其中卷積運算采用頻域的fft算法,給出了仿真信號的處理結果。

    標簽: trous 編寫 算法 小波變換

    上傳時間: 2015-05-26

    上傳用戶:蠢蠢66

  • 小波在信號處理中的應用

    小波在信號處理中的應用,利用小波對信號進行分解和重構,而且對信號進行噪聲的閾值處理。

    標簽: 信號處理 中的應用

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:13517191407

  • 文章利用MATLAB語言及其小波工具箱

    文章利用MATLAB語言及其小波工具箱,采用小波變換算法,開發數字水印嵌入系統,通過對原始靜態圖像和二值圖像水印進行小波多分辨率分解,組合對應方向上的小波細節子圖數據,從而實現了在原始靜態圖像上嵌入二值圖像水印。有部分代碼

    標簽: MATLAB 語言 工具箱

    上傳時間: 2015-10-12

    上傳用戶:彭玖華

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