导读:本文包含了小波提升算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,水印,阈值,算法,可编程,门阵列,语音。
小波提升算法论文文献综述
顾涛[1]（2019）在《基于滑动窗口-小波提升对地电场预测算法》一文中研究指出为解决10KV架空线路对地电场值的估计问题,提出一种基于滑动窗口-db2小波提升变换对地电场预测算法。将每个滑动窗口宽度取20个采样点,利用3个相邻的滑动窗口的db2小波提升变换低频系数加权值构造出第4个窗口的小波提升变换低频系数,使用第3个滑动窗口小波提升变换高频系数作为第4个窗口的小波提升变换高频系数;将所得到的第4个窗口低频系数、高频系数进行逆小波提升变换,得到第4个窗口的20个数据,并取最后一个数据作为下一个采样点的预测初值;预测偏差取第4个窗口前19个变换数据与第3个窗口所对应的19个测量数据的偏差数学期望求取;最终预测值为预测初值加上修正系数与预测偏差乘积。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,该算法在电场极值点处预测精度高于其它算法,数据分析表明,所预测10KV架空线路对地电场值相对误差满足现场指标要求,预测数据可以作为技术指标和事故分析依据。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年10期）
柏义波[2]（2016）在《基于FPGA和小波提升算法的语音采集及去噪系统设计》一文中研究指出语音相关技术在生产生活和科研中的广泛应用,对语音的采集速度和处理效果提出了越来越高的要求。语音信号在传输时极易被噪声干扰,往往导致语音信号的后续处理出现偏差。因此,对语音信号去噪技术的研究,具有重要的现实意义。小波分析因其良好的时频分析及多分辨率分析特性,能有效的提取出信号中的有用信息,在语音去噪领域得到了广泛应用。本课题将FPGA芯片的并行处理特性和USB接口的高速数据传输特性结合起来,提升了语音信号的采集和处理速度。在现有小波去噪算法的基础上,重点研究了提升小波的阈值去噪算法在语音去噪中的应用。通过选取合适的小波基、分解层数、阈值处理策略提升小波提升算法的去噪效果,并采用matlab平台对语音去噪系统的去噪效果进行了验证。同时研究了小波去噪算法在硬件上的实现,在FPGA上设计了基于bior2.2提升小波的语音去噪系统。本系统采用DSP Builder和verilog HDL两种设计方式相结合来构建整个语音采集及去噪系统的FPGA部分。DSP Builder架构在Matlab/Simlink的图形化设计平台上,将算法仿真建模和硬件实现两个设计领域连接了起来。其可以将相应的算法在matlab的Simlink中进行图形化的设计和仿真,随后通过Signal Compiler将模型设计文件经过综合编译后转换成硬件描述语言下载到FPGA中,完成整个算法的硬件设计。本文正是利用DSP Builder的图形化设计优点完成了提升小波阈值去噪模块的构建,缩短了算法的设计周期。本论文主要完成了以下几个方面的工作：(1)对小波及其提升小波在语音去噪系统中的应用做了研究,并通过matlab平台测试了小波提升算法去噪性能。(2)用DE2开发板和USB芯片搭建了整个语音采集及去噪系统的硬件平台。(3)完成FPGA内的音频编解码芯片控制模块、提升小波去噪算法模块、USB接口芯片控制模块等硬件程序的编写。(4)设计了USB接口芯片固件程序,通过固件程序实现对USB芯片工作模式的配置。(5)编写了系统上位机软件,通过上位机软件与硬件平台的协同工作,在PC机上实现对采集到的经过去噪处理后的语音信号的保存和监测。(本文来源于《广西师范大学》期刊2016-04-01）
何敏,郑日荣,阮经文,刘攀[3]（2013）在《基于小波提升算法的脑电节律提取》一文中研究指出小波变换在信号处理中有着广泛的应用,能同时分析时域和频域方面的信息,但是传统的小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢.该文讨论了第二代小波变换的原理,并采用它来处理脑电信号.提升算法作为构造第二代小波的关键技术,通过预测确定高频信息,更新后得到正确的低频信息,它不依赖于傅立叶变换,大大提高了运算速度.通过分析提升算法的基本原理,用第二代小波变换实现了对脑电信号的节律(δ、θ、α、β)提取,并得到了令人满意的效果.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
姚成,司玉娟,郎六琪,朴德慧,徐海峰[4]（2012）在《基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法》一文中研究指出提出了一种基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别的快速算法。该算法在小波提升基础上引入加权阈值收缩法,保证ECG有用信息不丢失,提高了去噪效果;利用去噪重构的中间结果并结合简单的差分法,实现了使用平滑函数一阶导数对信号进行小波提升变换,避免了需要二次小波提升变换的运算,在保证识别精度的同时,大大降低了运算复杂度。实验结果表明,该算法能得到较高的SNR和较低的MSE,QRS波识别准确率达到了99.5%以上。并且,该算法利于在硬件平台(FPGA)上实现,便于在心电监护设备上集成。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2012年04期）
张涛[5]（2012）在《基于FPGA的小波提升算法语音去噪系统的设计与实现》一文中研究指出随着科技的发展,语音技术已经成为目前最普遍,最重要的交流手段之一,但是它却极其容易受到污染。噪声常常使语音质量变差,进而影响语音的识别,合成,编解码等,最终影响到人们的交流。语音去噪便应运而生,成为语音增强研究中的核心内容,也成为语音识别,编解码处理的前端预处理重要内容。小波去噪因其具有完备的理论基础和广阔的工程应用空间,成为当前研究信号处理的有效方法和热门课题。目前,伴随着各种硬件(如DSP, FPGA, ARM等)的发展和各种技术的渐进成熟,结合各种语音去噪算法,语音去噪系统逐渐实用化。本课题通过研究前人的各种经典去噪方式,先在matlab平台上实现了这些语音去噪系统,用欧式距离,相关系数,均方根误差指标来评价各自的去噪效果,再考虑各自的耗时,从而得出较适合硬件实现的方法。然后用各种小波法实现去噪,深入研究了双正交小波的提升方案,并重点研究了提升小波去噪具有的优势,设计了bior4.4的提升小波,结合FPGA在DE2开发板上实现了此提升小波去噪系统。系统所有的功能模块均是在Alter FPGA上实现的,整合的最终硬件系统调试通过,测试结果表明此设计的可行性和正确性,实现了用尽可能少的芯片资源,获取较优的处理速度的目的,也表明此硬件系统优于一般的DSP处理器。本文主要的内容：(1)语音和噪声的特征,人耳的感知特性,小波的基本理论及其在去噪中的应用。(2)经典谱减法,各种改进的谱减法语音去噪及matlab平台实现。(3) winner滤波法,自适应的滤波法实现语音去噪及matlab平台实现。(4)小波及其提升小波在语音去噪系统中的应用研究。重点研究了采用不同阈值,不同分解层数,不同处理策略的各种小波的语音去噪效果,并与谱减法,滤波法进行效果比较,综合评定给出适合硬件实时实现的去噪方法。(5)双正交小波提升算法去噪系统硬件设计与实现。对各个功能模块逐一编程并仿真实现,然后将它们整合成统一的硬件系统,最后对整体系统进行调试,将其结果与matlab平台实现的提升小波去噪进行比较分析,以及和传统双正交小波去噪硬件实现结果进行对比分析。(本文来源于《广西师范大学》期刊2012-04-01）
田宝华,李宝峰[6]（2011）在《二维离散小波提升变换算法的并行结构设计》一文中研究指出提出了一种实现二维离散小波提升变换算法(2DDWT)的2×2并行结构。该结构充分利用了2DDWT算法固有的行并行、列并行、行列并行的叁种并行性,有效提高了算法执行速度,同时显着降低了硬件存储需求。处理N×N图像的时间为N2/4+N/2+1,系统存储需求为3N。现场可编程门阵列(FPGA)实现结果证明了本设计的正确性和有效性。(本文来源于《计算机应用》期刊2011年12期）
赵杰[7]（2011）在《一种基于小波提升的彩色图像水印算法》一文中研究指出提出一种基于小波提升的水印算法,将载体图像的亮度分量进行一级提升小波分解,分解之后再对其部分DCT系数进行一定的量化调制,将水印信息通过量化过程嵌入到载体图像中.由于对水印图像进行了置乱变换,消除了像素间的空间相关性,进一步提高了水印算法的安全性和抗攻击能力.(本文来源于《襄樊学院学报》期刊2011年08期）
何冰[8]（2011）在《基于Radon变换不变矩和小波提升的水印算法》一文中研究指出提出了一种基于Radon变换不变矩和提升小波的抗几何攻击水印算法。该方法首先对图像进行一次提升小波分解,然后计算其低频成分的Radon变换不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个Radon变换不变矩不变量。文章给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2011年02期）
徐传忠,王永初,杨冠鲁[9]（2010）在《一种小波提升算法的多关节机器人滑模控制》一文中研究指出将小波提升算法引入基于指数趋近律的变结构控制,利用提升算法具有的独特结构和计算简单等特点,消除变结构控制方法固有的抖动问题,并应用于机器人轨迹跟踪控制中.仿真结果表明该方法有良好的效果.(本文来源于《扬州大学学报(自然科学版)》期刊2010年03期）
毕秀丽,何春香,程诚[10]（2010）在《一种基于LPM和小波提升的零水印算法》一文中研究指出大多数数字水印方法在水印嵌入的时候都是对原始图像信息作了一定的修改,这样使鲁棒性和安全性受到限制。零水印不需要修改原始图像的任何信息,有更好的透明性。本文提出了一种基于整数小波提升方案和对数极坐标映射(LPM)的零水印算法。首先将水印图像进行置乱,对载体图像进行缩放归一化,然后进行对数极坐标映射(LPM),再进行一级整数小波提升,利用分解后的低频子图和置乱后水印图像构造密图,提取时利用密图来提取水印,增强了水印的透明性和安全性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2010年03期）
小波提升算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
语音相关技术在生产生活和科研中的广泛应用,对语音的采集速度和处理效果提出了越来越高的要求。语音信号在传输时极易被噪声干扰,往往导致语音信号的后续处理出现偏差。因此,对语音信号去噪技术的研究,具有重要的现实意义。小波分析因其良好的时频分析及多分辨率分析特性,能有效的提取出信号中的有用信息,在语音去噪领域得到了广泛应用。本课题将FPGA芯片的并行处理特性和USB接口的高速数据传输特性结合起来,提升了语音信号的采集和处理速度。在现有小波去噪算法的基础上,重点研究了提升小波的阈值去噪算法在语音去噪中的应用。通过选取合适的小波基、分解层数、阈值处理策略提升小波提升算法的去噪效果,并采用matlab平台对语音去噪系统的去噪效果进行了验证。同时研究了小波去噪算法在硬件上的实现,在FPGA上设计了基于bior2.2提升小波的语音去噪系统。本系统采用DSP Builder和verilog HDL两种设计方式相结合来构建整个语音采集及去噪系统的FPGA部分。DSP Builder架构在Matlab/Simlink的图形化设计平台上,将算法仿真建模和硬件实现两个设计领域连接了起来。其可以将相应的算法在matlab的Simlink中进行图形化的设计和仿真,随后通过Signal Compiler将模型设计文件经过综合编译后转换成硬件描述语言下载到FPGA中,完成整个算法的硬件设计。本文正是利用DSP Builder的图形化设计优点完成了提升小波阈值去噪模块的构建,缩短了算法的设计周期。本论文主要完成了以下几个方面的工作：(1)对小波及其提升小波在语音去噪系统中的应用做了研究,并通过matlab平台测试了小波提升算法去噪性能。(2)用DE2开发板和USB芯片搭建了整个语音采集及去噪系统的硬件平台。(3)完成FPGA内的音频编解码芯片控制模块、提升小波去噪算法模块、USB接口芯片控制模块等硬件程序的编写。(4)设计了USB接口芯片固件程序,通过固件程序实现对USB芯片工作模式的配置。(5)编写了系统上位机软件,通过上位机软件与硬件平台的协同工作,在PC机上实现对采集到的经过去噪处理后的语音信号的保存和监测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波提升算法论文参考文献
[1].顾涛.基于滑动窗口-小波提升对地电场预测算法[J].计算机工程与设计.2019
[2].柏义波.基于FPGA和小波提升算法的语音采集及去噪系统设计[D].广西师范大学.2016
[3].何敏,郑日荣,阮经文,刘攀.基于小波提升算法的脑电节律提取[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2013
[4].姚成,司玉娟,郎六琪,朴德慧,徐海峰.基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法[J].吉林大学学报(工学版).2012
[5].张涛.基于FPGA的小波提升算法语音去噪系统的设计与实现[D].广西师范大学.2012
[6].田宝华,李宝峰.二维离散小波提升变换算法的并行结构设计[J].计算机应用.2011
[7].赵杰.一种基于小波提升的彩色图像水印算法[J].襄樊学院学报.2011
[8].何冰.基于Radon变换不变矩和小波提升的水印算法[J].计算机与数字工程.2011
[9].徐传忠,王永初,杨冠鲁.一种小波提升算法的多关节机器人滑模控制[J].扬州大学学报(自然科学版).2010
[10].毕秀丽,何春香,程诚.一种基于LPM和小波提升的零水印算法[J].计算机工程与科学.2010
论文知识图
