Sym4小波
1．阈值函数去噪
（1）全局阈值
[J1,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,t hr,sorh,keepapp);
2．噪声主要集中在图像的高频部分,,,,,滤掉图像中高频部分,,,,提取低频部分进行重构
2．
不同小波分解层数去噪后的峰值信噪比
[转帖]小波去噪matlab程序 ****************************************** clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换[coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3'); %[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2);
energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw); sw=sw/sum(sw); r=xcorr(sw,'biased'); corr=max(r); %为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0 if corr>=0.8
营销战略开题报告 引导语：开题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。这是一种新的应用写作文体，这种文字体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要而产生的。接下来是为你带来收集整理的营销战略开题报告，欢迎阅读！ 摘要：在国际化的发展过程中，为了满足市场需求，本土化发 展战略已成为跨国公司开拓海外市场纷纷采取的主要措施。本文以沃尔玛中国营销策略为背景，从适应环境、降低成本、满足消费者需求、树立良好形象等层面对沃尔玛在中国实施营销策略的必要性进行解析，并针对其目前在华的管理团队、分销渠道管理和市场战略本土化的现状，分析沃尔玛公司在中国经营中遇到的困难及存在的主要问题，最后提出沃尔玛在华经营的几点建议，即采用“外包”和“自营”相结合的物流配送、协助供应商加强信息化管理、跨文化沟通的社会责任以及政府公关。 关键词：沃尔玛、跨国企业、中国战略、问题策略 1研究背景 1.1研究背景 沃尔玛百货有限公司是由美国零售业的传奇人物山姆·沃尔顿 先生于1962年在阿肯色州成立。经过四十多年的发展，公司已经成 为美国本土最大的私人雇主和世界上最大的连锁零售企业。到目前为止，沃尔玛在全球15个国家开设了超过8,000家商场，下设53个品牌，员工总数210多万人，每周光临沃尔玛的顾客2亿人次。1991
年，沃尔玛年销售额突破400亿美元，成为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》杂志公布的全美服务行业分类排行榜，沃尔玛1993年销售额高达673．4亿美元，比上一年增长118亿多，超过了创始人：山姆·沃尔顿1992年排名第一位的西尔斯(Sears)，雄居全美零售业榜首。1995年沃尔玛销售额持续增长，并创造了零售业的一项世界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志95美国最大企业排行榜上名列第四。至今，沃尔玛己拥有2133家沃尔玛商店，469家山姆会员商店和248家沃尔玛购物广场，分布在美国、中国、墨西哥、加拿大、英国、波多黎各、巴西、阿根廷、南非、哥斯达黎加、危地马拉、洪都拉斯、萨尔瓦多、尼加拉瓜等14个国家。它在短短几十年中有如此迅猛的发展，不得不说是零售业的一个奇迹。 从沃尔玛角度来看，其拥有先进技术、专利和充足的资金、先进的管理经验等优势，实施“本土化”经营可以把产品的生产、采购转移到中国，充分利用中国本土市场的资源，利用中国市场制造成本低、生产成本低、人力资源成本低的有利条件，生产和采购产品，使企业迅速融入中国市场[]，享受本土化带来的好处，为沃尔玛“天天平价”的经营理念创造有力条件，从而在激烈的市场争夺中获得竞争优势。 沃尔玛进入中国后，势必面临与其在美国、在世界其他国家不同的市场环境，这主要表现在社会文化、企业文化、语言、消费观念、政府的法律制度和倾向、地理条件、原料供应、市场替代者等很多方
文章编号:167320291(2006)0520024204 二维各向同性不可分小波变换特性分析 章春娥,裘正定 (北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044) 摘 要:从滤波器设计、采样方面与标准二维可分小波变换的比较、分析二维各向同性不可分小波变换在图像处理中表现出来的特性,并针对不可分小波提出了新的父子关系定义和改进型零树结构.二维不可分小波变换相对标准可分小波变换而言,尺度函数和小波函数不可分且各向同性,具有更细的渐进尺度,更好的紧支撑特性,各个子带有清晰的频率特征及重建特性.本文通过实验统计分析了二维不可分各向同性小波特性,利用改进型零树结构大大提升了其在图像压缩中的性能;对不可分小波变换在图像处理中的应用具有指导性的意义.关键词:各向同性;二维不可分小波;零树结构;图像处理中图分类号:TP391.4 文献标识码:A Analysis on 2-D Nonseparable and Isotropic W avelet T ransform ZHA N G Chun-e ,Q IU Zheng-di ng (School of Computer and Information Technology ,Beijing Jiaotong University ,Beijing 100044,China ) Abstract :C ompared with 2-D separable wavelet the properties of 2-D nonseparable wavelet are analyzed from the aspects of filter design ,sampling and others.For s pecial nonseparable wavelet ,a new father-s on relation 2ship and modified zero-tree structure are proposed.For 2-D nonseparable wavelet trans form ,its scale and wavelet functions are nonseparable and is otropic ,and it has more progressive scales and more tight energy sup 2port.Each subband has more s pecific frequency feature and could gain better reconstruction.This paper ana 2lyzes the properties by experimental data ,increasing greatly the image compression performance by the modi 2fied zerotree ,and als o providing guide for 2-D nonseparable wavelet in image processing.K ey w ords :isotropic ;2-D nonseparable wavelet ;zerotree structure ;image processing 小波变换凭借良好的时频局部化特性,其理论和方法在语音分析,模式识别,数据压缩,图像配准、数据融合、数字水印等信号处理方面得到了广泛的应用.一维小波的理论研究比较深入,多维小波通常自然而然地由一维小波的张量积得到,属于多维可分小波,即通常意义上的标准小波.多维标准小波基于成熟的一维小波理论,构造和实现基本上都基于一维小波进行.一维小波张量积形成的多维小波分析同时带来了一些问题[1].当用张量积表示多维尺度空间时,不同基函数的数目将增加为2d (其中d 表示空间维数).由于基函数是不同尺度下一维小波和尺度函数的积,一些多维小波将会高度偏离坐标方向,失去与一维小波一致的紧支撑特性.张量积形成的基函数还混淆了尺度的运算表达,降低了多维信号小波表示的稀疏性.换而言之,这类由一维小波张量积形成的多维标准小波引入了各向异质性,且难以从物理上解释相应尺度子带代表的频率信息.一维小波能很好地描述一维序列点的奇异性,却很难将对点序列奇异性的描述通过张量积的形式拓展到二维以上的信号处理. 收稿日期:2005212217 基金项目:国家中小型企业创新基金资助项目(04C26213301189);北京交通大学创新基金资助项目(2005SM009) 作者简介:章春娥(1976— ),女,四川达州人,博士生.em ail :z-ce @https://www.doczj.com/doc/8915511745.html, 裘正定(1944— ),男,浙江嵊县人,教授,博士生导师.第30卷第5期2006年10月 北 京 交 通 大 学 学 报JOURNAL OF BEI J IN G J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol.30No.5 Oct.2006
科技论文写作大作业小波变换图像去噪综述 院系： 班级： 学号： 姓名：
摘要小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一.在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,首先通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面,对小波图象去噪进行了综述;最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望 关键词：小波去噪小波萎缩小波变换图象压缩 1.前言 在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。 小波变换是继Fourier变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。 2小波图像去噪的原理 所谓小波变化，即:
小波去噪 [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname') 式中： 输入参数x 为需要去噪的信号； 1.tptr ：阈值选择标准. 1)无偏似然估计（rigrsure）原则。它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。 2）固定阈值（sqtwolog）原则。固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。 3）启发式阈值（heursure）原则。它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。 4）极值阈值（minimaxi）原则。它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。 2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h). 3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整. 4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd]. 常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior haar db db1 db2 db3 db4 db5 db6 db7 db8 db9 db10 sym sym2 sym3 sym4 sym5 sym6 sym7 sym8 coif coif1 coif2 coif3 coif4 coif5 coif6 coif7 coif8 coif9 coif10 bior bior1.1 bior1.3 bior1.5 bior2.2 bior2.4 bior2.6 bior2.8 bior3.5 bior3.7 bior3.9 bior4.4
文献综述之组织发展 众所周知，企业中唯一不变的就是变革。组织变革已经广泛应用在企业的经营管理当中,用以谋求企业在竞争中的优势地位。1962 年美国学者钱德勒在其代表作《战略与结构:美国工商企业成长的若干篇章》中就提出了著名的“结构跟随战略”假设。文章首次分析了“环境——战略——组织结构”间的相互关系,提出企业的经营战略应该适应环境,满足市场需求,而组织结构又必须适应企业的战略,随着战略变化而变化,即“结构跟随战略”假设。 面对经济全球化,技术快速进步,信息的迅速传播,企业所承受的竞争压力和经营风险比过去的任何时候都更为严峻。 圣吉在1990年出版的《第五项修炼》中提出学习型组织的概念,他认为未来最成功的企业将会是学习型组织,因为未来唯一持久的优势,是有能力比你的竞争对手学习得更快。 1993 年,美国的钱皮和哈默提出“公司再造”的概念,组织或公司的再造被认为是继财务管理、战略计划管理和全面质量管理之后的又一场管理革命。 统计表明,90 年代初的几年中,85%的美国公司都投入到了各种各样的组织再造活动当中。这些公司当中,有60%报道说他们并没有获得所希望的生产力,并且有44%的公司声明他们事实上比以前更糟!在80%的公司当中,员工工作满意程度有所降低。面对这些变革方面的失败,以及新指导方针的缺乏,68%的组织机构在一年之内又不得不重新构建组织。从中我们可以看出,组织变革本身是一项复杂的系统工程,其间充满着风险和不确定性,失败的比例非常高,但由于它是组织迎接时代挑战,获取竞争优势的必由之路,所以通过研究现有的理论,分析实践中的成败,并把两者有机地结合起来,探讨组织变革的内在逻辑关系,用来指导组织变革的实践就显得是一件非常有意义和必需的工作。 本文研究的主要问题可以归结为:如何重建组织战略、组织结构和组织文化,达到提高组织运作效率,实现对环境变化的适应,打造组织核心竞争能力,赢得市场竞争的目的。 通过这些研究主要解决现实组织变革中的两大问题: 1、研究如何通过组织变革使组织增强灵活性与敏捷性,从而有效增强对复杂环境的适应能力与应变能力; 2、探讨如何通过组织变革实现组织内部运作机制与组织成员的心理、行为方式的协调,使组织增强新的活力,体现出团队优势。 由此可见，组织发展可以从以下方面进行讨论：
文章编号：1006-7043（2000）04-0021-03 基于小波变换的去噪方法 林克正 李殿璞 （哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001） 摘 要：分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点，提出了基于小波变换的去噪方法，且将该去噪算法 用算子加以描述，给出了具体实例.小波变换硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验，表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的.!关 键 词：小波变换；去噪；奇异性检测；多尺度分析 中图分类号：TN911.7 文献标识码：A Denoising Method Based on Wavelet Transform Lin Ke-zheng Li Dian-pu （Automation Coiiege ，Harbin Engineering University ，Harbin 150001，China ） Abstract ：This paper anaiyzes the different characteristics of noise and signai under waveiet transform and proposes the denoising method based on waveiet transform.The denoising aigorithm based on waveiet transform are described with some operators.Some exampies are demonstrated.The performance of denoising with hard and soft threshoid method based on waveiet transform are compared in computer simuiation.The simuiation shows that the denoising method based on waveiet transform is very effective. Key words ：waveiet transform ；denoising ；singuiarity detection ；muitiresoiution anaiysis 提取掩没在噪声中的信号是信号处理的一项重要课题.实际的信号总是含有噪声的，当待检测信号的输入信噪比很低，各种噪声幅值大、分布广，而干扰信号又与真实信号比较接近时，用传统的时域或频域滤波往往不能取得预期效果.D.L.Donoho 提出的非线性小波方法从噪声中提取信号 效果最明显［2-5］ ，并且在概念上也有别于其它方 法，其主要思想有局部极大值阈值法、全局单一阈 值法［3］和局部SURE 多阈值法［4］ .在此基础上，本文首先分析了信号和噪声在小波变换下的不同特 性，据此可有效地从噪声信号检出有用的信号，用算子的形式对基于小波变换的去噪方法进行了统一的描述，并提出了一种可浮动的自适应阈值选取方法. 1 小波分析基础 1.1 信号的小波变换 ［1］ 设母波函数是!（t ），伸缩和平移因子分别为a 和6，小波基函数!a ，6（t ） 定义为!a ， 6（t ）=1! a !（t -6 a ）（1）式中，6"R ，a "R -｛0｝. 函数f （t ）" 2 （R ） 的小波变换W a ，6（f ）定义为 W a ，6（f ）=
【论文关键词】现当代文学思想情感语言 【论文摘要】中国现当代文学是用现代的文学语言和形式表达现代中国思想情感的文学。本文研究了中国现当代文学的现状，并对现当代文学的发展提出了几点展望。 中国现当代文学通过现代社会和人的意识情感的加入，来改变中国古典文学造成的封闭和隔绝，使文学在内容和表达上与当代中国人的实际有更多的联系和契合。近年来，现当代文学研究过程中，在一种无孔不入的话语的渗透之下，一些像“全球化”之类的词语，成了神圣的词语，只要说出来就具有天然合法性，而不论其所指何物。与此同时，一些诸如“革命”、“救亡”之类的词语，却获得了截然不同的命运，一说出来就成了天然的“非法”，甚至成了过街老鼠，人人喊打。在当下的语境中，“纯文学”、“新时期文学”、“先锋文学”等成了人见人爱的时髦话语，而“十七年文学”、“革命历史小说”、“底层写作”等则成了人见人怕的危险思想。在中国现当代文学的研究过程中，现当代文学究竟如何发展变化，又处在何种现状呢? 一、现当代文学研究目的发生了本质的变化 在中国现当代文学史上，上世纪八十年代成为一个重要的时期。在以和平经济建设为中心时期，文学队伍主要是由两代作家构成，一代是在上世纪五十年代成长起来的作家，他们大部分是在1957年的“反右”运动中遭到不公的批判和打击，并在社会底层度过了一段苦难日子，他们的创作里充满对现实政治生活的干预精神和对人性的赞美。另一代是在“文革”中成长起来的作家，其中大多数人曾在“上山下乡”中感受了民间生活和民间文化的熏陶，因此他们在写作的时候会自然而然地从农村经验中汲取创作素材，由最初的知青题材到稍后的寻根文学，呈现出新的民间化创作趋向。两代作家们胸中涌动着知识分子新生的对现实生活的热情与自信，他们在揭露社会弊病的同时，把希望寄托于批判的社会效果，在这种希望之中正滋生着已经消失了近三十年的知识分子的主体意识。这使上世纪八十年代的文学充满了生机勃勃的创新精神和活跃气氛。 而今天的当代中国作家，一部分忙着追逐“诺贝尔”文学奖，期望以此来奠定自己在文学史上的地位;另一部分则忙于追逐市场。由于读者的欣赏情趣和阅读趋向主导了市场，市场又左右着作家的文学创作，导致现在的文学市场化、快餐化、娱乐化、庸俗化、视觉化倾向。在现当代文学中，以两种文学思想表现最为突出。 (1)精神溃败。在这种精神溃败之中，有的作者干脆放弃信仰，放弃寻找精神出路的企图。如余华就在《活者》中传达了“活着就是一切，活着就是胜利”这样一种人生哲学。正如余杰所说，只有肉体的“活着”而没有灵魂的求索。 (2)性文学进入文坛。90年代末期，性文学卷土重来进入了中国文坛，在这些描写性的文学中声势最响的是贾平凹的《废都》和王小波的《黄金时代》。它们都描写了男人在生存困境中表现出的依赖性和脆弱性。 二、现当代文学存在“现状批评”现象 现状批评是现当代文学研究中最具诱惑力的部分，变化无穷的文学现象和不断推出的新人和作品，既联系着社会生活、文化思潮的搏动，又提供了不重复的新鲜刺激，批评的创造性在现当代文学研究中也最为活跃。因此，许多人把当代文学研究与“现状批评”画上等号。这一观点是值得怀疑的，它可能迟滞了对“十七年文学”、“‘文革’文学”的研究，以至于这三十年的文学已从一些人的研究视野中消失。这些部分文学研究，往往构成现当代文学研究最脆弱的环节。很显然，这三十年的文学创作总体水准的普遍性缺陷，是难以吸引更多注意力的重要原因。但是，从另一角度看，这一曲折的文学进程，又蕴含着某些有关中国现代文学的重要问题和矛盾，这涉及现代文学传统、作家精神结构、现代文学艺术形态等。
小波去噪matlab程序 ****************************************** clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3');%[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw);
收稿日期：2007－12－10 作者简介：史振江（1979－），男，汉，河北唐山人，学士，讲师，研究方向智能检测与控制技术。 基金项目：河北省教育厅自然科学项目（Z2006442） 基于MATLAB 的小波消噪仿真实现 史振江１） 安建龙 ２） 赵玉菊１） （石家庄铁路职业技术学院１） 河北石家庄 ０５００４１ 衡水学院２） 河北衡水 ０５３０００） 摘要：小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构，通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法。分析小波消噪的算法和实现步骤，并基于MATLAB 软件平台编写仿真程序。进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验，消噪效果良好。 关键词：小波消噪 阈值 分解 重构 光纤光栅 中图分类号：ＴＰ２７２ 文献标识码：Ａ 文章编号：1673-1816(2008)01-0063-04 １ 引言 微弱信号检测[1]是关于如何提取和测量强噪声背景下微弱信号的方法，有效的去除信号中的噪声是实现微弱信号检测的关键。小波变换[2]是一种信号的时间、频率分析方法，具有多分辨分析的特点，是时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，已经广泛应用于信号消噪、信号处理、图像处理、语音识别与合成等领域。小波消噪[3～5]的方法可以分为三类：模极大值法、相关法以及阈值方法。其中，小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构，通过对小波分解后的各层系数限定阈值来消除噪声的方法，因其实现简单、计算量小，取得了广泛应用。 MATLAB 即矩阵实验室，是一种建立在向量、数组和矩阵基础上，面向科学与工程计算的高级语言，它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络、图像处理于一体，具有极高的编程效率[6]。其中的小波处理工具箱可以方便实现小波消噪算法，对含噪信号进行消噪处理和研究。 本文详细分析了小波消噪算法，利用MATLAB 软件编写了程序，并对光纤光栅反射谱信号进行了小波消噪仿真实验。 ２ 小波变换与Mallat 算法 小波变换是指，把某一被称为基本小波的函数()t ψ平移位移b 后， 在不同尺度a 下作伸缩变换，得到连续小波序列,()a b t ψ，再与待分析信号()f t 作内积： 1/2(,)()()f R t b W a b a f t dt a ψ??=∫ （1） 在实际应用中，经常将,()a b t ψ作离散化处理，令2j a =，2j b k =g ，Z k j ∈,则得到相应的离散
基于连续小波变换的奇异性检测与故障诊断 林京 振动工程学报2000 基于小波变换的奇异性检测方法可以实现对信号局部奇异性的刻画。因此,自该方法提出以来,便获得了广泛的应用。仅在机械故障诊断领域中,它就被用来进行超声无损探伤、柴油机的压力波形识别、纲丝绳断丝检测、切削颤振分析等。从这些应用中可以看到,它们都无一例外地采用二进离散小波变换来做奇异性检测。尽管此时的二进离散只对尺度区间进行,各尺度上信号的时间间隔等于采样间隔,这种小波分解也足以大大缩减了计算量,因此许多研究人员乐于采用。但是,尺度上的二进分割会使奇异性定量过于粗糙,尤其是在低尺度区间的信号,信号中的奇异点往往无法考察,从而出现漏检或定量不准。如果采用连续小波变换,则这些缺陷可迎刃而解。 Lip指数表明了函数f(x)与n次多项式作比较时,其光滑程度是多少。传统的计算Lip指数的计算方法是采用Fourier变换,它只能得到信号整体的Lip指数,所以只能反映信号的全局奇异程度。如果要求得到信号在某点的奇异性,需要借助小波方法来实现。 综合起来，选择小波函数的原则就是在满足能够检测到最大Lip指数值的前提下，选择具有最少消失矩的小波函数。目前比较多的采用墨西哥草帽小波函数和Morlet小波函数。 实际应用中,要根据具体情况选择不同阶的导函数作小波函数。在机械测试信号中，奇异点通常为一些峰值点和突变尖点，这些点的Lip指数总小于1，所以小波函数只具有一阶消失矩即可。 模极大值线的存在要求尺度必需连续变化,当尺度作二进离散后,不存在模极大值线。 尺度区间的二进离散在许多情况下显得过于粗糙,它对Lip指数的定量描述不够精确,采用连续小波变换可以准确对Lip指数作定量计算。 机械状态监测中,信号的突变点往往携带着故障信息,机器运行过程中所产生的撞击、振荡、摩擦、转速突变、结构变形和断裂等都可反映在信号的突变点中,信号突变点的奇异性检测可以有效地揭示机器的故障信息,为机器故障诊断提供有力工具。 用小波做奇异性检测可以对信号的局部奇异程度做定量描述,但目前通用的用二进小波做奇异性检测的定量描述在许多应用场合下仍显得粗糙,不能很好地区分正常点还是异常点。基于连续小波变换的奇异性检测方法可以对局部奇异性做精确的定量描述,具有广泛的应用前景。
1.小波变换的概念 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 2.小波有哪几种形式?常用的有哪几种?具体用哪种，为什么？ 有几种定义小波(或者小波族)的方法: 缩放滤波器:小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)长度为2N和为1的滤波器——来定义。在双正交小波的情况，分解和重建的滤波器分别定义。 高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算，而重建滤波器为分解的时间反转。例如Daubechies和Symlet 小波。 缩放函数:小波由时域中的小波函数 (即母小波)和缩放函数 (也称为父小波)来定义。 小波函数实际上是带通滤波器，每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题，如果要覆盖整个谱需要无穷多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。 对于有紧支撑的小波，可以视为有限长，并等价于缩放滤波器g。例如Meyer小波。 小波函数:小波只有时域表示，作为小波函数。例如墨西哥帽小波。 3.小波变换分类 小波变换分成两个大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。 DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以，DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科学研究。 4.小波变换的优点 从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点： (1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) (2)小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性 (3)小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) (4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法) 另: 1) 低熵性变化后的熵很低; 2) 多分辨率特性边缘、尖峰、断点等;方法, 所以可以很好地刻画信号的非平稳特性 3) 去相关性域更利于去噪; 4) 选基灵活性: 由于小波变换可以灵活选择基底, 也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等。 小波变换的一个最大的优点是函数系很丰富, 可以有多种选择, 不同的小波系数生成的小波会有不同的效果。噪声常常表现为图像上孤立像素的灰度突变, 具有高频特性和空间不相关性。图像经小波分解后可得到低频部分和高频部分, 低频部分体现了图像的轮廓, 高频部分体现为图像的细节和混入的噪声, 因此, 对图像去噪, 只需要对其高频系数进行量化处理即可。 5.小波变换的科学意义和应用价值
小波图像去噪及matlab实例 图像去噪 图像去噪是信号处理的一个经典问题，传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行，常用的是维纳滤波，但是去噪效果不太好（维纳滤波在图像复原中的作用）。 小波去噪 随着小波理论的日益完善，其以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注，开辟了用非线性方法去噪的先河。具体来说，小波能够去噪主要得益于小波变换有如下特点： （1）低熵性。小波系数的稀疏分布，使图像变换后的熵降低。意思是对信号（即图像）进行分解后，有 更多小波基系数趋于0（噪声），而信号主要部分多集中于某些小波基，采用阈值去噪可以更好的保留原 始信号。 （2）多分辨率特性。由于采用了多分辨方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳性，如突变和断点等（例如0-1突变是傅里叶变化无法合理表示的），可以在不同分辨率下根据信号和噪声的分布来消除噪声。（3）去相关性。小波变换可对信号去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比时域更利于去噪。（4）基函数选择灵活。小波变换可灵活选择基函数，也可根据信号特点和去噪要求选择多带小波和小波 包等（小波包对高频信号再次分解，可提高时频分辨率），对不同场合，选择不同小波基函数。 根据基于小波系数处理方式的不同，常见去噪方法可分为三类： （1）基于小波变换模极大值去噪（信号与噪声模极大值在小波变换下会呈现不同变化趋势）
（2）基于相邻尺度小波系数相关性去噪（噪声在小波变换的各尺度间无明显相关性，信号则相反）（3）基于小波变换阈值去噪 小波阈值去噪是一种简单而实用的方法，应用广泛，因此重点介绍。 阈值函数选择 阈值处理函数分为软阈值和硬阈值，设w是小波系数的大小，wλ是施加阈值后小波系数大小，λ为阈值。（1）硬阈值 当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，而大于阈值时，保持其不变，即： （2）软阈值 当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，大于阈值时，令其都减去阈值，即： 如下图，分别是原始信号，硬阈值处理结果，软阈值处理结果。硬阈值函数在|w| = λ处是不连续的，容易造成去噪后图像在奇异点附近出现明显的伪吉布斯现象。 阈值大小的选取 阈值的选择是离散小波去噪中最关键的一部。在去噪过程中，小波阈值λ起到了决定性作用：如果阈值太小，则施加阈值后的小波系数将包含过多的噪声分量，达不到去噪的效果；反之，阈值太大，则去除了有用的成分，造成失真。小波阈值估计方法很多，这里暂不介绍。 小波去噪实现步骤 （1）二维信号的小波分解。选择一个小波和小波分解的层次N，然后计算信号s到第N层的分解。
女大学生就业中性别歧视分析文献综述 摘要：随着我国高等教育改革的发展，各个高校的招生规模也在逐年的增加。这也就导致了毕业生的数量也在逐年增加，竞争压力也慢慢增大。与此同时它将我国大学毕业生就业歧视问题推向了一个新的局面。本文就搜集众多学者观点及部分文献信息对我国大学生就业歧视问题进行简要分析综述，并提出一些建议及对策。 关键词：大学毕业生；就业歧视；区别对待； 大学生就业环境日趋激烈，就业中的性别歧视问题就成为了一个社会问题。有调查显示，目前我国高等学校中女生占的比例已达44 %，在相同条件下女生就业机会只有男生87% ,女毕业生初次就业率仅为63.4% ,比男生低8.7个百分点。这一现象已引起了社会的广泛关注。本文搜集相关材料，从大学毕业生就业歧视定义、国内外相关研究、就业歧视成因和就业歧视对策三个方面进行分析讨论，力求能得出一些有实质意义的合理化建议和对策。 一、女大学生就业中性别歧视的界定 分析女大学生就业现象，首先应该明确一下概念。 （一）性别歧视 国际劳工组织1958 年通过的《就业与职业歧视公约》(第ll1 号公约)对“就业歧视”的界定是：基于种族、肤色、性别、宗教、政治见解、民族、血统或社会出身的任何区别、排斥或特惠，其效果为取消或损害就业或职业方面的机会平等或待遇平等。 湖南师范大学教育科学学院覃伟丽认为研究我国大学生就业歧视，首先必须将大学生就业歧视与一般的就业歧视进行区分。形式逻辑学“种差加属”的定义方法能够对大学生就业歧视进行较为准确的定义区分。根据其分析得出“大学毕业生就业歧视”是指，基于种族、肤色、性别、宗教、政治见解、民族、血统或社会出身等原因，雇主方对于获得大学文凭就业者的初次或初期就业，采取任何区别、排斥或特惠，其效果为取消或损害就业或职业方面的机会平等或待遇平等。[3] （二）女大学生就业中的性别歧视
clear all clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3'); %[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw); sw=sw/sum(sw); r=xcorr(sw,'biased'); corr=max(r); %为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0 if corr>=0.8 output1(i)=0; elseif corr<=0.1
小波去噪常用方法 目前，小波去噪的方法大概可以分为三大类：第一类方法是利用小波变换模极大值原理去噪，即根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性，剔除由噪声产生的模极大值点，保留信号所对应的模极大值点，然后利用所余模极大值点重构小波系数，进而恢复信号；第二类方法是对含噪信号作小波变换之后，计算相邻尺度间小波系数的相关性，根据相关性的大小区别小波系数的类型，从而进行取舍，然后直接重构信号；第三类是小波阈值去噪方法，该方法认为信号对应的小波系数包含有信号的重要信息，其幅值较大，但数目较少，而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，但幅值小。基于这一思想，在众多小波系数中，把绝对值较小的系数置为零，而让绝对值较大的系数保留或收缩，得到估计小波系数，然后利用估计小波系数直接进行信号重构，即可达到去噪的目的。 1：小波变换模极大值去噪方法 信号与噪声的模极大值在小波变换下会呈现不同的变化趋势。小波变换模极大值去噪方法，实质上就是利用小波变换模极大值所携带的信息，具体地说就是信号小波系数的模极大值的位置和幅值来完成对信号的表征和分析。利用信号与噪声的局部奇异性不一样，其模极大值的传播特性也不一样这些特性对信号中的随机噪声进行去噪处理。 算法的基本思想是，根据信号与噪声在不同尺度上模极大值的不同传播特性，从所有小波变换模极大值中选择信号的模极大值而去除噪声的模极大值，然后用剩余的小波变换模极大值重构原信号。小波变换模极大值去噪方法，具有很好的理论基础，对噪声的依赖性较小，无需知道噪声的方差，非常适合于低信噪比的信号去噪。这种去噪方法的缺点是，计算速度慢，小波分解尺度的选择是难点，小尺度下，信号受噪声影响较大，大尺度下，会使信号丢失某些重要的局部奇异性。 2：小波系数相关性去噪方法 信号与噪声在不同尺度上模极大值的不同传播特性表明，信号的小波变换在各尺度相应位置上的小波系数之间有很强的相关性，而且在边缘处有很强的相关
Matlab小波函数 一、Matlab小波去噪基本原理 1、带噪声的信号一般是由含有噪声的高频信号和原始信号所在的低频 信号。利用多层小波，将高频噪声信号从混合信号中分解出来。 2、选择合适的阈值对图像的高频信号进行量化处理 3、重构小波图像：依据图像小波分解的低频信号与处理之后的高频信 号来重构图像的信息。 二、第二代小波变换 1、构造方法特点： （1）继承了第一代小波的多分辨率的特性。 （2）不依赖fourior变换，直接在时域完成小波变换。 （3）变换之后的系数可以是整数。 （4）图像恢复质量与变换是边界采用何种延拓方式无关。 2、优点：算法简单，速度快，适合并行处理。对内存需求量小，便于DSP 芯片实现、可用于本位操作运算。 3、提升原理:构造紧支集双正交小波 （1）步骤：分裂—预测—更新 （2）分解与重构 三、matlab小波函数库 1、matlab小波通用函数： （1）wavemngr函数【小波管理器（用于小波管理，添加、删除、储存、读取小波）】 wavemngr(‘add’,FN,FSN,WT,NUMS,FILE) wavemngr(‘add’,FN,FSN,WT,NUMS,FILE,B) % 添加小波函数，FN为family name，FSN为family short name WT为小波类型：WT=1表示正交小波，=2表示非正交小波，=3表示带尺度函数的小波，=4表示无尺度函数的小波，=5表示 无尺度函数的复小波。 小波族只有一个小波，则NUMS=“，否则NUMS表示小波参数的字符串 FILE表示文件名 B=[lb ub]指定小波有效支撑的上下界 wavemngr(‘del’,N) %删除小波 wavemngr(‘restore’)/ wavemngr(‘restore’,IN2) %保存原始小波 OUT1= wavemngr(‘read’) %返回小波族的名称 OUT1= wavemngr(‘read’,IN2) %返回所有小波的名称 OUT1= wavemngr(‘read_asc’) %读取wavelets.asc文件并返回小波信息 （2）scal2frq函数【尺度转换频率】 F=scal2frq(A,’wname’,DELTA) %返回由尺度A，小波函数“wname”和采样周期DELTA决定的准 频率。 （3）orthfilt函数【正交小波滤波器组】