Eliminate Signal Noise With Discrete Wavelet Transformation
The wavelet transform is a mathematical tool that's becoming quite useful for analyzing many types of signals. It has been proven especially useful in data compression, as well as in adaptive equalizer and transmultiplexer applications.
信号噪声消除和离散小波变换
小波变换是一种在分析成为许多类型的信号很有用的数学工具。它已被证明在数据压缩以及自适应均衡器和transmultiplexer应用中有特别的用途。
A wavelet is a small, localized wave of a particular shape and finite duration. Several families, or collections of similar types of wavelets, are in use today. A few go by the names of Haar, Daubechies, and Biorthogonal. Wavelets within each of these families share common properties. For instance, the Biorthogonal wavelet family exhibits linear phase, which is an important characteristic for signal and image reconstruction.
小波是一种具有特定的形状与有限的时间的波。有几个家庭,或连结相似类型的小波,沿用至今。几名去元唯一存在的哈尔积、双正交。在每一个这样的家庭小波具有共同的特性。例如,家庭展品双正交小波变换的线性相位一种
Wavelet analysis is simply the process of decomposing a signal into shifted and scaled versions of a particular wavelet. An important property of wavelet analysis is perfect reconstruction, which is the process of reassembling a decomposed signal or image into its original form without loss of information. By examining wavelet theory as it applies to three specific applications, we find
that it works so well because these examples rely on perfect reconstruction for their fundamental operation.
小波分析是分解信号转变成移位和规模化版本的一个特定的小波的简单过程。小波分析的一个重要的基本性质是在重建的过程中重新完美的组装腐烂的信号或形象变成原始形式而不丢失信息。因为因为它适用于三个具体的应用，通过检测小波理论,我们发现它具有非常大的作用,例如依靠他们进行重建的基本操作。
There are no set rules for the choice of the mother wavelet used in wavelet analysis. The choice depends on the properties of the mother wavelet, the properties of the signal to be examined, and the requirements of the analysis. For this reason, it's convenient to have tools that let you easily explore and experiment with many different wavelets and input signals. The following examples use MATLAB, the Wavelet Toolbox, and Simulink to make exploration of wavelet concepts convenient.
小波分析中母小波的选择是没有设定规则的。母小波性能的选择取决于进行检测的信号的性能和分析的要求。因为这个原因,它是让你轻松探索和试验以许多不同的小波和输入信号中合适的工具。以下的例子使用MATLAB仿真,小波工具箱,使得勘探和Simulink对小波的概念更加方便。
In this article, the wavelet we use as an example (called the "mother" wavelet) is the Daubechies wavelet, db4. The 4 in the name represents the order of the filter, which corresponds to eight coefficients.
在这篇文章中,我们使用小波为例(叫做母体小波)是小波积，db4.名字中的四代表滤波的序号，与8序列相对应。
The Discrete Wavelet Transform (DWT) is commonly employed using dyadic multirate filter banks, which are sets of filters that divide a signal frequency band into subbands. These filter banks are comprised of low-pass, high-pass,
or bandpass filters. If the filter banks are wavelet filter banks that consist of special low-pass and high-pass wavelet filters, then the outputs of the low-pass filter are the approximation coefficients. Also, the outputs of the high-pass filter are the detail coefficients. .
离散小波变换(DWT)通常被应用于多频滤波器采集的配对,将过滤信号频带划分成subbands方面。这些滤波器是由低通、高通、带通滤波器组成的。如果是小波滤波器滤波器是由低通、高通滤波器的特殊小波滤波器,然后低通滤波器的输出的近似系数。同时,这个输出也是高通滤波器细节系数。
The process of obtaining the approximation and detail coefficients is called decomposition. Termed multilevel decomposition, this process can be repeated, with successive approximations (the output of the low-pass filter in the first bank) being decomposed in turn, so that one signal is broken down into a number of components.
近似数和细节系数获得的过程称为分解。可以重复,与历届近似(低通滤波器的输出第一银行)依次被分解,这样一个信号分解为许多组件的过程被称为多级分解。
A two-level decomposition is shown in Figure 1. In this illustration, a2 represents the approximation coefficients, while d2 and d1 represent the detail coefficients resulting from the two-level decomposition. After each decomposition, we employ decimation by two to remove every other sample and, therefore, reduce the amount of data present.
二级分解如图1所示。在上图中,a2代表近似系数,而d1 d2代表了二级分解所造成的细节系数。每个分解后,我们使用二级分解把任何其他样品,因此,减少数据量的百分比。
The Inverse Discrete Wavelet Transform (IDWT) reconstructs a signal from the approximation and detail coefficients derived from decomposition. The IDWT differs from the DWT in that it requires upsampling and filtering, in that order. Upsampling, also known as interpolating, means the insertion of zeros between samples in a signal. The right side of the figure shows an example of reconstruction.
通过分解逆离散小波变换得到一个信号重构的细节系数近。IDWT不同于在upsampling和过滤的DWT的顺序。Upsampling,也称为插值，是指在零嵌入样本之间的一个信号。右边的图显示了一例重建。
Another way to interpret the figure is that the analysis filter bank on the left reduces the rate of an input signal and produces multiple output signals with varying rates. The analysis filter bank performs the DWT represented by the decomposition. The synthesis filter bank on the right increases the rates of multiple input signals while combining them into a single output signal. It performs the IDWT represented by the reconstruction.
另一种解释是,分析数字滤波器在左边降低银行利率的输入信号和输出信号产生多个不同的利率。银行的分析滤波器组进行小波分解。综合滤波器对增加的银行利率输入信号生成一个单一的输出信号。重组了它所代表的数据。
The Filters Are The Key
过滤器是其中最为关键的因素
Now one might ask, what's unique about wavelet filter banks? The magic is in the filters themselves. By choosing filters that are intimately related for both decomposition and reconstruction processes, the effects of aliasing, which can be introduced by the decimation, are removed.
现在你可能会问,什么是小波滤波器的独特之处?神奇的是过滤器本身。通过选择分解与重构过程中密切相关的过滤器，那些导致死机的混叠影响被消除了
When the signal is reconstructed, it doesn't exhibit any aliasing or distortion (right side of Fig. 1). As a result, the output is said to be a perfect reconstruction.
当信号重建,它不展示任何或扭曲走样(右边的图1)。作为一个结果,产量被认为是一个完美的重建。
Wavelet filters have finite length. They aren't truncated versions of infinitely long filter re-sponses. Because of this property, wavelet filter banks can perform local analysis, or the examination of a localized area of a larger signal. Local analysis is an important consideration when dealing with signals that have discontinuities. Wavelet transforms can be applied to these kinds of signals with excellent results. This is due to their ability to locate short-time (local) high-frequency features of a signal and resolve low-frequency behavior at the same time.
小波滤波器长度有限。他们不是截断的版本re-sponses无穷长过滤。因为这个性质、小波滤波器可以执行局部的分析或考试局部区域的一个稍大的信号。局部分析作为一个值得考虑的信号处理方式是有间断。小波变换可以很好的应用到这些类型的信号。这是由于他们有能力在同一时间内来定位短时(局部)信号的高频特征和解决低频行为。
As stated earlier, perfect reconstruction is an important property of wavelet filter banks. When the analysis filter bank output is connected to the synthesis filter bank input and the proper delays for alignment are used, as in Figure 1, then the output of the entire system is identical to the input. If a threshold operation is applied to the output of the DWT and wavelet coefficients that are
below a specified value are removed, then the system will perform a "de-noising" function.
如前所述,完全重构是小波滤波器的一个重要的性质。当银行的分析滤波器组输出连接到合成滤波器输入和适当的延迟银行使用一致,如图1,然后整个系统的输出是相同的输入。如果一个阈值,并将其应用到输出操作的DWT和小波系数低于指定的值的移除,那么系统将会做一个“去噪”功能。
Two different threshold operations can be viewed in Figure 2. In the first, hard thresholding, coefficients whose absolute values are lower than the threshold are set to zero. Hard thresholding is extended by the second technique, soft thresholding, by shrinking the remaining nonzero coefficients toward zero.
两个不同的阈值操作可以从图2看出来。首先,硬阈值,其绝对值系数低于阈值设置为零。硬阈值是延长第二技术。软阈值,通过减少剩余的非零系数进行对零操作。
Furthermore, to compare the output signal with the input, additional delays are introduced into the input signal path. Data alignment is a significant aspect of a practical, real-time implementation. The input, output, and residual signals shown in Figure 6 can be viewed in the scope display in Figure 7.
此外,比较输出信号的输入,额外延迟引入输入信号路径。数据序列是一个务实的一个重要方面,实时实现。输入、输出、残差信号显示在图6个能被显示在图7范围。
The wavelet transmultiplexer (WTM) provides an interesting example of the perfect reconstruction property of the DWT. The transmultiplexer combines
two source signals for transmission over a single link, then separates the two signals at the receiving end of the channel (Fig. 8). The inputs are assumed to be baseband signals.
小波transmultiplexer(WTM)提供了一个完全重构的财产DWT的有趣例子。结合两个源信号的transmultiplexer传输一个链接,然后将两路信号的接收终端渠道(图8),输入被认为是基带信号。
The ability of wavelets to provide perfect reconstruction of independent signals, transmitted over a single communications link, is demonstrated in Figure 9. Channels 1 and 2 are perfectly recreated, as indicated by the combined error plot. The error trace is plotted with an expanded vertical scale to demonstrate the absence of signal corruption.
小波分析的能力不仅仅是提供完美重建独立的信号,传送一个单一的通信链路,表现在图9。通道1和2完美再现,如上的综合误差的情节。错误痕迹绘制大图像上,这证明没有垂直的信号错误。
The model shown in Figure 8 demonstrates a two-channel transmultiplexer. But the method can be extended to an arbitrary number of channels. Note that the total data rate is still limited by the Nyquist rate of the high-speed data link. 该模型显示在图8演示了一个通道transmultiplexer。但是这个方法可以扩展到一个任意数量的渠道。注意,总数据率仍限于奈奎斯特率的高速数据连接
Similarities With FDM Operation
FDM操作上的相同点
The operation of a WTM is analogous to a frequency-domain multiplexer (FDM) in several respects. In an FDM, baseband
input signals are filtered and modulated into adjacent frequency bands, summed together, and then transmitted over a single link. On the receiving end, the transmitted signal is filtered to separate the two adjacent frequency channels. The signals are then demodulated back to baseband.
WTM的操作在几个方面与多路复用器(FDM)域相类似。在一个FDM、基带信号滤波和调制到邻近频带,总结在一起,然后发送到一个单一的链接。在接收端,信号传输过滤分离的两个相邻的频率通道。然后解调信号回到基带。
The filters need to pass the desired signal through the filter passband with as little distortion as possible. In addition, the filters must strongly attenuate the adjacent signal to provide a sharp transition from the filter passband to its stopband. This process limits the amount of crosstalk, or signal leakage, from one frequency band to the next. These constraints generally require longer and more expensive filters.
过滤器必须通过过滤通频带使得期望信号失真尽可能少。此外,强衰减过滤器必须给相邻信号提供一个强力的过渡滤波器的阻带通频带。这个过程限制从一个频带到下一个频带的一定量的干扰,或者信号泄漏。这些限制通常需要更长和更昂贵的过滤器。
Often, FDM employs an unused frequency band, known as a guard band, between the two modulated frequency bands to relax the requirements on the FDM filters. This decreases spectral efficiency, thereby reducing the usable bandwidth for each input signal.
通常,将通过一名未分频带称为一个防御系统,两者之间的调制频带对FDM过滤器放宽要求。这减少频谱效率,从而减少每一个输入信号的可用带宽。
In a WTM, the filtering performed by the synthesis and analysis wavelet filters is analogous to the filtering steps in the FDM. Plus, the interpolation in the IDWT is equivalent to frequency modulation. From a frequency-domain perspective, the wavelet filters are fairly poor spectral filters, exhibiting slow transitions from passband to stopband, and providing significant distortion in their response.
在一个WTM,过滤由合成和分析小波滤波器的滤波相似的步伐带。并且,得带相当于频率调制的插值。从频域角度出发, 他们的反应，对小波滤波器较差谱过滤器,展示的转折,慢阻带通频带,提供重要的改进。
What makes the WTM special, though, is that the analysis and synthesis filters together completely cancel the filter distortions and signal aliasing. That produces perfect reconstruction of the input signals and, thus, perfect extraction of the multiplexed inputs.
分析和综合滤波器滤波在一起完全消除和信号混叠失真使WTM特别。生产完全重构输入信号,从而完善的提取多路复用的投入。
Ideal spectral efficiency can be achieved with the WTM, because no guard band is required. Practical limitations of implementing the channel filter create out-of-band leakage and distortion. In the conventional FDM approach, every channel within the same communications system requires its own filter and is susceptible to crosstalk from neighboring channels. But the WTM method only requires a single bandpass filter for the entire communications channel, and the channel-to-channel interference is eliminated.
理想的光谱效率可能达到与WTM相。实施方面的限制通道滤镜使得带外信号的渗入和扭曲。在传统的差分方法中,每一个频道在同样的通讯系统需要自身滤波,并易于混淆与邻近的渠道。但是WTM方法对整个
通信信道只需要一个单一的带通滤波器,channel-to-channel将干扰消除。
Keep in mind that a noisy link can cause imperfect reconstruction of the input signals. Furthermore, the effects of channel noise and other impairments on the recovered signals can differ in FDM- and WTM-based systems.
记住一个复杂的输入信号可以导致不完美的重建输入信号。此外, 在WTM-based对熔融沉积体系。信道噪声的影响和其他的损伤的恢复信号可以是不同的。
Image compression is becoming increasingly important as the efficient use of available transmission bandwidth becomes more complex. As complexity increases, system resources must be optimized to use minimal bandwidth and memory. One way to optimize these resources is to employ image compression. The method and amount of compression needs to be such that it's still possible to achieve a reasonable reconstruction of the image. Wavelet transforms have this capability.
图像压缩越来越重要的有效传输带宽可用就变得更为复杂了。作为复杂性的增加,必须优化系统资源使用最小带宽和记忆。一种方法就是利用这些资源优化图像压缩。这种方法，还是有可能以达到一个合理的重建图像。小波变换具有这能力。
The compression procedure is similar to that of de-noising used in an earlier example. The only difference lies in the thresholding applied to the detail coefficients. Two ap-proaches are available in the Wavelet Toolbox for thresholding detail coefficients when compressing two-dimensional data. These are global thresholding and level thresholding.
压缩过程类似于早些时候用过的一个去噪的例子。唯一的区别在于阈值应用于细节系数。两个ap-proaches可在小波工具箱的细节系数阈值时的二维数据压缩。这些都是全球性的阈值和水平阈值。
In this example, we allow the Wavelet Toolbox to derive a global threshold for our example image. The image shown in Figure 10 was decomposed using the two-dimensional discrete wavelet analysis tool (similar to the one-dimensional tool found in Figure 3). For this example, we decided to perform a two-level decomposition using the biorthogonal spline wavelet bior3.7, which specifies a third-order reconstruction filter and a seventh-order decomposition filter.
在这个例子中,我们让小波工具箱来获得一个全球的底线即我们的目标图像。图像显示在图10分解利用二维离散小波分析工具(类似于一维工具发现图3)。这个例子,我们决定执行一个二级分解利用双正交样条小波函数的bior3.7,指定一个线性滤波器和seventh-order分解重构滤波器。
The compression tools available in the Wavelet Toolbox perform only the thresholding portion of the compression process. Its performance is measured by the percentage of remaining nonzero elements in the wavelet decomposition. When implementing a real-world compression scheme, one would need to further consider quantization and bit-allocation factors.
压缩工具可在小波工具箱完成只是阈值压缩的过程的一部分。在小波其性能测量剩余的非零元素的百分比。当实现了一个实际的压缩方案,你需要进一步考虑因素的量化和bit-allocation . .
The two-dimensional wavelet compression tool automatically generates a threshold based on the thresholding method selected (Fig. 10, again). We picked "Remove near 0," which sets this global threshold to 4. When we click on the Compress button, all coefficients whose values are less than 4 (in this case, 49.81%) are forced to zero. In spite of this case, 98.98% of the original
image energy is retained. See the Wavelet Toolbox User's Guide for more information on how these percentages were calculated.
Wavelet analysis is a new and promising tool which complements traditional signal processing techniques. It can offer significant advantages for real-time systems, and it opens the door to new and exciting communications applications.
For Further Information:
1. C. Taswell, "The What, How, and Why of Wavelet Shrinkage
Denoising," Computing In Science And Engineering, vol. 2, no. 3,
May/June 2000, p. 12-19.
2. Department of Applied Science Wavelet Group, Lawrence
Livermore National Laboratory,
https://www.doczj.com/doc/dd4027747.html,/das/wavelet/wavelet.html.
3. G. Cherubini; J. Cioffi; E. Eleftheriou; S. Olcer; "Filter Bank
Modulation Techniques for Very High-Speed Digital Subscriber
Lines,"IEEE Communications Magazine, vol. 38, no. 5, May
2000, p. 98-104.
4. G. Strang and T. Nguyen, Wavelets And Filter Banks,
Wellesley-Cambridge Press, 1997.
5. M. Misiti; Y. Misiti; G. Oppenheim; J.M. Poggi, Wavelet Toolbox
User's Guide, The MathWorks Inc., 1996.
二维小波压缩工具自动生成一个阈值选择阈值方法的基础上(图10,再)。我们选择“清除接近0”,设置这个全球门槛4。当我们点击压缩按钮,所
有的价值系数小于4(在这个例子中,49.81%的人)还必须为零。尽管这种情况下,98.98%的原始图像能量被保留。在小波工具箱用户指南有更多的信息关于这些百分比计算公式。
小波分析是一种有潜力的新工具,与传统的信号处理技术相辅相成。它
能提供为实时系统明显的优势,它会打开到新的和令人兴奋的通讯应用
的门。
1。Taswell >,“The What, How, and Why of Wavelet Shrinkage Denoising,第二卷,第3次,2000年5 / 6月,p。12-19。
2。应用科学部门的小波基,劳伦斯利佛摩国家实验室,https://www.doczj.com/doc/dd4027747.html, /这个/小波/ wavelet.html。
3。Cherubini >,《Cioffi;大肠Eleftheriou,s . Olcer;“过滤银行调制技术非常高速数字电话线”,台湾通讯杂志,中国土木水利工程学刊,38岁,没有。5、2000年5月,p。98 - 104。
4 G. Strang and T. Nguyen,小波滤波器,Wellesley-Cambridge出版社,1997年。
5。m . Misiti;y . Misiti;g . Oppenheim;J.M. Poggi,小波工具箱用户指南,MathWorks有限公司,1996。
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:
外文出处： 《Exploiting Software How to Break Code》By Greg Hoglund, Gary McGraw Publisher : Addison Wesley Pub Date : February 17, 2004 ISBN : 0-201-78695-8 译文标题： JDBC接口技术 译文： JDBC是一种可用于执行SQL语句的JavaAPI（ApplicationProgrammingInterface应用程序设计接口）。它由一些Java语言编写的类和界面组成。JDBC为数据库应用开发人员、数据库前台工具开发人员提供了一种标准的应用程序设计接口，使开发人员可以用纯Java语言编写完整的数据库应用程序。 一、ODBC到JDBC的发展历程 说到JDBC，很容易让人联想到另一个十分熟悉的字眼“ODBC”。它们之间有没有联系呢？如果有，那么它们之间又是怎样的关系呢？ ODBC是OpenDatabaseConnectivity的英文简写。它是一种用来在相关或不相关的数据库管理系统（DBMS）中存取数据的，用C语言实现的，标准应用程序数据接口。通过ODBCAPI，应用程序可以存取保存在多种不同数据库管理系统（DBMS）中的数据，而不论每个DBMS使用了何种数据存储格式和编程接口。 1．ODBC的结构模型 ODBC的结构包括四个主要部分：应用程序接口、驱动器管理器、数据库驱动器和数据源。应用程序接口：屏蔽不同的ODBC数据库驱动器之间函数调用的差别，为用户提供统一的SQL编程接口。 驱动器管理器：为应用程序装载数据库驱动器。 数据库驱动器：实现ODBC的函数调用，提供对特定数据源的SQL请求。如果需要，数据库驱动器将修改应用程序的请求，使得请求符合相关的DBMS所支持的文法。 数据源：由用户想要存取的数据以及与它相关的操作系统、DBMS和用于访问DBMS的网络平台组成。 虽然ODBC驱动器管理器的主要目的是加载数据库驱动器，以便ODBC函数调用，但是数据库驱动器本身也执行ODBC函数调用，并与数据库相互配合。因此当应用系统发出调用与数据源进行连接时，数据库驱动器能管理通信协议。当建立起与数据源的连接时，数据库驱动器便能处理应用系统向DBMS发出的请求，对分析或发自数据源的设计进行必要的翻译，并将结果返回给应用系统。 2．JDBC的诞生 自从Java语言于1995年5月正式公布以来，Java风靡全球。出现大量的用java语言编写的程序，其中也包括数据库应用程序。由于没有一个Java语言的API，编程人员不得不在Java程序中加入C语言的ODBC函数调用。这就使很多Java的优秀特性无法充分发挥，比如平台无关性、面向对象特性等。随着越来越多的编程人员对Java语言的日益喜爱，越来越多的公司在Java程序开发上投入的精力日益增加，对java语言接口的访问数据库的API 的要求越来越强烈。也由于ODBC的有其不足之处，比如它并不容易使用，没有面向对象的特性等等，SUN公司决定开发一Java语言为接口的数据库应用程序开发接口。在JDK1．x 版本中，JDBC只是一个可选部件，到了JDK1．1公布时，SQL类包（也就是JDBCAPI）
测试信号处理作业 题目：基于小波变换的语音信号去噪 年级：级 班级：仪器科学与技术 学号： 姓名： 日期：2015年6月
基于小波变换的语音信号去噪 对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题。经典的信号去噪方法，如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性，因此限制了它们的应用范围。小波变换是八十年代末发展起来的一种新时-频分析方法，它在时-频两域都具有良好的局部化特性；并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。 目前已经提出的小波去噪方法主要有三种：模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取得了广泛的应用。然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大，则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。 1、语音信号特性 由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关，而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同，因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程(信号)。但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度，可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变，因此假定语音信号是短时平稳的，即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10-30ms的时间段内近似是不变的，具有相对的稳定性，这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。 语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。清音和浊音在特性上有明显的区别，清音没有明显的时域和频域特性，看上去类似于白噪声，并具有较弱的振幅；而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅，其能量大部分集中在低频段内，而且在频谱上表现出共振峰结构。在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声，而清音由于类似于白噪声的特性，使其与宽带平稳噪声很难区分。 由于语音信号是一种非平稳、非遍历的随机过程，因此长时间时域统计特性对语音信号没有多大的意义，而短时谱的统计特性对语音信号和语音增强有着十分重要的作用。语音信号短时谱幅度统计特性的时变性，使得语音信号的分析帧在趋于无穷大时，根据中心极限定理，其短时谱的统计特性服从高斯(Gauss)分布，而在实际应用时只能在有限帧长下进行处理，因此，在有限帧时这种高斯分布的统计特性是一种近似的描述，这样就可以作为分析宽带噪声污染的带噪语音信号增强应用时的前提和假设。
铁路系统基本组成单位 铁路系统可以分为车务段、机务段、工务段、电务段、车辆段、供电段！不要一见到铁路上的就是卖票的什么的，我说我是搞信号的，然后你们就问是不是那种拿个旗子摇的那种！现在给亲们普及下铁路常识，希望你们看完后能对铁路多些理解与宽容，人活着，都不易。。。 电务段 概况 电务段是铁路系统的一个重要机构，负责管理和维护列车在运行途中的地面信号与机车信号及道岔正常工作的一个单位，通俗点讲，就是负责那个“交通红绿灯”的单位。电务段的职责是维护信号设备使信号正常显示，维护转辙机及道岔使道岔搬动正常，确保列车正常运行。需要说明下，现在的铁通在2000年以前也是电务段的一个重要组成部分，也就是说早期的电务段是由通信和信号2部分组成的。 目前的信号分为八显示和十显示两种，即有八种信号含义或者十种信号含义。八种的信号为“绿灯，红灯，红黄灯，绿黄灯，双黄灯，黄2灯，黄灯，白灯”；十种的信号再加 上“红黄闪，双黄闪”两种，调度所根据线路的状况，机车的类型，确定某一区段最高限速，并通过地面信号和机车信号来控制机车的安全运行，地面信号与机车信号的显示应该 是一致的。 2008年4月起，原机务段“监控车间”人员及设备整体划归电务段管理，改称“车载设备车间”。 全路电务段概况 目前全路共有18个铁路局（集团公司）、下辖47个电务段： 铁路局3个：电务段、电务段、电务段； 铁路局6个：电务段、电务段、电务段、电务段、电务段；电务段； 呼和浩特铁路局2个：呼和浩特电务段、电务段； 铁路局3个：电务段、天津电务段、电务段； 铁路局3个：电务段、电务段、侯马电务段； 铁路局2个：电务段、电务段； 铁路局4个：电务段、电务段、电务段； 铁路局5个：电务段、电务段、电务段、电务段、电务段； 铁路局2个：电务段、襄樊电务段； 铁路局3个：电务段、电务段、绥德电务段； 乌鲁木齐铁路局2个：乌鲁木齐电务段、库尔勒电务段；
外文翻译 专业机械设计制造及其自动化学生姓名刘链柱 班级机制111 学号1110101102 指导教师葛友华
外文资料名称： Design and performance evaluation of vacuum cleaners using cyclone technology 外文资料出处：Korean J. Chem. Eng., 23(6), (用外文写) 925-930 (2006) 附件： 1.外文资料翻译译文 2.外文原文
应用旋风技术真空吸尘器的设计和性能介绍 吉尔泰金，洪城铱昌，宰瑾李， 刘链柱译 摘要：旋风型分离器技术用于真空吸尘器 - 轴向进流旋风和切向进气道流旋风有效地收集粉尘和降低压力降已被实验研究。优化设计等因素作为集尘效率，压降，并切成尺寸被粒度对应于分级收集的50％的效率进行了研究。颗粒切成大小降低入口面积，体直径，减小涡取景器直径的旋风。切向入口的双流量气旋具有良好的性能考虑的350毫米汞柱的低压降和为1.5μm的质量中位直径在1米3的流量的截止尺寸。一使用切向入口的双流量旋风吸尘器示出了势是一种有效的方法，用于收集在家庭中产生的粉尘。 摘要及关键词：吸尘器; 粉尘; 旋风分离器 引言 我们这个时代的很大一部分都花在了房子，工作场所，或其他建筑，因此，室内空间应该是既舒适情绪和卫生。但室内空气中含有超过室外空气因气密性的二次污染物，毒物，食品气味。这是通过使用产生在建筑中的新材料和设备。真空吸尘器为代表的家电去除有害物质从地板到地毯所用的商用真空吸尘器房子由纸过滤，预过滤器和排气过滤器通过洁净的空气排放到大气中。虽然真空吸尘器是方便在使用中，吸入压力下降说唱空转成比例地清洗的时间，以及纸过滤器也应定期更换，由于压力下降，气味和细菌通过纸过滤器内的残留粉尘。 图1示出了大气气溶胶的粒度分布通常是双峰形，在粗颗粒（>2.0微米）模式为主要的外部来源，如风吹尘，海盐喷雾，火山，从工厂直接排放和车辆废气排放，以及那些在细颗粒模式包括燃烧或光化学反应。表1显示模式，典型的大气航空的直径和质量浓度溶胶被许多研究者测量。精细模式在0.18?0.36 在5.7到25微米尺寸范围微米尺寸范围。质量浓度为2?205微克，可直接在大气气溶胶和 3.85至36.3μg/m3柴油气溶胶。
Mark Twain --- Mirror of America Noel Grove Most Americans remember Mark Twain as the father of Huck Finn's idyllic cruise through eternal boyhood and Tom Sawyer's endless summer of freedom and adventure. Indeed, this nation's best-loved author was every bit as ad-venturous, patriotic, romantic, and humorous as anyone has ever imagined. I found another Twain as well – one who grew cynical, bitter, saddened by the profound personal tragedies life dealt him, a man who became obsessed with the frailties of the human race, who saw clearly ahead a black wall of night. 在大多数美国人的心目中，马克?吐温是位伟大作家，他描写了哈克?费恩永恒的童年时代中充满诗情画意的旅程和汤姆?索亚在漫长的夏日里自由自在历险探奇的故事。的确，这位美国最受人喜爱的作家的探索精神、爱国热情、浪漫气质及幽默笔调都达到了登峰造极的程度。但我发现还有另一个不同的马克?吐温——一个由于深受人生悲剧的打击而变得愤世嫉俗、尖酸刻薄的马克?吐温，一个为人类品质上的弱点而忧心忡忡、明显地看到前途是一片黑暗的人。 Tramp printer, river pilot , Confederate guerrilla, prospector, starry-eyed optimist, acid-tongued cynic: The man who became Mark Twain was born Samuel Langhorne Clemens and he ranged across the nation for more than a third of his life, digesting the new American experience before sharing it with the world as writer and lecturer. He adopted his pen name from the cry heard in his steamboat days, signaling two fathoms (12 feet) of water -- a navigable depth. His popularity is attested by the fact that more than a score of his books remain in print, and translations are still read around the world. 印刷工、领航员、邦联游击队员、淘金者、耽于幻想的乐天派、语言尖刻的讽刺家：马克?吐温原名塞缪尔?朗赫恩?克莱门斯，他一生之中有超过三分之一的时间浪迹美国各地，体验着美国的新生活，尔后便以作家和演说家的身分将他所感受到的这一切介绍给全世界。他的笔名取自他在蒸汽船上做工时听到的报告水深为两口寻(12英尺)——意即可以通航的信号语。他的作品中有二十几部至今仍在印行，其外文译本仍在世界各地拥有读者，由此可见他的享誉程度。 The geographic core, in Twain's early years, was the great valley of the Mississippi River, main artery of transportation in the young nation's heart. Keelboats ， flatboats , and large rafts carried the first major commerce. Lumber, corn, tobacco, wheat, and furs moved downstream to the delta country; sugar, molasses , cotton, and whiskey traveled north. In the 1850's, before the climax of westward expansion, the vast basin drained three-quarters of the settled United States. 在马克?吐温青年时代，美国的地理中心是密西西比河流域，而密西西比河是这个年轻国家中部的交通大动脉。龙骨船、平底船和大木筏载运着最重要的商品。木材、玉米、烟草、小麦和皮货通过这些运载工具顺流而下，运送到河口三角洲地区，而砂糖、糖浆、棉花和威士忌酒等货物则被运送到北方。在19世纪50年代，西部领土开发高潮到来之前，辽阔的密西西比河流域占美国已开发领土的四分之三。 Young Mark Twain entered that world in 1857 as a cub pilot on a steamboat. The cast of characters set before him in his new profession was rich and varied a cosmos . He participated abundantly in this life, listening to pilothouse talk of feuds , piracies, lynchings ,medicine shows, and savage waterside slums. All would resurface in his books, together with the colorful language
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
毕业设计（论文） 外文翻译 题目西安市水源工程中的 水电站设计 专业水利水电工程 班级 学生 指导教师 2016年
研究钢弧形闸门的动态稳定性 牛志国 河海大学水利水电工程学院，中国南京，邮编210098 nzg_197901@https://www.doczj.com/doc/dd4027747.html,，niuzhiguo@https://www.doczj.com/doc/dd4027747.html, 李同春 河海大学水利水电工程学院，中国南京，邮编210098 ltchhu@https://www.doczj.com/doc/dd4027747.html, 摘要 由于钢弧形闸门的结构特征和弹力，调查对参数共振的弧形闸门的臂一直是研究领域的热点话题弧形弧形闸门的动力稳定性。在这个论文中，简化空间框架作为分析模型，根据弹性体薄壁结构的扰动方程和梁单元模型和薄壁结构的梁单元模型，动态不稳定区域的弧形闸门可以通过有限元的方法，应用有限元的方法计算动态不稳定性的主要区域的弧形弧形闸门工作。此外，结合物理和数值模型，对识别新方法的参数共振钢弧形闸门提出了调查，本文不仅是重要的改进弧形闸门的参数振动的计算方法，但也为进一步研究弧形弧形闸门结构的动态稳定性打下了坚实的基础。 简介 低举升力，没有门槽，好流型，和操作方便等优点，使钢弧形闸门已经广泛应用于水工建筑物。弧形闸门的结构特点是液压完全作用于弧形闸门，通过门叶和主大梁，所以弧形闸门臂是主要的组件确保弧形闸门安全操作。如果周期性轴向载荷作用于手臂，手臂的不稳定是在一定条件下可能发生。调查指出:在弧形闸门的20次事故中，除了极特殊的破坏情况下，弧形闸门的破坏的原因是弧形闸门臂的不稳定;此外，明显的动态作用下发生破坏。例如:张山闸，位于中国的江苏省，包括36个弧形闸门。当一个弧形闸门打开放水时，门被破坏了，而其他弧形闸门则关闭，受到静态静水压力仍然是一样的，很明显，一个动态的加载是造成的弧形闸门破坏一个主要因素。因此弧形闸门臂的动态不稳定是造成弧形闸门(特别是低水头的弧形闸门)破坏的主要原是毫无疑问。
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 ）=
第1章绪论 由于各种各样的原因，现实中的图像都是带噪声的。噪声恶化了图像质量，使图像变得模糊。对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像先进行混合中值滤波，在滤除椒盐噪声的同时，又很好地保留了图像中的物体细节和轮廓。小波域去噪处理具有很好的时频特性、多分辨分析特性等优点，可以看成特征提取和低通滤波功能的综合。小波模极大值去噪方法能有效地保留信号的奇异点信息，去噪后的信号没有多余振荡，具有较好的图画质量，改进后可以得到更满意的图像。小波相位滤波去噪算法是基于小波变换系数相关性去噪算法的，适于强噪声图像，去噪后也可以改善图像质量。 1.1课题背景 图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，而现实中的图像由于种种原因都是带噪声的。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分析和识别带来困难。为了去除噪声，会引起图像边缘的模糊和一些纹理细节的丢失。反之，进行图像边缘增强也会同时增强图像噪声。因此在去除噪声的同时，要求最小限度地减小图像中的信息，保持图像的原貌。经典的图像去噪算法，如均值滤波、维纳滤波、中值滤波等，其去噪效果都不是很理想。 中值滤波是由图基（Turky）在1971年提出的，开始用于时间序列分析，后来被用于图像处理，在去噪复原中得到了较好的效果。它的基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值，用该点的一个邻域中的各点的中值代替。中值滤波在抑制椒盐噪声的同时又能较好地保持图像特征，图像也得到了平滑。对同时含有高斯噪声和椒盐（脉冲）噪声的图像，先进行混合中值滤波处理。基于极值的混合中值滤波兼容了中值滤波和线性滤波的优点，在滤除椒盐噪声的同时又对图像中的物体细节和轮廓进行了很好的保留。基于混合中值滤波和小波去噪相结合的方法，去噪效果好于单纯地使用小波变换去除噪声，或者单纯使用混合中值滤波去除噪声，能获得比单一使用任何一种滤波器更好的效果。
毕业设计（论文） 外文文献翻译 题目：A new constructing auxiliary function method for global optimization 学院： 专业名称： 学号： 学生姓名： 指导教师： 2014年2月14日
一个新的辅助函数的构造方法的全局优化 Jiang-She Zhang，Yong-Jun Wang https://www.doczj.com/doc/dd4027747.html,/10.1016/j.mcm.2007.08.007 非线性函数优化问题中具有许多局部极小，在他们的搜索空间中的应用，如工程设计，分子生物学是广泛的，和神经网络训练．虽然现有的传统的方法，如最速下降方法，牛顿法，拟牛顿方法，信赖域方法，共轭梯度法，收敛迅速，可以找到解决方案，为高精度的连续可微函数，这在很大程度上依赖于初始点和最终的全局解的质量很难保证．在全局优化中存在的困难阻碍了许多学科的进一步发展．因此，全局优化通常成为一个具有挑战性的计算任务的研究． 一般来说，设计一个全局优化算法是由两个原因造成的困难：一是如何确定所得到的最小是全球性的（当时全球最小的是事先不知道），和其他的是，如何从中获得一个更好的最小跳．对第一个问题，一个停止规则称为贝叶斯终止条件已被报道．许多最近提出的算法的目标是在处理第二个问题．一般来说，这些方法可以被类?主要分两大类，即：（一）确定的方法，及（ii）的随机方法．随机的方法是基于生物或统计物理学，它跳到当地的最低使用基于概率的方法．这些方法包括遗传算法（GA），模拟退火法（SA）和粒子群优化算法（PSO）．虽然这些方法有其用途，它们往往收敛速度慢和寻找更高精度的解决方案是耗费时间．他们更容易实现和解决组合优化问题．然而，确定性方法如填充函数法，盾构法，等，收敛迅速，具有较高的精度，通常可以找到一个解决方案．这些方法往往依赖于修改目标函数的函数“少”或“低”局部极小，比原来的目标函数，并设计算法来减少该?ED功能逃离局部极小更好的发现． 引用确定性算法中，扩散方程法，有效能量的方法，和积分变换方法近似的原始目标函数的粗结构由一组平滑函数的极小的“少”．这些方法通过修改目标函数的原始目标函数的积分．这样的集成是实现太贵，和辅助功能的最终解决必须追溯到
Lesson 6 Mark Twain ---Mirror of America 马克.吐温--美国的一面镜子(节选) 诺埃尔.格罗夫 Most Americans remember Mark Twain as the father of Huck Finn's idyllic cruise through eternal boyhood and Tom Sawyer's endless summer of freedom and adventure. In-deed, this nation's best-loved author was every bit as ad-venturous, patriotic, romantic, and humorous as anyone has ever imagined. I found another Twain as well –one who grew cynical, bitter, saddened by the profound personal tragedies life dealt him, a man who became obsessed with the frailties of the human race, who saw clearly ahead a black wall of night. 在大多数美国人的心目中，马克?吐温是位伟大作家，他描写了哈克?费恩永恒的童年时代中充满诗情画意的旅程和汤姆?索亚在漫长的夏日里自由自在历险探奇的故事。的确，这位美国最受人喜爱的作家的探索精神、爱国热情、浪漫气质及幽默笔调都达到了登峰造极的程度。但我发现还有另一个不同的马克?吐温——一个由于深受人生悲剧的打击而变得愤世嫉俗、尖酸刻薄的马克?吐温，一个为人类品质上的弱点而忧心忡忡、明显地看到前途是一片黑暗的人。 Tramp printer, river pilot , Confederate guerrilla, prospector, starry-eyed optimist, acid-tongued cynic: The man who became Mark Twain was born Samuel Langhorne Clemens and he ranged across the nation for more than a third of his life, digesting the new American experience before sharing it with the world as writer and lecturer. He adopted his pen name from the cry heard in his steamboat days, signaling two fathoms (12 feet) of water -- a navigable depth. His popularity is attested by the fact that more than a score of his books remain in print, and translations are still read around the world. 印刷工、领航员、邦联游击队员、淘金者、耽于幻想的乐天派、语言尖刻的讽刺家：马克?吐温原名塞缪尔?朗赫恩?克莱门斯，他一生之中有超过三分之一的时间浪迹美国各地，体验着美国的新生活，尔后便以作家和演说家的身分将他所感受到的这一切介绍给全世界。他的笔名取自他在蒸汽船上做工时听到的报告水深为两口寻(12 英尺)——意即可以通航的信号语。他的作品中有二十几部至今仍在印行，其外文译本仍在世界各地拥有读者，由此可见他的享誉程度。 The geographic core, in Twain's early years, was the great valley of the Mississippi River, main artery of transportation in the young nation's heart. Keelboats ， flatboats , and large rafts carried the first major commerce. Lumber, corn, tobacco, wheat, and furs moved downstream to the delta country; sugar, molasses , cotton, and whiskey traveled north. In the 1850's, before the climax of westward expansion, the vast basin drained three-quarters of the settled United States. 在马克?吐温青年时代，美国的地理中心是密西西比河流域，而密西西比河是这个年轻国家中部的交通大动脉。龙骨船、平底船和大木筏载运着最重要的商品。木材、玉米、烟草、小麦和皮货通过这些运载工具顺流而下，运送到河口三角洲地区，而砂糖、糖浆、棉花和威士忌酒等货物则被运送到北方。在19 世纪50 年代，西部领土开发高潮到来之前，辽阔的密西西比河流域占美国已开发领土的四分之三。 Young Mark Twain entered that world in 1857 as a cub pilot on a steamboat. The cast of characters set before him in his new profession was rich and varied a cosmos . He participated abundantly in this life, listening to pilothouse talk of feuds , piracies, lynchings ,medicine shows, and savage waterside slums. All would resurface in his books,
基于小波的图像去噪 一、小波变换简介 在数学上，小波定义卫队给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成： ())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为： ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积： () dx a b x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=?+∞ ∞- （3） 与时域函数对应，在频域上则有：
())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （3） 可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。这说明连续小波的局部是变化的，在高频时分辨率高，在低频时分辨率低，这便是它优于经典傅里叶变换的地方。总体说来，小波变换具有更好的时频窗口特性。 二、图像去噪描述 所谓噪声，就是指妨碍人的视觉或相关传感器对图像信息进行理解或分析的各种因素。通常噪声是不可预测的随机信号。由于噪声影响图像的输入、采集、处理以及输出的各个环节，尤其是图像输入、采集中的噪声必然影响图像处理全过程乃至最终结果，因此抑制噪声已成为图像处理中极其重要的一个步骤。 依据噪声对图像的影响，可将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。由于乘性噪声可以通过变换当加性噪声来处理，因此我们一般重点研究加性噪声。设f(x,y)力为理想图像，n(x,y)力为噪声，实际输入图像为为g(x,y)，则加性噪声可表示为: g(x,y)= f(x,y)+ n(x,y)， （4） 其中，n(x,y)和图像光强大小无关。 图像去噪的目的就是从所得到的降质图像以g(x,y)中尽可能地去除噪声n(x,y)，从而还原理想图像f(x,y)。图像去噪就是为了尽量减少图像的均方误差，提高图像的信噪比，从而尽可能多地保留图像的特征信息。 图像去噪分为时域去噪和频域去噪两种。传统图像去噪方法如维纳滤波、中值滤波等都属于时域去噪方法。而采用傅里叶变换去噪则属于频域去噪。这些方法去噪的依据是一致的，即噪声和有用信号在频域的不同分布。我们知道，有用信号主要分布于图像的低频区域，噪声主要分布在图像的高频区域，但图像的细节信息也分布在高频区域。这样在去除高频区域噪声的同时，难免使图像的一些细节也变得模糊，这就是图像去噪的一个两难问题。因此如何构造一种既能降低图像噪声，又能保留图像细节特征的去噪方法成为图像去噪研究的一个重大课题。
我国铁路信号系统概况 传统的铁路信号系统是由各类信号显示、轨道电路、道岔转辙装置等主体设备及其他有关附属设施构成的一个完整的“信号、联锁、闭塞”体系。在行内简称为“信、联、闭”体系。主要作用是： 为传达、指示列车运行命令、提供列车运行信息、反馈列车运行实时轨迹，以及表示某种特定信号警示。就需要包括地面固定信号、机车信号及各类信号标志等信号机设施。 为采集列车运行实时状况、表达钢轨线路占用情况、检查轨道性能的实际状态。就需要包括有绝缘（机械）、无绝缘（电气）等轨道电路。 为根据列车运行需要，接受控制命令自动分隔线路、开通并锁定列车通行进路。就需要包括电动、电液等转辙机。 为完成操作与控制信号设备、实时表示各类信号设备的实际运用状态。就需要包括电气集中、微机联锁、驼峰信号等联锁主机与控制台等控制设备。 为信号、联锁、闭塞设备提供电动力，并具备两路能自动转换的可靠电源。就需要包括车站、区间、驼峰等电源屏。 为沟通信号、联锁、闭塞设备，形成一体信号网落。就需要包括普通信号电缆、综合扭绞电缆、数字信号电缆、光缆等电线路。总之，铁路信号体系担负着路网上行车设备的运用状况、列车运行的实时状态、运输调度的指令控制等信息的传递与监控任务。保证铁路行车安全、扩大线路通过能力、提高运输组织效率、改善职工劳动条件。 铁路信号所具有技术密集度高、更新换代快；投资少、见效快、效益高的特点及优势。它渗透铁路运输各部门，由铁路信号产生的各种实时信息传输速度快、准确率高；控制命令逻辑关系严密，安全可靠度强，全程全网服务于铁路运输。铁路信号系统由车站联锁系统、区间闭塞系统、驼峰信号系统、列车运行控制系