装备保障建模与仿真中的VV＆A

HLA仿真系统的校核、验证与确认（VV＆A）过程依赖于HLA的FEDEP过程描述，并围绕FEDEP过程展开。其步骤分为：定义联邦目标，进行慨念型分析，设计联邦，开发联邦，计划、集成并测试联邦，运行联邦准备输出，分析数据、评估结果。过程包括：目标校核、一致性校核、概念模型验证、设计校核、联邦验证、确认决策、事后执行并归档。     

小波包分析在飞控系统测试信号处理中的应用研究

介绍了小波包分析的分解和重构算法；利用小波包分析对飞控系统的原始数据进行消噪预处理；基于“能量-信息”的数据信息辨识思想，应用小波包分析技术提取数据特征。给出一种飞控系统故障诊断方法。     

TC4切削动态特性及粗糙度形成动力学机理研究

为提高钛合金切削表面质量,通过动力学建模及试验研究,探索钛合金切削加工系统的动态特性及表面粗糙度形成动力学机理.建立单自由度刀具-工件振动系统动力学模型,研究刀具振动的动态特性,在无心车床上进行试验验证,采集刀尖振动加速度信号并测量表面粗糙度,用小波包分解加速度信号进行分析和处理.结果表明:刀尖振动加速度和位移振幅随进给速度增大而增大;加速度振动信号小波包分解后的各小波包能量较低,反映表面粗糙度也较低;刀尖振动信号中高频部分小波包的能量相对波动与表面粗糙度变化趋势相同,能量相对波动越大,表面粗糙度越大.     

基于小波包自组织神经网络的图像数据融合

基于小波包与模糊自组织特征映射神经网络的图像数据融合,将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基空间、尺度定位性提高分辨率,获得更好的去噪效果;再采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络进行图像数据的聚类;最后通过计算图像像素点的灰度均值来得到图像数据的融合结果.     

滚动轴承的故障特征提取

滚动轴承故障特征提取采用在C Builder中嵌入Matlab对载波信号消噪后,将振动信号用小波包进行3层分解,提取各节点重构信号的方差,作为故障特征参量,归一化后输入神经网络进行故障诊断.其交互步骤是用C implib命令将外部def文件生成含有Matlab函数的lib文件,并将其加到新建工程中,编写目标函数.Matlab完成数值分析处理、绘制数据图形.     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

基于小波包分析的战场被动声目标特征提取

针对战场环境存在噪声干扰的情况,提出了一种基于小波包分析的声目标特征参数提取方法.该方法将小波包分析和Mel倒谱分析相结合,提高了特征参数的鲁棒性.实验结果表明,在噪声条件下,基于小波包分析的平均识别率比MFCC参数提高6.78%,在信噪比为5dB时,识别率仍能达到94.5%.     

小波变换在无线电引信海杂波信号处理中的应用

小波变换具有多分辨率特性。文中论述了小波变换在舰炮无线电引信海杂波分析中的应用方法，并对实测的海杂波数据及目标数据进行了小波及小波包分析，给出了分析结果。     

基于频带分析的陀螺信号小波包消噪研究

对陀螺信号预处理是提高陀螺信号精度的有效方式之一.文中针对陀螺在不同角速度输入下的测量信号,利用小波包频带分析方法识别出陀螺的有用信号和噪声,确定出陀螺信号的有效频带范围;采用小波包动态阈值法对分析后的陀螺原始输出数据分频段补偿误差,有效的改善了陀螺的平稳运动特性,使陀螺在整个量程范围内都具有较高的精度.实测数据处理结果表明该方法适用于全量程范围内的陀螺误差补偿,能有效提高陀螺信号的精度.     

基于最优测试点的小波包-隐马尔科夫模型故障诊断

采用小波包变换和隐马尔科夫模型结合的方法,提出了机载通信电台的故障诊断模型.通过评价函数的建立,得到最优测试点集合;利用小波包变换提取测试点的能量特征值作为模型的输入,利用历史数据对隐马尔科夫模型进行训练,得到各个状态下的HMM参数,通过模式识别,实现电台的故障诊断;试验研究结果验证了所提出的方法的可行性和有效性.     

车辆传动系运行状态监测信号的预处理

针对传动系监测信号的特点,分别采用最小波分析、倒谱分析以及小波包分析,探讨车辆传动系统监测信号的预处理,以去除信号趋势项和去除冗余信息,消除信号噪声,提取特征频率.仿真计算结果证明,小波阈值去噪法可同时去噪与去除趋势项,利用倒谱分析法能够有效提取载波频率与调制频率,利用小波包分析可去除冗余信息,突出信号特征.     

小波包降噪在发动机燃油压力信号处理中的应用

研究信号的小波包变换与小波变换的不同之处,以及在离散小波分解的基础上怎样实现小波包分解.国产传感器所测得的燃油压力信号信噪比低、不平稳,使用小波包降噪效果明显.为利用国产传感器进行燃油系统故障诊断提供了一条途径.     

基于小波模极大值的船舶轴频电场检测算法研究

船舶轴频电场是一种具有明显目标特征的极低频信号,对船舶的水下非声探测具有重要作用。对船舶轴频电场信号小波模极大值的尺度变化进行分析,根据目标信号和噪声的差异,采用Hermite 插值对目标信号小波模极大值进行快速重构;提取目标特征频率范围内的能量均值为特征值,采用滑动检测方法对目标进行检测。实测和仿真数据对该算法的验证结果表明,此方法相对小波包熵检测算法的检测效果较好,虚警率较低,当SNR 为-5. 9 dB 时检测率相对提高50% 左右,并且在SNR 为-8. 2 dB 时仍然具有86%的检测率。     

基于小波包频谱分析的弹目交会特征提取方法

小波包变换是小波变换的推广,对频率的划分是等间距的,并且划分更为精细,精度更高.为此,将其引入引信信号处理,利用小波包频带的阶梯滤波特性构造二维的时频分布,比较不同脱靶参数的典型弹目交会测试曲线的小波包二维时频分布图,得到弹目交会位置信息的关系及二维时频特征.对地作用的近炸引信的弹目交会信号处理中,利用小波包分析构造二维的时频分布,可以提高目标探测的准确性,利用脱靶方位信息实现弹药的有效打击.     

第二代小波在试验数据处理中的应用

小波分析良好的时域和频域局部性,使得小波近似成为数据处理中十分有效的数学方法。文中首先介绍了第二代插值提升小波;然后给出了函数近似处理的自适应配点法;最后以某发动机的推力试验数据为算例．验证了应用小波处理试验数据的正确性和有效性。     

小波包在异步电机转子断条故障检测中的应用

在异步电机转子断条故障检测中,将原信号最优小波包分解,经自适应滤波后再信号重构.先计算出每个子频带代价,选择相应频率空间构成最优小波包.再定义最优小波包选择的代价函数,并保留自相关函数和最大频率空间.对得到的频率空间上原信号分量进行自适应滤波,最后将滤波后原信号所保留的频率空间经同样的小波包重构,由此完成对频率分量的剔除.     

基于小波尺度相关的船舶轴频电场信号检测算法

针对现有船舶轴频电场信号检测算法检测微弱信号能力弱和计算量大等问题,提出了基于小波尺度相关的目标检测算法。该算法利用目标信号和噪声在小波变换各尺度上相关性的差异,求取实测信号的两重小波相关系数,并对其进行二次小波变换,将变换后的两重小波相关系数作为检测信号进行滑动功率谱检测。实测数据对滑动功率谱算法、基于小波包分解的检测算法和本文算法的验证结果表明,本文算法能在更低信噪比情况下有效地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中检测出来。     

一种基于小波分析的飞行数据预处理方法

研究了基于小波分析的飞行数据预处理方法,给出了数据处理模型,并用某型飞机的飞行数据进行了验证.结果表明,与传统的预处理方法相比,小波分析方法不需要过程误差的先验知识,能够同时完成异常值的剔除和数据滤波任务,具有较好的实用性.     

基于高层体系结构的VV＆A及其一体化研究

针对高层体系结构HLA仿真结果可信度低的不足，结合导弹武器系统的研制过程，研究了基于HLA的VV＆A原则、过程以及一体化问题．     

基于小波包多尺度变换的旋转伸缩不变特征提取

离散小波变换定位频域和空间时,由于基本小波变换对旋转和伸缩敏感,故变换前应预处理图像,步骤为:直角坐标系到对数极坐标的转换,自适应行移不变性小波包转换,最佳树中各子带小波包系数能量特征向量的不变特征提取.