小波变换在奇变信号检测中的应用

根据小波变换的基本概念和理论,给出了实现小波分解与重构的塔式快速算法,基于小波变换用于奇变信号的检测原理,对奇变信号的小波时频分析进行了深入的研究,并通过一个工程实例,说明了小波变换在奇变信号检测中具有广阔的应用前景。     

小波变换在岩石测试中的应用

主要研究了小波变换在岩石超声波测试信号分析中的应用。通过对岩石超声信号的小波分析,提取岩石信号在小波变换下的不同尺度的细节,从而确定出了岩石的节理结构等所对应的信号小波变换细节特征,以及岩石信号在各个不同尺度下的差异,为小波变换在岩石测试中的应用奠定基础。     

小波变换在心电图R波检测中的应用

介绍了一种新颖的信号处理方法－小波变换．利用三阶样条小波分析了信号的奇异点与其小波变换的关系，并通过ＥＣＧ信号的小波变换，分析了小波变换的抗干扰能力．最后提出了一种以小波变换为基础的ＱＲＳ波检测方法     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科，它与傅里叶变换相比，是一个时间和频率的局部变换。它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元，而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分，这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具，在信号分析中，因为奇异点包含了比较重要的信息，因此信号的奇异性检测甚为必要。本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理，通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换。     

基于小波域相干边沿检测器的脉冲序列检测与定位算法 

摘要：
利用小波变换技术研究了雷达 通信共存系统中脉冲信号的有效检测与定位方法.基于小波变换的能量集中特性和脉冲边沿的小波变换系数在小波滤波器支撑集中高度相关的特性,提出了小波域相干边沿检测器,其判决统计量为小波变换系数在不同时延上的自相关值之和.导出了该判决统计量的统计特性与最优求和长度,并提出了基于小波域相干边沿检测器的脉冲信号的有效检测与定位方法.仿真结果表明了基于小波域相干边沿检测的脉冲信号检测与定位方法优于已有方法.     

小波技术与工程信号处理

分析了连续小波变换、离散小波变换和小波包变换的基本内容，并应用上述理论有效地处理了刀具状态检测的典型信号，结果表明，小波技术能处理工程应用中的特异信号。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

基于小波变换的信号特征与突变点检测算法研究

采用小波分解可以很好地研究信号的自相似性.小波变换能够分析信号奇异点的位置及奇异性强弱,即通过小波变换后的局部极大值在不同尺度上的衰减特性来衡量信号的奇异性.介绍了小波变换的基本概念,对信号特征和突变点检测算法进行研究,利用小波多分辨分析将突变信号进行多尺度分解,通过分解的信号确定突变点位置.通过Matlab实验,分析了信号奇异点定位和小波检测的结果,当小波变换尺度越精细时,检测突变点位置越精确,验证了小波变换是分析信号自相似性和突变点检测的有力工具.     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

用小波反变换提取高压局部放电信号

介绍了小波变换用于突变信号的检测原理，给出了实现小波变换的算法，对局部放电信号和干扰信号的小波分解特性进行了详细研究。理论和实验表明，利用小波变换检测局部放电与傅立叶变换相比具有独到之处。     

小波变换的时频分析及其在实际中的应用

由于小波变换自身的特性,它非常适合对非平稳和时变信号进行分析及处理。本文介绍了小波变换的时频分析,具体将小波变换应用于几个非平稳及时变信号的处理,并将小波变换和其他信号时频分析方法做了比较,得出了小波变换的优势和适用特点,最后给出了小波变换应用于信号去噪的例子。     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

涡流检测自然裂纹与信号处理

在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估.采集了自然裂纹 ECT 信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理.首先将 ECT 信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号.对一维和二维 ECT 信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和自噪声中的缺陷信号非常有效.     

利用小波变换分析心音信号

心音信号可以用于诊断一些心脏瓣膜和心肌的疾病，心音信号是一种非平稳信号，而小波变换中数字信号处理技术适合于分析非平稳信号。文章阐述了一种利用小波变换分析心音信号的方法。通过对计算机模拟的心音信号的分析实验，分析利用小波变换可以有效地分析心音信号，从而为利用心音信号诊断心脏疾病提供了一种新的方法。     

连续小波变换与几种具体信号的傅立叶变换的比较

列出门函数、单边指数函数和阶跃函数这三种具体信号的连续小波变换与傅里叶变换的表达式,并通过表达式对连续小波变换与傅里叶变换进行比较．结果表明：傅里叶变换是线性变换,具有统一性和相似性,但不具有局部化性质,不能作局部分析;小波变换也是线性变换,同样具有统一性和相似性,并且是稳定的,还具有时一频同时局部性和自适应性．由此说明了小波变换在分析和处理信号时比傅里叶变换更加灵活、更加全面和深入．     

小波分析及其在设备故障诊断中的应用

论述了连续小波变换和离散小波变换的性质、方法,介绍了离散二进小波变换的快速算法.对小波分析在设备故障诊断中的应用问题也作了讨论.     

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

Mallat小波快速变换与IDRNN在卫星实时故障检测与识别中的应用

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类.