小波变换在雷达目标识别中的应用

针对传统傅里叶变换对雷达回波信号分析方法所存在的不足,提出了利用小波变换的方法来改善雷达回波信号的质量.分析了小波变换的原理,并在此基础上着重论述了小波变换去除噪声的原理和方法.仿真试验和实际数据验证结果表明,该方法改善了雷达回波信号中波形的质量,提高了目标信号的识别率,切实可行,具有一定应用价值.     

基于小波变换的焊接缺陷超声信号处理

本文针对焊接缺陷超声检测信号的特点,研究了基于小波变换的超声信号噪声消除方法,并运用小波变换方法对实测信号进行了具体的处理,实验结果表明,该方法不仅具有很好的去除噪声效果,而且重构的缺陷回波的波形失真度小,缺陷定位准确,有利于进一步作定量检测.     

超声探测弱信号提取方法

为了在超声检测中排除噪声干扰，从强噪声背景中提取弱回波信号，利用小波变换技术从超声探测信号中提取弱缺陷回波信号，建立了超声缺陷回波的数学模型，并进行了仿真实验，其特有的“变焦距”特性使得小波分析在时域和频域中具有良好的分析能力。结果表明，利用小波变换方法能够很好地抑制噪声，提高信噪比，提取强噪声背景中的弱回波信号，且该方法原理简单，易于实现，在工程上有较高的应用价值。     

超声波测距系统中的小波去噪方法研究

针对远距离超声波测距系统中回波信号信噪比低的问题,采用小波变换对超声波的回波信号进行去噪处理。为取得较好的去噪效果,对小波变换的参数选取进行了研究。根据小波基的特性,通过能量与能量熵选取最优小波基;基于回波信号噪声的白噪声特征,采用白噪声检验自适应确定分解层数;引入参考噪声信号,确定小波系数处理阈值,并选用一种结合软、硬阈值函数的改进阈值函数进行小波系数处理。为验证方法的有效性,搭建基于NI数据采集卡和LabVIEW的超声回波信号采集平台,利用MATLAB小波工具包完成回波信号的去噪处理,并通过信噪比、均方根误差等指标对去噪效果进行综合评判。实验表明小波去噪可以达到很好的去噪效果,为大量程超声测距提供理论基础。     

基于小波变换的微弱生命信号去噪问题研究

为了解决生命探测雷达回波中微弱生命信号提取难的问题,采用小波变换的阈值去噪法对强噪声背景下的微弱的人体心跳信号时域波形进行了提取,在MATLAB环境下,利用软件程序对实采的人体心跳信号进行去噪处理,得到了较好的人体心跳时域波形,验证了小波变换可以在生命探测雷达回波中微弱生命信号的提取时发挥重要作用。     

基于广义交叉阈值同步压缩小波的超声信号特征提取方法

利用超声无损检测技术,对轴的表面裂纹检测时,微小裂纹回波信号常常会被各种噪声掩盖,造成裂纹无法识别和定位。为解决这一问题,提出采用广义交叉阈值同步压缩小波变换方法对超声回波信号进行分析,从时频域中识别裂纹回波信号特征并进行定位。该方法在同步压缩小波变换基础上,利用广义交叉验证估计降噪的阈值水平,不依赖于任何先验知识。具体地,通过添加基于峭度测量的预处理步骤和基于自适应硬阈值处理的后处理步骤,提高了阈值处理的效率和时频域内的降噪效果,从而实现了噪声与特征信号的有效区分。将该方法应用于轴表面微小裂纹超声回波信号的特征识别,并与连续小波变换的结果进行了对比,结果表明所提出的方法能够更精确地识别裂纹并提取裂纹出现时间点,进而判断微小裂纹的具体位置。     

基于小波变换的探地雷达目标成像廓线获取

提出了一种基于小波变换的调频连续波方式探地雷达目标成像数据分析方法.并从理论上探讨了小波变换在调频连续波探地雷达回波信号的零差频瞬态特征分析的可行性,运用小波变换算法中的品质因素的恒定性,选择恰当的算法和适当的小波基,提高了回波信号时差分析检测的精度和目标成像边界.经计算机仿真取得较好的结果.     

小径厚壁钢管超声探伤系统设计研究

针对壁厚与外径比大于0.2的小径厚壁无缝钢管提出了一种基于超声波检测的缺陷检测系统,完成了系统的硬件和软件设计,同时为提高系统缺陷的识别效率和准确度,通过分析小径厚壁钢管超声自动探伤系统干扰来源和传播途径,利用改进小波阈值去噪方法来去除混回波信号中的噪声提高回波信号信噪比。实验证明,超声探伤系统能够实现小径厚壁钢管的缺陷检测,小波阈值降噪法可有效去除混在超声回波信号中的各种噪声,大大提高回波信号信噪比。     

小波变换在管道缺陷超声检测中的应用

对管道缺陷检测,是化工、炼油和动力厂设备运行状态监测的重要项目.采用具有优良时频局部化能力的小波变换技术,对管道检测进行缺陷信号的增强,能获得较好的降噪效果,从去除噪声后的信号中,可方便地识别缺陷是否存在以及判断缺陷的位置.     

基于小波理论的RV减速器振动信号分析

RV减速器结构复杂、振动激励源多,运行过程中产生的振动信号会被大量噪声干扰,影响真实的振动信号被识别。介绍了小波变换理论及其信号识别和降噪分析原理,应用小波变换理论对国产SHPR-20E型RV减速器的振动信号进行分析,并对振动信号进行识别和降噪分析。通过测试分析,表明小波变换具有良好的多分辨率时频域识别特性,可以有效消除RV减速器振动信号中的噪声。为RV减速器的信号识别与分析、故障诊断和提取提供了参考。     

基于同步挤压小波和脉冲压缩的钢轨踏面裂纹电磁超声表面波检测方法研究

钢轨踏面上的疲劳裂纹严重影响着列车行车安全。 针对如何快速有效地检测出踏面斜裂纹的问题,本文提出了一种快 速检测钢轨踏面裂纹的方法。 首先分别建立了含高斯白噪声、正弦信号加高斯白噪声干扰的数学模型,分析了编码脉冲压缩、 同步挤压小波变换和先同步挤压小波变换后脉冲压缩共 3 种信号处理方法的噪音抑制效果。 其次,为了验证上述方法对噪音 的抑制能力,使用激励频率为 1 MHz 的表面波电磁超声换能器对含裂纹的钢轨踏面进行检测。 最后,以检测得到裂纹的超声 回波为研究对象,比较了希尔伯特黄方法处理单一频率脉冲对应的超声回波信号和先同步挤压后脉冲压缩方法对应的降噪能 力和超声成像效果。 实验结果表明:本文所提方法可以获得钢轨踏面裂纹的位置信息及其数量。 希尔伯特黄变换在处理无同 步平均的原始超声回波时,由于回波信噪比低,经验模态分解(EMD)失效。 在以巴克码为激励信号且无同步平均采集的条件 下,先进行同步挤压小波变换后脉冲压缩处理,得到的超声回波信噪比相较于只采用相位编码脉冲压缩提高了 6. 82 dB,相比于 只做同步挤压小波变换提高了 11. 02 dB,能明显提升检测速度和 B 扫图像分辨率。     

小波变换在超声探伤仪检测回波处理中的应用

超声检测时探伤仪的电噪声和被检粗晶材料的散射噪声严重影响检测回波的信噪比。研究小波变换软阈值去噪方法在超声检测回波处理中的应用。在分析仪器电噪声、材料散射噪声和缺陷回波的小波变换特性的基础上，提出一种用一个尺度问变化的门限阀值来抑制噪声回波的小波变换系数再重构检测回波的方法提高信噪比。距离一波幅一当量曲线测定实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，处理后的回波损失小，能保证超声探伤的定量准确性。     

厚截面CFRP孔隙超声脉冲反射检测方法

目前对碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced plastic,简称CFRP)孔隙缺陷超声检测识别的研究主要以薄板型CFRP为对象,针对厚截面CFRP孔隙缺陷检测的需要,提出了基于超声脉冲反射背散射信号处理的孔隙缺陷识别方法。背散射信号特征分析结果表明,背散射信号由材料近表面共振结构噪声、信号指数型衰减成分、孔隙的反射和散射信号以及随机噪声组成。为得到孔隙的反射和散射信号,首先,利用提升小波变换良好的去噪能力除去背散射信号中的随机噪声;其次,设计低通滤波和自适应滤波分别除去信号中的共振结构噪声和衰减成分。对实验信号的处理结果表明,上述处理方法可以有效去除相应信号成分。在此基础上进一步提出了背散射信号幅值C扫描成像方法,将该成像方法应用于厚截面CFRP孔隙缺陷识别,可以有效识别试块中的含孔隙区域。     

纺织丝线张力信号实时消噪技术的研究

提出了基于提升框架的小波变换算法在丝线张力信号实时消噪过程中的应用,给出了该算法的流程图,通过对仿真信号与实测信号的消噪试验,验证了该算法的有效性,该算法可以应用于对实际信号的消噪处理,能够满足对张力信号处理的实时性要求,且易于实现。     

基于小波分析的脉冲激光回波抗干扰算法研究

针对脉冲激光雷达易受自然环境干扰的问题,提出了采用小波分析的抗干扰方法,通过脉冲激光对真实目标和干扰目标的回波差异分析,采用小波分析对激光雷达回波进行处理。在此基础上建立脉冲激光雷达回波的数学模型,设计基于小波分析的抗干扰算法,通过仿真验证,该方法具有良好的抗云、雾、烟尘等自然环境干扰的性能。     

Adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain for scanning electron microscope images

Image processing is introduced to remove or reduce the noise and unwanted signal that deteriorate the quality of an image. Here, a single level two‐dimensional wavelet transform is applied to the image in order to obtain the wavelet transform sub‐band signal of an image. An estimation technique to predict the noise variance in an image is proposed, which is then fed into a Wiener filter to filter away the noise from the sub‐band of the image. The proposed filter is called adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in the wavelet domain. The performance of this filter is compared with four existing filters: median filter, Gaussian smoothing filter, two level wavelet transform with Wiener filter and adaptive noise Wiener filter. Based on the results, the adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain has better performance than the other four methods.     

结点阈值小波包变换语音增强新算法

人耳频率分辨率是非线性的,而小波包算法有灵活的时频分析能力,可较好的模拟人耳基底膜的频率分析特性。本文提出了一种新的基于结点阈值的小波包变换语音增强算法。采用Bark尺度小波包对含噪语音进行分解,在语音信号的子带层次上进行阈值操作,并采用软阈值方法进行阈值处理。采用谱熵法估计结点噪声。实验表明,该算法在多种噪声,尤其是有色噪声和非平稳噪声条件下均有较好的语音增强效果。