离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换（DCT）与离散小波变换（DWT）图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换(DCT)与离散小波变换(DWT)图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

信号处理中的小波分析

介绍了母小波和完全小波系的概念，详述了它们的数字特征。给出了连续小波变换、离散小波变换和二进离散小波变换的定义并参考Ｒ＾２空间的矢量表达式导出了它们的逆变换。     

静态二维离散小波变换在图像压缩中的研究

通过对DWT的分析,引入静态小波变换,从对静态一维离散小波变换的分解、重构,到对静态二维离散小波变换的分解、重构,运用实例作比较,说明静态离散小波变换的优点,并提出需要改进的地方.     

离散小波变换的探讨

在Ｍａｌｌａｔ的基础上，讨论了从连续小波变换到离散小波变换的过程，得出离散过程要受诸多因素的限制，其中信号ｆ（ｔ）的离散同样必须满足Ｎｙｑｕｉｓｔ抽样定理。     

基于离散小波变换的数字图像隐藏技术

基于离散小波变换(DWT)和S盒算法给出了一种数字图像加密算法.首先分别对秘密图像和公开图像应用离散余弦变换和离散小波变换,并对秘密图像的离散余弦变换系数进行S盒变换,进而潜入到公开图像的小波系数中,利用逆变换得到结果图像.实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大,隐藏算法还能抵抗许多攻击,并具有一定的安全性和鲁棒性.     

两通道滤波器组和离散序列的小波变换

多抽样率滤波器组理论和离散时间序列的小波变换有着密切关系.笔者从信号处理的角度研究了离散时间序列的小波变换利用树状滤波器组实现的方法,分析了两通道共轭正交镜象滤波器组理论及滤波器设计,离散时间序列的正交小波变换的快速实现以及正交小波的构造,指出了其内在联系,最后举例说明了正交小波变换通过共轭正交镜象滤波器组来实现信号分解和重构的全过程.     

离散小波变换在电力系统故障检测中的应用

传统的傅立叶分析难以处理电力系统故障时产生的暂态信号.小波变换具有良好的时频局部化特性,为分析非平稳、突变信号提供了有效的途径.通过多尺度分析,将连续小波变换离散化,得到适合数字信号处理的快速算法——离散小波变换.最后给出了应用离散小波变换进行输电线路故障测距的实例,通过仿真分析证明该方法可以极大地提高测距精度.     

多小波分解系数误差估计

对经过预处理的多小波离散小波变换系数与连续小波变换系数之间的误差做出分析,找出了相应的误差界.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

FFT复小波及在设备故障信号分析中的应用

提出一种在频域用数字滤波器定义复小波和展缩小波基,用FFT实现复小波变换的算法。该算法可通过控制滤波器的频率截止特性来生成不同特性的小波函数;通过控制滤波器截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率。     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

巴特沃斯小波变换算法在故障诊断中的应用

提出了一种基于巴特沃斯滤波器的离散小波变换快速算法 ,通过控制巴特沃斯滤波器的频率截止特性来抑制小波变换中的频率混迭现象 ,还可通过控制各小波函数对应的巴特沃斯滤波器的截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率 ,实现 1 / 1频程 (二进小波变换 )、1 / 3频程、1 / 6频程等高频率分析精度的离散小波变换     

小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用

在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段。包含在振动信号中的突变信号是重要的特征信息。小波分析在在线检测和故障诊断中已逐渐得到了广泛的应用。但采用不同的小波基,分析结果有很大的差异。笔者通过对小波基时频特性进行分析比较并结合故障分析实例和仿真结果,总结了选择合适小波基的一些方法。     

互为Hilbert变换对的正交小波构造及其应用

提出一种互为Hilbert变换对的小波代数构造方法.这种互为Hilbert变换对的小波基的构造是从构造小波的充要条件入手,利用延迟滤波器的思想,把问题化为代数方程组求解.该方法可以避免进行谱分解.经实验证实:由基于本文构造的小波对的对偶树复小波变换可以得到比离散小波变换更好的特征提取效果.     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

基于小波变换的滚动轴承故障诊断

论述了小波变换在目前滚动轴承故障诊断中的重要性和实用性,介绍了小波变换的定义、特点及故障诊断的基本步骤,并通过实例说明了基于小波变换的滚动轴承故障诊断方法是准确可靠的。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换，提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息。结果表明，小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段。     

基于小波奇异性的梁结构损伤评估方法研究

通过一个简支梁的数值模拟,根据小波奇异性检测原理,利用两种方法对梁的损伤进行诊断,提出了利用Gaus1小波进行梁结构的损伤诊断方法.首先利用Gaus1小波对转角进行小波变换,对简支梁结构的振型求一阶导数,得到转角,再确定损伤位置、损伤程度与Lipschitz指数的关系,并与利用Gaus2小波对振型直接进行小波变换的方法进行比较研究,发现第一种方法在损伤定位、模极大值线的求取方面比后者优越.所提出的Gaus1小波方法可以对实际梁结构进行有效的损伤诊断,这将为小波理论的深入研究提供一种新的思考问题思路和方法.