回归函数断点的小波识别方法

 断点识别是统计上研究的一类重要问题,利用小波方法作误差独立模型的回归函数的断点识别问题,给出了断点个数、位置及跃度的相合估计,结果表明小波方法比传统方法更有效,更具有实用性.     

钢结构损伤识别中Db族小波函数选择

在基于小波分析的结构损伤识别研究中，小波函数的选择是首先要考虑的问题．选取了部分Db（Daubechies Ⅰ）族小波函数，采用小波概率神经网络方法，对一个4层钢框架进行损伤识别研究，探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响．研究发现，正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好．     

小波分析在系统辨识中的应用

目前，小波在信号分析、图像处理、计算机视觉与识别、医学成像与诊断、地震勘探数据处理、大型机械的故障诊断等很多领域得到了广泛的应用。随着小波分析理论的发展和成熟，小波分析在系统辨识领域中的应用越来越多，尤其是在非线性系统辨识中的应用潜力越来越大。本文对小渡分析的主要特点进行了介绍，并论述了小渡分析在系统辨识中的应用。     

小波分析在图像处理中的应用

本文在小波分析的理论基础上，简要讨论了小波变换在图像处理中的一些典型应用。包括图像压缩、图像的镶嵌与拼接、去噪处理和边缘检测、人像识别几方面。最后总结了小波分析应用时存在的一些问题。     

近似小波变换的一种空中多目标分选方法

通过对由空中多目标间距引起的目标间多普勒频率的差异分析，基于Morlet小波变换，提出了一种空中多目标分选识别的新方法——小波变换谱分析法。此方法选用不同中心频率的Morlet小波，对信号进行小波变换，求取信号的功率谱，获得雷达目标的一维距离像，从而分选识别目标。     

桥梁损伤识别的小波空间变换及基函数选取的理论探讨

采用类比推理的方法建立了结构损伤识别空间信号的小波变换理论;系统的介绍了小波函数的特性;分析了工程结构损伤信号类型及其对小波函数的敏感性以及与分解尺度的关系;综合上述理论,初步讨论了工程结构损伤识别所用小波函数选取的一般规律.     

小波包尺度图在故障检测中的应用

提出了一种基于小波包尺度图的故障检测方法，该方法通过对振动信号进行小波包分解，然后利用其尺度图作为特征量来识别设备工作是否正常，并确定其故障频率，通过对一组不同情况的机械振动信号进行分析，结果表明该方法有效可行，并且适用于其它类似问题的监测和诊断。     

小波变换应用于雷达信号处理的潜力和展望

着重讨论了小波变换在雷达信号中的潜在应用，特别是在宽带或超宽带雷达中的应用，进一步讨论了小波变换用于雷达模糊函数分析，信号检测与参数估计和雷达目标识别等问题，最后，展望了小波变换应用于信号处理的前景。     

改进的小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用

研究了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,建立了非显式小波网络的学习算法,给出了一种改进的小波经网络模型,并把该模型应用于电力系统故障信号识别,提高了信号分类识别的精度。     

正交小波级数拟合法的薄板结构分布动载荷识别技术

针对工程结构中的薄板系统,基于正交小波级数分解理论,构造正交小波基函数,将待识别的分布动态载荷在正交小波基空间中进行小波级数分解,从模态理论出发给出了小波级数系数与结构测点响应信息的线性关系,计算出小波系数,通过小波重构,还原薄板结构表面承受的分布动载荷. 本文的载荷识别理论适用于各种不同载荷类型,通过计算机仿真,验证了该方法的通用性和较高的识别精度.仿真过程中加入随机噪声,识别结果证明了小波重构的动载荷具有良好的抗噪能力,有效提高了载荷识别的信噪比.