小波包算法在异步电机故障检测中的应用

对电机故障信号利用小波包算法进行分解，应用小波包频率分辨率高的特性，提取出包含电机故障特征频率分量的局部频段进行分析，通过对小波包分解系数与正常无故障时的分解系数相比较，判断有无故障的发生，并在Maflab环境下进行了仿真实验．     

改进小波包分频算法及在故障检测中的应用

小波包分析方法是一种能有效地进行时一频定位和微弱信号提取的工具．但是小波滤波器组的频域特性和隔点采样会造成频谱混叠,导致分频结果不正确．改进的小波包分频算法根据小波包混频的原因,结合FFT分析进行处理,较好地消除了混频现象．仿真研究表明,该算法在提取微弱故障信息并进行早期故障诊断方面是有效的．     

小波包分析在车辆变速箱故障诊断中的应用

运用小波分析方法对车辆变速箱振动信号进行预处理，并运用小波包能量尺度图分析方法识别出故障，按此方法对BJ212型车辆变速箱振动加速度信号作了分析，准确地识别出了故障,结果表明,利用小波包分析进行变速箱故障诊断的方法简单且行之有效．     

小波包算法在异步电机故障检测中的应用

对电机故障信号利用小波包算法进行分解,应用小波包频率分辨率高的特性,提取出包含电机故障特征频率分量的局部频段进行分析,通过对小波包分解系数与正常无故障时的分解系数相比较,判断有无故障的发生,并在Matlab环境下进行了仿真实验.     

小波包分析在混凝土缺陷检测中的应用

小波包分析具有优越的时-频局部化性能,可以在时-频域以任意精度进行信号分析.针对混凝土内部缺陷诊断,本文采用小波包分析方法将超声接收信号分解到各个频带,然后以各频带能量作为识别混凝土内部质量的特征向量进行缺陷识别.通过试验验证本法可判别出混凝土的内部质量.     

小波包降噪在工业信号预处理中的应用

针对工业过程数据含有噪声干扰的特点,本文提出了基于小波包分解的阈值降噪方法进行数据的降噪处理。以化工过程数据为例,通过MATLAB仿真实验,对比了小波包降噪、小波降噪、中值滤波三种方法的降噪效果。结果表明：小波包降噪具有明显的优越性。     

小波分析在振动信号检测中的应用

本文讨论了小波变换应用于振动信号检测的原理和特点，通过理论和实验分析表明：小波理论的发展适应于振动弱信号及突变信号检测的要求，为桩基质量的检测和分析提供了一种新的研究方法．     

小波分析在振动信号检测中的应用

本文讨论了小波变换应用于振动信号检测的原理和特点，通过理论和实验分析表明：小波理论的发展适应于振动弱信号及突变信号检测的要求，为桩基质量的检测和分析提供了一种新的研究方法。     

小波包算法在电力变压器局放信号检测中的应用

分析了电力变压器局部放电信号检测现场的各种干扰,设计了用于计算机模拟并仿真现场 局部放电检测信号,在对小波及小波包算法介绍的基础上,将小包分分解与重构算法用于强载波及无线电干扰下的变压器局部放电信号检测问题,并对局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机模拟,模拟结果表明,小波包分解与重构算法可以从强载波及无线电干扰中检测出局部放电信号人有良好的性能。     

小波包分解在超声检测缺陷回波信号处理中的应用

超声检测过程中,由于缺陷回波是一种含噪瞬态脉冲信号,很难有效地将其与各种噪声“分离”开来。介绍一种基于小波包分解的缺陷回波多尺度空间能量特征提取方法,对焊缝超声回波信号进行了特征提取,并采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。     

基于弹簧阻尼器的风机桥架的减振设计

针对空冷电厂风机运行时引起的风机桥架振动问题,运用ANSYS有限元分析软件,对由钢桁架和钢筋混凝土框架组成的风机桥架系统进行减振设计.通过在支撑板与风机桥架之间设置弹簧阻尼器,致使风机桥架各测点的振动大幅下降,很多地方的减幅可达90%.实验结果显示,在支撑板与风机桥架之间设置弹簧阻尼器减振效果明显,这为合理设计风机桥架提供了依据.     

虚拟仪器中基于小波包变换的信号去噪

阐述了小波包去噪的原理及算法,介绍了虚拟仪器中应用小波包变换对信号的去噪方法.在LabVIEW平台中通过Matlab Script节点的方式实现了小波包变换对信号的去噪.通过仿真对小波包去噪与小波去噪效果进行了比较,结果表明,小波包去噪效果较好.     

小波包分析在GPS数据处理中的应用

本文利用小波包分析对GPS观测值进行分解,提出了基于小波包变换的信号消噪与周跳的检验和修复方法。通过实测数据进行了有关分析,分析结果显示了该法在GPS数据处理中的有效性。     

基于小波包分析的结构损伤定位方法

提出了基于小波包节点能量（WPCE）相对变化量的结构损伤定位方法，采用其斜率向量和曲率向量2个指标作为损伤定位的依据，从而做到对于结构损伤的无模型定位，最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

Wavelet Packet Domain LMS Based Multi-User Detection

An improved wavelet packet domain least mean square (IWPD-LMS) based adaptive multiuser detection algorithm is proposed. The algorithm employs the wavelet packet transform to re-whiten the input data,and chooses the best wavelet packet basis according to a novel convergence contribution function rather than the conventional Shannon entropy. The theoretic analyses show that the inadequacy of the eigenvalue spread of the tap-input correlation matrix is ameliorated,thus the convergence performance is improved greatly. The simulation result of convergence performance and bit error rate(BER) performance as a function of the signal power to noise power ratio(SNR) are presented finally to prove the validity of the proposed algorithm.     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

基于卷积型小波包变换的频谱感知方法研究

频谱感知是认知无线电（CR）系统中的核心技术之一.鉴于对可靠的主用户（PU）信号检测是实现频谱感知的前提,提出一种基于卷积型小波包变换的能量检测算法（CWPTED）用于频谱感知.该算法通过卷积型小波包变换（CWPT）较准确地估计噪声方差,以减小噪声不确定度并实时更新检测门限.仿真结果表明：该算法可有效减小噪声不确定度对能量检测（ED）的影响,较适合应用于噪声信息未知情况下的频谱感知.     

小波分析在振动状态监测中的应用

目的　研究小波分析在振动状态监测领域中的应用 .方法　运用工程语言对小波分析进行解释 ,分析了其在振动状态监测领域中的一些典型应用 ,包括信号消噪和频带分离等方面的应用 .提出了小波能量谱和小波包络谱分析方法 .结果　用该方法可进行精确故障识别 .结论小波分析在振动状态监测中应用前景非常广阔 ,所提方法简单易行