小波分析在信号处理中的应用研究

小波分析是对傅里叶变换的继承和发展,首先介绍了小波理论产生的实际背景和小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论。最后,通过实验实现了分形信号的多尺度连续小波变换。     

小波变换在瞬变信号检测中的计算机仿真及应用

利用连续小波变换对模糊瞬变信号进行了仿真,试验结果表明,此方法灵敏度高,对噪声具有较好的鲁棒性。在此基础上探讨了基于离散小波变换的刀具破损的检测情况,取得了较好的效果,解决了以往此类故障由于干扰大而难以识别的困难,为故障诊断领域提供了一种非常有效的手段。     

小波分析在汽车发动机机械故障诊断中的应用

文中阐述了汽车发动机机械故障诊断的理论方法,讨论了小波变换的分析方法.由于小波变换具有传统频谱分析方法所没有的时一频分析特征,特别适合于非平稳信号的分析与处理,应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析.     

小波变换与傅里叶变换应用于电力谐波检测中的理论研究

电力系统中存在大量谐波,且谐波检测难度较大。因此,在现有研究的基础上对其展开理论研究,并提出了一种联合检测方法:首先对信号按频率进行分解,低频部分通过FFT法确定各次谐波含量。高频部分通过小波变换法分解和处理,并通过小波变换获得信号谐振发生时间点和谐振幅值大小,同时将高频部分中的噪声信号滤掉,最后对分解并处理后的信号进行重构。所设计的方案能够有效提高谐波频域检测和分析的精确度。进一步仿真表明,提出的谐波检测方案能够满足测量各次谐波含有率标准的要求。     

小波变换在瞬变信号检测中的计算机仿真及应用

利用连续小波变换对模拟瞬变信号进行了仿真 ,试验结果表明 ,此方法灵敏度高 ,对噪声具有较好的鲁棒性。在此基础上探讨了基于离散小波变换的刀具破损的检测情况 ,取得了较好的效果 ,解决了以往此类故障由于干扰大而难以识别的困难 ,为故障诊断领域提供了一种非常有效的手段     

小波变换在旋转机械故障检测中的应用研究

详述了Fourier变换与小波变换的本质区别,分析了Fourier变换和短时Fourier变换应用于故障检测的不足;介绍了小波变换及其应用于故障检测的优点;指出了小波变换应用于故障检测的理论和方法。     

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。     

基于互相关检测和混沌理论的弱信号检测方法研究

本文简术了互相关检测的原理及混沌理论,在此基础上,提出了将互相关检测与混沌理论相结合检测微弱正弦周期信号的瓣方法。给出了原理框图、仿真模型及仿真实验结果。研究结果表明,此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法,因而具有广泛的应用前景。     

基于连续小波变换的滚动轴承外圈故障检测

提出了用连续小波变换与傅里叶变换相结合进行轴承外圈故障识别的新方法。先通过Morlet连续小波变换对故障轴承信号进行不同尺度的分解．再对其获得的小波系数进行快速傅里叶变换来识别故障特征频率。然后对不同信号做小波系数能量谱进行对比。优点在于能够在强噪声背景下较为精确的识别外圈故障。实际测试验证了新方法的正确性。     

傅里叶变换与小波分析的对比研究

小波是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工具,是继110多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破,无论是对古老的自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击。本文先简单回顾傅里叶变换讨论其优缺点,然后讨论如何克服其缺点和引入窗口傅里叶变换,继而引入小波的基本概念,重点探讨在大多数情况下小波变换优于傅里叶变换的内在原因。     

二进离散小波能量谱及其对微弱信号的检测

提出了二进离散小波的能量谱的分析方法 ,给出了实用的计算公式 ,论述了其可行性。导出了二进离散小波的能量频谱与离散信号频谱之间的关系。应用该分析方法有效地检测出了时域微弱奇异信号和频域微弱特征信号。能量时谱使二进离散小波分析得到的时域奇异信号更加突出 ,能量频谱发现了 Fourier分析不能得到的某些能量集中的特征信号。实例验证了该分析方法的优良特性 ,为设备运行状态检测和故障预报提供了一种新的手段。     

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。     

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。     

基于小波变换的信号奇异性检测的研究

介绍小波变换的基本理论以及基于小波变换模极大值的信号奇异性检测方法,并在MATLAB下进行了仿真实验。实验表明,小波变换有着傅立叶变换无法比拟的良好效果。     

工程信号小波变换分析仪系统的研究

详细介绍小波变换信号分析仪的硬件设计与研制,通过若干应用实例说明小波变换信号分析仪对识别和处理脉冲信号,奇异信号和非平稳信号具有独特的功能,是目前最先进的信号分析仪系统。     

小波包变换在电网谐波检测中的应用研究

随着非线性负荷用户的不断增加,大量谐波注入电网,使得电力系统电压、电流波形偏离正弦波形发生畸变.运用小波包变换分析了电网系统谐波信号,根据信号特性,选取合适的小波函数,确定了小波包变换的分解层数,并通过仿真实验验证了小波包分析方法在电网谐波检测中的正确性和实用性.     

连续小波变换在梁结构损伤诊断中的应用研究

为了检测出梁中的裂缝或因刚度降低引起的损伤,对有损伤简支梁的振型曲线进行连续小波变换．从小波系数出现模极大值有效地识别损伤的存在以及裂缝位置和刚度下降段的位置。基本振型是用小波变换识别裂缝的最佳振型．用损伤位置处振幅较大的振型曲线来识别最清楚,对有噪声影响的振型曲线同样可以用本文方法进行识别。通过分析和计算获得满意结果．在梁结构损伤诊断中具有较高的应用价值。     

基于双正交小波变换QRS波检测方法研究与改进

心电图中QRS波是特征最明显的波形,是医学上诊断症状的重要依据,因此QRS波的正确识别成为心电检测的首要问题。由于心电信号是mV级的微弱信号,易受各种干扰影响;同时,目前常用的小波变换识别QRS波方法,计算量大,对系统要求高。针对这些问题,首先,提出使用双正交B样条小波基对心电信号进行处理,并通过在各尺度波形上检测极大值取代模极大值对的方式,搜索R波;然后,使用MIT-BIH心律失常数据库验证算法效果,并针对验证结果对原始算法进行检测策略的优化,改用自适应阈值的检测方式;同时,引进对部分可疑点搜索模极大值对的检查方法,减少假阳性的情况。算法经MIT-BIH验证,得到98.9%的准确率。     

基于小波分析的切削力信号奇异性检测

利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,分析了用Lip指数来描述的切削力信号局部奇异性.通过观察奇异点的位置等信息得到切削刀具的磨损情况.通过对实际刀具磨损的在线监测数据分析,证明了采用小波变换检测刀具磨损这一方法的有效性.