小波变换去噪法在动态测试中的应用

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法,研究了利用小波变换技术抑制和去除信号噪声的方法,并利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的火炮发射参数去噪仿真分析．     

小波变换在无线电引信中的应用

本文充分利用小波的极大模特性可以检测出奇异信号的特殊功能，对无线电引信的信号进行分析。应用多尺度模极大值，去除引信信号噪声，提高引信测量精度，采用无线电引信机发射脉冲宽度随机可变措施，区分真假回波，再根据其能量大小，辨别真假目标；用记录各种尺度下模极大值坐标，代替无线电引信记录整个过程，起到压缩数据目的，这些数据包含无线电引信的主要信息，经实验表明，此方法是可行的。     

谐波齿轮传动在伺服机构中的应用与计算

根据某伺服机构的技术要求，针对标准40机型的谐波减速器作改进设计，对柔性轴承和柔软的工作能力（包括设计、校核以及可靠度等方面的计算）进行了详细计算，验证了计算结果。     

特征变换在多源信息融合中的应用

多源信息融合技术是将来自多个不同传感器的观测数据或判决结果进行综合,形成关于同一环境或事件的更全、更准的判决。在实际应用中由于传感器获得的数据有噪声,影响了判决的准确性。K-L特征变换方法是模式识别中的重要方法,能将原有特征集变换为新的特征集而达到更好的分类效果。在信息融合中,应用K-L特征变换方法去除噪声,有效提高分类效果。     

谐波齿轮传动在伺服机构中的应用与计算

根据某伺服机构的技术要求,针对标准40机型的谐波减速器作改进设计,对柔性轴承和柔轮的工作能力(包括设计、校核以及可靠度等方面的计算)进行了详细计算;验证了计算结果.     

傅立叶变换在虚拟仪器LabVIE中的应用

文中介绍了LabVIEW环境下用NI公司高级分析库里的信号处理工具包的Real FFT.vi傅立叶变换,采用此种方法对某型飞机起落架液压测试系统采样信号进行频谱分析,实验证明其效果良好.     

小波变换在无线电引信参数提取中的应用研究

包络和瞬时频率是无线电引信信号处理中所用到的两个重要的特征量,由于传统的希尔伯特法在提取包络时存在一定的缺陷,文中提出了一种小波变换法来提取信号的包络,同时利用小波脊线提取信号的瞬时频率,计算机仿真表明,用该方法提取的两个特征量具有很高的精度,为提高无线电引信的抗干扰及引战配合性能提供了良好的基础。     

Hilbert-Huang变换在振动数据处理中的应用

Hilbert-Huang变换是最近发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法，该方法的关键部分是经验模态分解，它把一个复杂信号分解为有限数目的模态函数。对这些模态函数分别作Hilbert变换，就可得到每个模态函数的瞬时频率。该方法为振动数据分析提供了一种新的处理手段，应用结果验证了其有效性。     

Hough变换在指针式仪表判读中的应用

Hough变换在指针式仪表判读中的应用含读数的判读以及误差分析两步.前者步骤包括:利用CMOS摄像头采集获取原始图像,对图像进行增强和滤波处理,完成平滑滤波和中值滤波,并找出秒针、分针、时针对应的三个局部最大值,采用Hough变换判读手表读数;后者则根据相应公式估算分针和时针的读数误差,其自动判读系统可精确到一个像素.     

Gabor变换在仿真模型验证中的应用

仿真模型验证是从模型预期使用的角度出发,确定模型和有关数据代表真实世界正确程度的过程,是VVA工作的重要内容之一。针对传统验证方法不能将仿真数据和试验数据的时频域特性结合起来综合分析的特点,从时频联合分析的思想出发,将Gabor变换引入仿真模型验证中,实现了对仿真数据和试验数据时频域的综合分析。实例分析表明,该方法可以提高模型验证的准确性,具有一定的实用性。     

小波变换在视频遥测系统中的应用研究

随着视频遥测技术的发展，对数字化视频图像信息的大容量实时处理和传输提出了越来越高的要求。文中针对视频遥测系统，给出了一种基于整数小波变换的快速图像压缩算法，并用Matlab软件加以仿真验证，最后给出了实验结果。     

子波变换在信号去噪中的应用

人们一直在利用有效信号和噪声的某种特性差异，进行着对污染信号的恢复，这一过程依赖于对信号和噪声特性的精确描述，子波理论为这种描述提供了新的工具。文献[1]的子波域降噪算法通过将相邻尺度的相关量Corr2(m,n）作归一化处理后直接与W（m,n）进行比较决定W(m,n）的取舍，以以噪声在各尺度上的方差作为终止迭代的准则，但是这样使使得在相邻尺度之间进行相关时会丢失一部分信号所产生的系数，从而不能使信号得到更好的重构。文中从大尺度的模极大值出发，在小尺度上的相应位置邻域内搜索对应于此大尺度模极大值位置，以改变信号边缘点的抽取，仿真结果表明，新算法在保留信号边缘的同时，能很好的抑制噪声，滤波效果较原算法有一定的提高。     

小波变换在光学相关目标识别中的应用

光电混合实时联合变换相关器能够实现目标的自动探测、识别和定位,但由于实际中从图像传感器采集到的目标图像对比度较低且存在大量背景噪音,因而目标识别率低且识别效果不佳。基于小波变换的多分辨率分析特点能够更大程度上体现图像的特征信息,将其应用于光学相关目标的自动探测与识别中。将小波变换与联合变换相关器结合起来,通过研究物面的小波图像增强来获取更加尖锐的相关峰,解决复杂背景、低对比度目标的识别问题,取得良好的实验结果,证实小波变换在光学相关领域中具有一定的优越性和良好的应用前景。     

一种修正离散Chirp-Fourier变换在雷达成像中的应用

文中采用一种修正的DCFT，它克服了传统DCFT对参数的约束条件，可以有效地对线形调频信号参数进行匹配，使其工程应用成为可能，仿真结果验证了算法的实用性、有效性。     

挖掘方法的小波变换在跟踪技术中的应用

提出了一种新颖的小波变换--挖掘方法的小波变换,它是通过挖掘物体的本质特征来获得该物体的特有特点.运用该方法可以使自主式制导系统和拦截式的跟踪技术有很大的提高.     

改进小波变换方法在鱼雷控制系统中的应用

提出了一种改进的小波变换模极大值去噪方法,并将此方法应用于了鱼雷航行控制系统中．仿真实验证明,该方法特别适用于信号中混有白噪声,且信号中含有较多奇异点的情形,能在改善信噪比的同时,显著提高运算速度．理论分析和仿真实验表明,该方法是一种较为简单、实用的去噪方法．     

小波变换在火炮稳定精度测量中的应用

传统稳定精度的测量采用人工方法对误差角信号进行处理,具有很大的随意性,使测量精度受到影响.本文利用小波变换对火炮误差角信号进行处理,改善了误差角信号的质量,有效减小了稳定精度的测量误差.     

小波变换模极大去噪法在无线电引信信号处理中的应用

将小波变换模极大去噪理论和方法应用于无线电引信的信号处理研究,在小波变换模极大值特性分析的基础上,讨论了无线电引信信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的传播特性,提出了无线电引信小波变换模极大值去噪算法,并对算法进行了深入分析,仿真结果显示：利用小波变换模极大值去噪方法可有效去除低信噪比的无线电引信信号噪声。     

小波变换在无线电引信海杂波信号处理中的应用

小波变换具有多分辨率特性。文中论述了小波变换在舰炮无线电引信海杂波分析中的应用方法，并对实测的海杂波数据及目标数据进行了小波及小波包分析，给出了分析结果。     

希尔伯特黄变换在遥测振动信号处理中的应用

介绍了希尔伯特黄变换（HHT）的基本方法,并对变换方法的性能进行了分析。针对变换方法中端点效应和模态混叠效应的问题,提出了利用过采样技术进行解决。仿真和试验数拓验证了利用HHT对遥测振动信号进行处理与其他时频分析方法相比较具有独特优势。