基于小波变换的双指数信号高斯脉冲成形算法研究

高斯脉冲具有信噪比高、弹道亏损小的优点,因此,在核辐射测量系统中常将核辐射探测器输出信号成形为高斯波形。核辐射探测器实际输出的核脉冲信号更接近于双指数信号,因此在小波变换的基础上,利用卷积运算的微分特性,提出了双指数信号高斯脉冲成形算法,并建立了成形系统的冲激响应。采用模拟核脉冲信号,从时域和频域两方面研究了成形参数对成形脉冲形状、滤波特性的影响规律;采用FAST硅漂移探测器（Silicon Drift Detector,SDD）测量标准Mn样品获得实测核脉冲信号,分别进行高斯脉冲成形算法和梯形脉冲成形算法处理,并生成能谱;通过对比5.89 keV特征峰峰面积、能量分辨率,研究两种成形算法在能量分辨率和堆积脉冲分离方面的性能。结果表明：当达峰时间为3.2～6.4μs时,两种成形算法所得能谱的能量分辨率最佳,此时,两者之差小于5 eV;在相同达峰时间条件下,高斯脉冲成形算法的堆积脉冲分离能力优于梯形脉冲成形算法。     

广义分维在地震信号初至检测中的应用

基于地震信号的能量特征及广义分维的思想,给出一种新的地震信号初至估计算法。根据Mandelbrot-Richardson曲线截距的变化．可以准确检测到地震信号的初至。对于微弱地震信号初至的检测,首先按信号幅频特征的变化对原始记录进行预处理,在不改变地震信号初至的前提下,提高了记录的信噪比。对MR曲线的截距变化曲线进行类似于坐标旋转的校正．使对应信号初至的拐点成为曲线的极小值．有助于信号初至的自动检测。     

基于小波变换的辐射图像降噪研究

抑制噪声对于改善^60Co集装箱检测系统（TC－SCAN）图像质量有着十分重要的意义。本工作在分析辐射图像噪声特点的基础上,运用小波分析的方法,对扫描图像进行了降噪处理,既有效地去除了统计噪声,又较好地保持了图像的细节,取得了优于传统滤波方法的效果。     

小波变换在输油管道泄漏检测和定位中的应用

利用基于小波变换的负压波法,对输油管道的压力信号进行奇异点检测,利用检测到的奇异点进行泄漏的定位,经实际验证效果良好.分析了基于小波变换的负压波法在输油管道泄漏检测和定位中的优缺点,为进一步研究输油管道弱泄漏提供了参考依据.     

基于小波变换的图像增强方法在射线无损检测中的应用

基于小波变换的图像增强技术引入射线无损检测(NDT)图像处理中,并通过实验证明该技术对常规的射线NDT图像有很好的降噪效果,其处理后的图像质量明显优于一般常规方法。     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像的成像特点和变换后高低频系数的特性,提出了一种基于双树复小波变换的多聚焦图像融合方法。首先对源图像进行双树复小波变换,其次对低频系数采用基于改进的梯度算子的融合准则,而对高频系数采用基于局部区域能量匹配度的融合准则,然后进行一致性检验,最后进行重构得到融合结果。对融合结果采用交叉熵、均方根误差、扭曲程度等评价指标进行评估。实验结果表明,该方法能够获得清晰度更高的融合图像。     

基于小波变换的γ能谱分析

为进行γ能谱分析，需要减少、抑制放射性计数的统计涨落。针对常用平滑滤波方法中存在的不足，使用小波变换的方法对复杂的γ能谱进行平滑滤波，获得了令人满意的效果。这更有助于精确找出全部的全能峰的峰位和计算全能峰的面积，使得γ能谱的分析更为精确。     

小波变换在松动件检测系统报警中的应用研究

研究了小波变换在松动件检测系统(LPMS)报警中的应用。在分析LPMS中产生误报主要原因的基础上，结合小波时-频域分析特点，提出了基于小波均方值报警理论，并以秦山核电站一号机组为例，选择相对噪声较小的尺度作为报警基准，能有效地抑制背景噪声对报警的影响。该文提出的RMS阈值和RMS时间宽度阈值的双阈值小波报警算法，使得报警更加可靠。     

小波变换在快堆蒸汽发生器声学泄漏检测中的应用

根据在清华大学液态金属实验室实验钠回路上得到的实验数据，采用基于小波变换的奇异性检测理论进行快堆蒸汽发生器水／水蒸气泄漏的故障诊断研究。结果表明：此方法使得声学泄漏探测系统的灵敏度得到了提高，且对泄漏发生时间的定位十分准确，是快堆蒸汽发生器水／水蒸气泄漏检测的有效方法。     

基于小波变换的炸药NQR信号处理

利用核四极共振(NQR)原理探测隐藏炸药具有准确率高、误报率低、无磁污染等优点,但NQR信号十分微弱,湮没在噪声中,不易检测,成为制约NQR技术发展的瓶颈。根据NQR信号的特点,提出并实现了一种基于改进阈值函数小波变换的NQR信号处理方法。经过试验对比,该方法可有效消除外界噪声对信号的干扰,提高系统探测的准确性。     

基于小波包变换的地震事件分类

研究了地震信号在小波包变换下的特性,依据地震事件识别中“历史事例对比法”的思想,根据不同震源地震信号频率时变特性的不同,提出了基于“能量—事件”的地震事件分类方法。该方法不需要系统的模型结构,而是直接利用各频率成分能量的变化来进行事件识别,避免了对地震信号、传播途径准确建模的困难,简便、直观地完成了事件的识别。采用统计方法对实验样本进行处理,分别拟合出某地震台站记录的某地区天然地震、核爆炸事件的特征值和容差范围,并据此对检验信号集进行了检验,实验证明,该方法的事件识别率可达到95％以上。