基于一维参数化正交小波滤波器的信号快速重建

首先用一维参数化正交小波滤波器逼近双正交小波滤波器,然后根据信号采样值用Mallat算法对信号进行了快速重建,给出了算法;最后,用一个仿真加以说明.     

高速旋转机械用消除频率混叠现象的小波变换算法研究

高速旋转机械由于其工作转速高、控制精度高，其故障信号又属于微弱突变信号，造成常规监测方法准确率偏低，成为制约高速旋转机械故障监测进一步发展的最大障碍。本文设计了一种消除小波分解和重构过程中产生的频率混叠的算法。该算法利用傅里叶变换和傅里叶逆变换构成Mallat小波变换在分解和重构过程中所需的严格正交镜像滤波器，从而达到Mallat小波变换过程中必须具有的理想截止特性，最终去除掉多余的频率成分。利用改进前后的小波算法对实际信号进行分析，结果表明，本文设计的Mallat小波变换改进算法可消除信号分析中出现的频率混叠现象。     

基于LabVIEW的核信号数字滤波器的研制

本文介绍了基于LabVIEW的核信号数字滤波器的设计与测试。该数字滤波器实现了3种核信号的数字滤波成形方法--基于小波分析技术的高斯滤波成形、匹配滤波成形和梯形滤波成形。为验证该滤波器的性能,利用计算机产生的数字化核脉冲信号作为信号源,对各种滤波成形算法的效果进行了测试。测试结果表明,该数字滤波器的性能良好,参数调节方便,适用于对核信号进行数字滤波成形。     

基于平稳小波变换的毛刺检测算法

核爆炸地震监测技术研究中,数据质量检测是地震数据自动处理的基本内容,毛刺是影响数据质量的主要问题数据。基于平稳小波变换和非线性能量检测算法,给出一种毛刺自动检测算法。平稳小波变换弥补了正交小波变换存在的不足,可以使尺度分解结果的长度和原始数据保持一致,具备时移不变性。非线性能量检测算法可以增强记录中的高频信号,对平稳小波变换的结果应用非线性能量检测算法,提高了记录中毛刺检测的准确性,非常适合连续地震监测数据自动处理的需要。实验结果表明,给出的这种算法特别有利于记录中小毛刺的检测,从而能够减小信号检测的误检率。     

双通道滤波器组与小波变换

从信号处理和工程应用的角度出发,避开了复杂的数学公式推导．阐述了双通道滤波器组与小波变换的关系．并讨论了母小波函数的选择可归结为正交镜像滤波器的设计。     

基于频率补偿小波的屏蔽主泵裂纹转子识别

针对转子裂纹振动信号不易被发现的问题,利用小波包分析方法,在无动不平衡频率的频带内进行分析,从中找出裂纹振动的特征频率。在分析中,针对小波算法存在的频率混淆、幅值失真、主频偏移的缺陷,在前人研究基础上,提出了一种频率补偿小波算法,利用该方法分析了核用屏蔽主泵转子裂纹振动信号,并得出了其振动的特征频率。结果表明,相比一般小波包,频率补偿小波包能识别出振动的特征频率,具有良好的实用价值。     

小波用于合成孔径雷达数据压缩的实验

小波变换编码被认为是一种对实型合成孔径雷达(SAR)图像和复型合成孔径雷达图像的压缩都有效的方法。检验了3种不同的正交小波变换滤波器用于SAR数据的压缩;滤波器的性能与数学性质如正则性和消失矩数有关。对低的数据率,如0.25bpp的实数据及0.5位每元素(或2bpp)的复数据,都可以获得高质量的重构图像。     

基于SWT和Hilbert的密封磁阻马达式CRDM振动信号去噪

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号采集过程受到噪声干扰的问题，提出了小波半软阈值（SWT）和Hilbert变换法相结合的去噪方法。该方法首先利用小波半软阈值算法在时频域对滚轮振动信号进行降噪处理，然后进行Hilbert变换求出其包络谱，分析寿命试验与缺陷验证试验中不同的滚轮振动信号。试验结果表明，该方法可有效消除噪声对振动信号的干扰，证明了小波半软阈值与Hilbert变换相结合的方法在驱动机构滚轮状态识别和故障诊断中的有效性，为驱动机构的状态判别提供了理论支持。     

基于小波的突变信号识别方法及应用研究

小波的空间局部性使它能聚焦于信号的局部结构,用来确定信号的突变性位置。但进一步研究发现,小波变换改进的单子带算法虽能有效识别第1类突变点,但对于第2类突变点却无法有效识别,且二进离散小波变换的快速算法还存在频率混淆等问题。通过深入研究提出了引入过渡函数的单子带重构的改进算法,解决了第2类突变信号的准确识别问题,通过相关实验验证了该方法能较好地解决主泵转子刚度突变等信号的有效识别问题。     

基于DSP的核信号处理方法研究

研究用全数字化手段处理和分析核信号过程中的重要算法和关键实现技术是相当重要的。通过仿真和电路设计试验,分析了数字核信号的移动积分、正交多项式半高斯波形拟合算法和峰值寻找算法,使用环形存储器实现了信号触发后的不同记录方式,使用Dither法改善ADC的微分非线性,以及多级流水线结构设计可以减少系统死时间等。这些工作是下一步设计高性能通用核信号分析谱仪和用全数字化手段实现大型核仪器探测器模块电子学的基础。     

Iterative PET Image Reconstruction Using Translation Invariant Wavelet Transform

The present work describes a Bayesian maximum a posteriori (MAP) method using a statistical multiscale wavelet prior model. Rather than using the orthogonal discrete wavelet transform (DWT), this prior is built on the translation invariant wavelet transform (TIWT). The statistical modeling of wavelet coefficients relies on the generalized Gaussian distribution. Image reconstruction is performed in spatial domain with a fast block sequential iteration algorithm. We study theoretically the TIWT MAP method by analyzing the Hessian of the prior function to provide some insights on noise and resolution properties of image reconstruction. We adapt the key concept of local shift invariance and explore how the TIWT MAP algorithm behaves with different scales. It is also shown that larger support wavelet filters do not offer better performance in contrast recovery studies. These theoretical developments are confirmed through simulation studies. The results show that the proposed method is more attractive than other MAP methods using either the conventional Gibbs prior or the DWT-based wavelet prior.     

基于小波分析的粗晶材料超声无损评价信号处理技术

噪声是降低超声检测可靠性的因素之一。本文利用小波分析对粗晶材料超声检测中由晶界散射引起的结构噪声进行了分析处理。和小波变换相比,小波包变换频域分辨率高,在信号的分解,降噪和重构时性能比前者好。对奥氏体不锈钢中人工缺陷的Ａ型超声信号的处理结果表明,结果噪声被有效地滤除,且不损失缺陷信号,信噪比明显提高。     

拌摩擦焊焊缝缺陷超声检测信号特征分析与神经网络模式识别

以搅拌摩擦焊（FSW）焊缝的包铝层伸入、未焊透、隧道孔缺陷为对象，将小波分析理论应用于缺陷超声检测信号特征提取问题的研究，使用小波包分解重构节点能量、小波包分解节点系数、缺陷信号的功率谱密度小波分解这三种方法对缺陷的超声检测信号进行特征提取。利用类别可分离性判据和BP神经网络分别对提取的特征量进行评估和识别。结果表明，缺陷信号的功率谱密度小波分解这一特征提取方式具有最好的类别可分性，并且以该特征量为网络输入的BP神经网络具有85.71%缺陷识别率。      

用小波非线性阈值滤波法检测反应堆松动件冲击信号

在分析反应堆松动部件冲击信号噪声基本特征基础上，利用小波非线性圃值滤波方法对冲击信号的提取进行了研究。结果表明：利用小波非线性阈值滤波方法能较好地检测在随机噪声下的冲击信号，并能保持信号的波形基本不变。     

Parameter estimation during a transient – application to BWR stability

The estimation of system parameters is of obvious practical interest. During transient operation, these parameters are expected to change, whereby the system is rendered time-varying and classical signal processing techniques are not applicable. A novel methodology is proposed here, which combines wavelet multi-resolution analysis and selective wavelet coefficient removal with classical signal processing techniques in order to provide short-term estimates of the system parameters of interest. The use of highly overlapping time-windows further monitors the gradual changes in system parameter values. The potential of the proposed methodology is demonstrated with numerical experiments for the problem of stability evaluation of boiling water reactors during a transient.     

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FPGA和MCU的低成本地震信号数字滤波器设计

针对地震数据采集系统提出一种低成本、高灵活性的数字滤波设计方案。不仅对于地震数据采集系统有很大的实用意义,对于其它传感器网络也是可供参考的解决方案。设计的目的是在保持优秀的低通性能的同时实现高度抽取。该滤波器系统由四级CIC滤波和两级FIR滤波构成,分别在FP-GA和MCU内部实现。滤波器有着良好的低通性能,在430 Hz～500 Hz范围内幅度响应下降了137 dB。采用实际信号测试,信噪比好于110 dB,能够很好地满足地震数据采集的需求。