基于小波分析的超声波检测信号处理

利用小波变换分析超声波检测信号,判断岩石内部结构,物理力学性质。应用小波变换的多分辨率分析,对岩石超声检测信号进行了时频分析和处理。结果表明,小波变换可以去除信号中的噪声,并能聚焦到信号的任意细节,检测出信号的奇异性,判断岩石的完整、裂隙、节理和断层等结构特性。     

一维连续小波去噪在多缺陷基桩检测中的应用

为了解决利用时域图和频域图的直观分辨不能准确地判断桩身多缺陷位置和类型的问题, 利用ANSYS/LS_DYNA软件建立带有多个缺陷的桩基模型, 将计算得到的检测数据在MATLAB中施加白噪声。通过在MATLAB小波工具箱中选择合适的Coif5小波基函数对波形信号进行一维连续小波变换, 发现从变换后得到的小波系数线及其最大值可以得到反映桩身应力波传播的更多有用信息, 消除了由实测信号直接读取反射波特性所存在的误差, 从而准确地判断出了桩长和缺陷的位置。该研究为实际工程中多缺陷桩基检测提供了可靠的依据。     

小波变换与IHS变换遥感图像融合

针对遥感图像融合中IHS变换和小波变换的缺陷,采用了两者结合的图像融合方法.这种方法既可以克服IHS变换方法中光谱失真严重的问题,又解决了小波变换方法中空间分辨率较低的问题,吸取了两种方法的优势,优于单纯的IHS变换方法和小波变换方法.     

精细解释技术在煤田三维地震勘探中的应用

小波分析、相干体、波阻抗反演等技术的进步,为精细解释提供了技术支撑。应用实例证明,相干体技术对断层尤其小断层、煤层的尖灭等地质异常有较高的检测能力;小波变换可以实现对子波时频局部化分析,成为提高地震信号分辨率的重要手段;波阻抗反演将测井的垂向测量尺度与地震资料的横向测量尺度有机结合起来,在波阻抗剖面上煤层分叉、合并、尖灭有更清晰反映。     

基于DSP和小波变换的煤矿无功功率测量方案

设计了一种基于DSP和小波变换的煤矿电网无功功率测量系统,利用DSP的捕获和A/D转换模块采集电网信号;用希尔伯特变换数字相移网络和正交小波变换测量煤矿用电的有效值、有功和无功功率,为煤矿用电的无功补偿提供依据;选取模型测量验证了系统的可行性和准确性。     

基于CS架构的煤矿井下图像处理算法研究

针对煤矿井下无线传感网络因信息传输量大而导致传感节点能量消耗快、设备寿命缩减的问题,在分析煤矿井下图像特点和小波变换系数层特点的基础上,提出一种基于小波变换的压缩感知稀疏图像处理算法,即分块稀疏算法。采用bior4.4小波变换对煤矿井下图像信号进行分块稀疏变换,通过测量矩阵对稀疏化的图像数据进行测量,得到测量数据,再利用ROMP算法对稀疏变换的图像进行重构。仿真试验结果表明,与传统的压缩感知算法相比,该算法不仅能够以更低的采样率获得高质量的重构图像效果,压缩了图像大小,且能够快速地还原图像。     

裂纹尖端等应变线的调制与分析

调制了裂纹尖端的等应变条纹云纹图象，直观地描述了裂纹尖端的应变场，为裂纹尖端的应力应变分析和裂纹扩张问题的研究提供了参考。     

小波包分析在轴承内圈误差分离中的应用

阐述了小波包变换的基本原理 ,并利用小波包分解与重构技术实现轴承内圈形状误差、波纹度和表面粗糙度 3项误差的分离 ,获得 3种误差的时域特性及频谱特性图。实验证明 ,小波包分析方法对于轴承误差检测系统中的误差分离有着可靠的应用     

基于小波包变换的单道水上地震数据去噪方法研究

基于小波变换的多尺度分解去噪技术是近年来发展起来的一种新技术,其在地震勘探领域中具有广泛的应用.在小波变换的基础上发展起来的小波包变换,可以更好地像小波变换分解低频一样分解高频信息,在信号的去噪方面也有着重要的用途.将小波包变换应用于噪音含量较多的浅水域单道地震数据处理中,获得的有效地震信号突出,噪音被明显压制,处理效果良好.     

小波分析技术在地震信号噪声处理中的应用

小波分析是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一个新的数学分支,它具有多分辨率分析的优良特性,在许多方面获得了广泛应用。信号中混入噪声之后,会引起信号的奇异性变化。随机噪声和有效信号本身在奇异点的奇异指数大小不同,从而它们的小波变换的模极大值在不同尺度下的传播行为也不一样。依据此区别,对于一个含噪地震道记录信号进行小波分解(即多分辨率分解)之后,在模极大值图上去除那些幅度随尺度增加而减小的极值点(对应噪声的极值点),而保留幅度随尺度增加而增大的点(对应信号突变点位置),这样就可以在模极大值图上达到去除噪声的目的。小波分析技术在地震信号噪声处理中,去噪效果明显优于传统的傅立叶变换方法。     

基于小波变换的岩石三轴蠕变曲线消噪分析

借助小波变换的基本原理，采用Mallat塔式分解算法对蠕变曲线进行多分辨分析，并对分解后的小波系数进行阈值处理，滤去噪声部分，然后通过小波逆变换对系数进行重构，得到消噪后的信号.分析结果表明:应用小波变换对蠕变曲线的实际测点数据进行消噪处理，能够有效去除实验过程中由于机器自振和外界干扰产生的噪声影响，相应提高了测量曲线的信噪比，从而可以得到较为平滑的实验曲线.     

基于代价函数的脊提取动态优化算法研究

为解决在动态三维测量中由于获得的原始图像噪声较大而影响测量结果的问题,提出了基于价值函数的动态优化算法,该方法通过对原始图像中每一行像素做小波变换,在模矩阵中提取局部极大值点,作为脊的备选集合,利用价值函数求从当前一列极值点到下一列所有极值点的最小生存价值点,作为小波变换真正的脊。通过数值模拟表明该方法具有较好的抗噪性。     

某工业主厂房钢骨混凝土柱脚设计

对钢骨混凝土埋入式柱脚和非埋入式柱脚的力学特性进行对比,并详细介绍了某工业主厂房埋入式柱脚的设计。     

某工业主厂房钢骨混凝土柱脚设计

对钢骨混凝土埋入式柱脚和非埋入式柱脚的力学特性进行对比 ,并详细介绍了某工业主厂房埋入式柱脚的设计     

基于小波变换的影像融合算法与效果评价

在众多的图像融合技术中,基于小波变换的图像融合方法已成为目前研究的一个热点。小波变换具有多分辨率等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。在阐述小波变换的Mallat算法的同时,对遥感影像融合的分析与评价进行了深入的探讨,提出了综合利用3类统计参数进行评价的方法。经实验,评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合,说明这些参数可以作为遥感影像融合客观效果的评价准则。     

基于小波变换的矿井通风设备噪音源分析与确定

为了准确地确定矿井通风所产生的噪声声源,为治理噪声打下基础,考虑到空气动力噪声、机械噪声、电机噪声这三大类噪声在频率和强度方面的差异,文章利用小波变换对实际测量的噪声信号进行了分解。根据分解的结果,可以比较准确地确定产生噪声的声源,为后续重点且有针对性的治理噪声打下了良好的基础。实验证明,利用小波变换确定噪声源的方法是可行且有效的。     

基于小波模极大值钢绳芯输送带磁记忆信号的奇异性检测

金属磁记忆技术是检测钢绳芯输送带故障的一种重要方式,小波变换的多尺度瞬态分析为检测磁记忆信号突变点提供了最合适的方法。阐述了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论,通过应用小波模极大值对钢绳芯磁记忆信号进行奇异性检测,可以准确得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法对判断钢绳芯接头发生抽动和断丝位置非常有效。     

基于WT特征增强的cICA带式输送机齿轮箱故障诊断

约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮故障特征,尤其是微弱低频故障特征。为矿用齿轮箱多通道振动状态监测与故障诊断提供了一种新的有效手段和途径。     

基于小波变换的钢丝绳检测信号分析

介绍了小波变换的基本概念,利用小波变换的变焦特性和局部化性质对漏磁法钢丝绳检测信号进行了多分辨率分析。结果表明,该方法在奇异信号检测和局部化分析方面具有优异特性,小波变换可以聚焦到信号的细节,适合突变信号的时频分析处理。     

应用小波收缩去除电机控制系统中的噪声

本文应用小波变换可以降低电机控制系统中噪声影响的技术,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到去噪目的。通过实验,得出SYM12结合软阈值处理法具有最优的信号重构及去噪效果。