基于石英传感器的动态称重数据处理算法研究

通过对以石英晶体传感器为称重单元的动态称重系统称重信号中干扰信号的分析,得出其称重信号中存在大量干扰信号,包括高频噪声和低频噪声,此外车辆行驶时自身振动、轴型、行驶速度以及加速度都会影响动态称重精度.针对以上问题,提出先利用小波变换算法对称重数据进行滤波预处理,然后再经过EEMD算法以及信号重构算法进一步处理.将以上信号处理算法通过仿真以及运用于现场,能够使称重数据误差控制在2%以内,达到了良好的称重效果.     

由小波变换模极大值重构信号的快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于Hermite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与Mallat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.     

小波变换极大值在数据压缩中的应用

传统利用小波变换进行数据压缩的方法是基于小波变换的多分辨率滤波技术。结合小波变换的多分辨率特性,提出利用二阶样条小波变换模极大值压缩数据的方法。并在此基础上采用设定阈值消除幅值比较小的模极大值点的方法对信号进一步压缩。理论和仿真表明,利用小波变换模极大值压缩比率大、重构精确,对于平稳信号更是可以获得传统方法无可比拟的极大压缩比。     

边界镜像对称延拓双正交小波变换矩阵的构造

计算小波变换的Mallat算法需要进行逐级分解和重构,对于有限长信号的小波变换来说,为了保证其完全重构,有必要对其进行边界延拓。基于边界周期延拓的小波变换算法极易实现,也常见于文献,而边界对称延拓较周期延拓则更适合用于信号和图像的处理,但基于边界对称延拓的小波变换矩阵实现方法却很少出现在文献中。为了用矩阵-向量乘积实现信号的小波变换,给出了一种在信号镜像对称延拓方式下,任意深度小波变换矩阵的构造方法,并证明了该延拓方式下实现Mallat算法的完全重构条件。作为实例,绘出了B ior3.3小波的分解和重构矩阵的基向量及波形图。将构造的变换矩阵用于基于小波的图像处理中,不仅可以避免逐级迭代,大大简化运算量,而且边界效应也明显减少。     

模糊C-均值聚类算法在动态汽车衡中的应用

为了提高动态汽车衡的测量精度,针对测量数据的信号处理问题,采用小波变换对动态汽车衡测量数据进行数字滤波.小波变换不但能滤除测量数据中的噪声信号,而且能很好地保留信号的突变部分.同时,通过提取5尺度小波系数作为模糊C-均值聚类算法的聚类样本,有效识别出最接近车辆实际质量的有用称重数据,提高了称重精度.试验结果表明,采用小波变换对动态汽车衡测量数据进行阀值滤波,并利用模糊C-均值聚类算法识别有用数据,对提高车辆称重的精度具有良好效果.     

基于小波变换的血压信号特征提取方法研究

该文针对传统的人体血压信号特征提取方法的不足，提出了一种了基于小波变换的人体血压信号特征量提取方法。人体的血压信号是一种非平稳的低频信号，使用Marr小波对人体血压信号进行小波变换的时间一尺度分解，可以得到人体血压信号的模极大值曲线；通过选择合适的分解尺度，可以有效地滤除噪声，对人体血压数据进行消噪处理；进一步滤除奇异性极大值点，可以提取出动脉波动位置和动脉波动幅度信息。文中给出了算法的完整实现，并利用实际采集的人体血压数据验证了该算法，得到了波峰模极大值点和心脏跳动所发生的精确时刻，为人体血压信号的参数识别奠定了基础。     

基于弯板传感器的动态称重公路预检系统研究

要提高公路预检系统的可靠性与稳定性,关键是要提高系统动态称重的准确度等级,提出专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合的动态称重数据处理方法。弯板传感器动态称重过程的知识多,处理过程复杂,采用专家系统对知识进行处理;动态称重信号的干扰在不同小波分解层和不同数据区间的强度不同,采用模糊多阈值消噪算法对动态称重数据进行消噪处理,重构的动态称重数据达到要求,并在Matlab中分析表明该算法是有效的。通过现场试验验证,将专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合,使系统动态称重误差小于2%,称量准确度等级达到2级指标。     

基于双秤台汽车衡的车辆动态称重算法

针对双秤台汽车衡的车辆动态称重进行了算法研究,提出了先使用小波变换对称重信号滤波预处理,使用专家系统识别车辆轴型,用车轴的速度计算加速度,最后依据双秤台传感器称重信号、速度信号、加速度信号、以及车辆轴型组建BP网络模型,利用BP网络算法良好的自我学习能力,对大量实测数据进行训练,达到了一定的动态称重测量精度,取得了较好的效果。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

基于db4小波变换的电能质量数据压缩算法

针对传统小波变换运用于数据压缩算法存在的问题,提出了基于db4小波变换的数据压缩算法。该算法针对电能质量数据的特点,根据db4小波变换具有多分辨率分析的特性,将检测数据变换到小波域,以使信号能量主要集中于低频系数上,而后采用软阈值压缩算法处理小波低频系数。并采用游程编码的方式存储数据。对实际数据进行压缩,该算法压缩效果良好,计算速度快,适用于实时性要求较高的场合。     

基于小波变换的信号去噪的应用研究

文章指出了小波变换去噪方法与一般意义下去噪方法的不同,讨论了小波变换算法的优越性,进而提出了利用小波算法对含噪信号进行逐层分析与重构,将原始信号分解为不同频带,滤除不需要的频带,最后用Mallat重建算法得到去噪后的信号,既有效地滤除了信号噪声,又保留了信号的突变性。大量的实验结果和进一步的分析表明,该技术应用在动力系统的去噪研究中将更加有利于系统的稳定运行。     

关于汽车动态载荷智能测量的研究

汽车动态称重系统虽然能够适应快速称重,但其称量精度有所下降.为了在快速称重的同时保证称量精度,提出了基于改进Levenberg-Marquardt算法的动态载荷处理方法.首先通过小波变换对动态载荷中的高频随机干扰进行预处理,然后采用改进Levenberg-Marquardt算法对低频动态载荷进行拟合,最后从称重信号中减去拟合的动态载荷即可获得真实的静态载荷.仿真和实验表明,该方法可以有效地降低动态载荷对称量精度的影响,使系统动态称重相对误差小于2%,对高速动态称重精度问题具有一定意义.     

Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断*

采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

基于多尺度边缘表示的图像增强快速算法

低对比度结构广泛存在于各种数字图像之中，研究如何通过后期处理增强数字图像的对比度是很有意义的。灰度图像对比度的高低总是与图像灰度梯度幅值的大小相联系，受这种思想的启发，提出了一种基于图像多尺度边缘表示的，利用对信号小波变换模极大值的拉伸和Hermite插值多项式实现的图像增强快速算法。此算法可以实现对噪声的抑制和对图像中不同尺度特征的增强。数值实验结果表明，该算法增强效果明显，运算速度快，是一种实用性较强的图像对比度增强算法。     

一种有效的实时基音检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的实时语音基音周期检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

A new iterative algorithm for reconstructing a signal from its dyadic wavelet transform modulus maxima

A new algorithm for reconstructing a signal from its wavelet transform modulus maxima is presented based on an iterative method for solutions to monotone operator equations in Hilbert spaces. The algorithm's convergence is proved. Numerical simulations for different types of signals are given. The results indicate that compared with Mallat's alternate projection method, the proposed algorithm is simpler, faster and more effective.