旋转机械振动信号中的小波滤波和特征提取

将小波方法应用于旋转机械状态检测中信号滤波与提取。利用小波Mallat算法对采集信号进行高频滤波，利用小波Packet算法对特征信号进行提取，并通过实验证明上述方法取得很好的效果。     

微弱动不平衡信号的谐波小波包提取

在刚性转子动平衡修正中,对有效的振动信号进行检测和提取是直接关系到后期计算与动平衡修正效果好坏的最关键的一个环节,谐波小波具有良好的盒形谱特性、存在明确的函数表达式、时域定位准确和算法实现简单等优点,而在谐波小波的基础上实现的谐波小波包算法既拥有谐波小波的优点,并且还能对分析频段进行任意的划分,以便提取和分析更加细致的信息,通过模拟给出了采样信号,并使用谐波小波包算法对采样信号进行滤波处理,有效地滤除了干扰信号,最终成功地提取到了目标振动信号。     

提升小波变换的局部放电白噪声抑制方法研究

局部放电(partial discharge, PD)信号监测中易受白噪声干扰,为此,提出了一种基于提升小波变换的白噪声抑制方法。利用提升小波变换对信号进行分解,根据信号的噪声强度计算阈值对小波系数进行滤波。利用信号的奇异性,不同细节层上局部极大值点的位置即为脉冲边缘的位置,选取满足条件的极值点,得到脉冲信号的位置,再通过滑动窗口将脉冲提取出来。通过仿真信号和实际采集的局部放电信号降噪处理,将提出的算法和已有降噪算法进行对比,对算法的性能从均方误差(mean square error, MSE)和波形相似系数(Normalized cross correlation, NCC)两个方面进行分析,验证了该方法的有效性和准确性。实验结果表明,该方法能够在低信噪比环境下有效地提取脉冲信号,抑制白噪声。     

基于DSP Builder的脑电信号小波处理

针对脑电信号非平稳性特点,利用小波变换对采集到的脑电信号进行滤波处理.然而小波变换巨大的计算量限制其在高速实时信号处理领域的应用,FPGA器件兼具并/串行工作方式,具有较高的并行计算能力,在现场数字信号处理领域具有较强的实时性.提出基于FPGA的小波变换系统设计方法,首先利用DB2小波对脑电信号按Mallat算法进行分解,然后采用小波重构算法去噪.试验结果表明,运用小波分解重构算法,可以对脑电信号进行实时滤波.     

基于小波SVD的光纤光栅振动系统消噪算法

针对小波阀值法对噪声非均匀分布振动信号消噪差的缺点,提出了奇异值分解(SVD)结合小波阀值消噪的算法.采用截断法构造出包含信号信息及非均匀噪声的相关矩阵并进行SVD,得到一系列正交子空间,将非均匀噪声相对均匀地分解到子空间中.选取奇异值最大的子空间分量重构信号并对此信号进行了小波阀值消噪.结果表明,该方法适用于非均匀噪声干扰下的振动信号提取,与直接小波消噪相比,提取出的信号失真更小,信号有效成份更完整.     

基于DWT变换的语音信息隐藏技术研究

本文基于小波域低频系数模数运算,提出了一种将数字水印隐藏在公开语音中的语音信息隐藏算法.我们将降维处理后的二值水印嵌入到音频信号的低频小波系数中,然后对低频小波系数进行模数运算,并根据运算结果对音频系数值进行修改,嵌入水印.提取时按照同样方法,将音频信号小波分解得到的低频系数进行模数运算,升维后得到提取水印.仿真实验表明,该水印算法在噪声、滤波、重量化和重采样等攻击时具有较好的鲁棒性.     

基于空域相关滤波法的计算机视频线缆传导泄漏信号分析与重建

针对计算机视频线缆（VGA接口线缆,DVI接口线缆）传导发射泄漏信号侦测与重建的问题,在小波变换的基础上提出了基于空域相关滤波的视频泄漏信号去噪方法.首先设计实验系统采集两种典型视频线缆的泄漏信号;然后对泄漏信号进行小波分解,并用空域相关法提取红信号;最后通过边缘检测实现原始视频信号的重建,分析了不同信噪比对信号重建率的影响.实验结果表明,空域相关滤波法能够有效抑制噪声,提高微弱泄漏信号的重建质量,在处理传导泄漏信号中具有重要应用价值.     

ECG与PPG多通道信号采集系统滤波延迟补偿研究

ECG和PPG信号的多通道同步采集是无损心血管健康风险评估研究的基础。针对ECG和PPG信号采集过程中滤波对同步采集系统延时的问题,提出一种ECG和PPG信号采集补偿的方案,使采集系统可以实现真正意义上的同步。首先,通过仿真对ECG和PPG信号采集过程中各个电路单元产生的延时进行估算;然后,通过函数发生器产生的信号对两种信号采集过程的延时进行实际测量,并且与仿真结果进行比较。在此基础上,通过ECG和PPG信号的相位进行调整,补偿了信号的延迟,最终实现了信号的绝对同步。ECG和PPG多通道采集系统的硬件延时主要集中在滤波过程。经测试,现有设计方案中两组信号通道间的延时实际值为2.012 ms,通过延时补偿后,可以将延时降低为0.01 ms,降低到了99.95%,为后续心血管健康监测算法研究奠定了硬件基础,具有较高的实用价值。     

ECG信号去噪分析与评估

ECG信号分析是医学临床诊断心脏问题的重要手段。然而由于采集设备或环境噪声的影响,采集的ECG信号会混有一定程度的噪声,影响临床分析判读,因此ECG信号去噪具有重要意义。文章通过对五种典型信号去噪方法,包括FIR低通滤波、零相位滤波、中值滤波、小波滤波及Savitzky-Golay(S-G)滤波,进行含噪ECG信号滤波处理,评估了四种滤波效果指标,得出了相关比较性结论。同时设计了ECG信号处理系统,便于进行不同信号处理算法的对比分析。     

基于小波变换分析的微弱信号检测研究

文章针对在检测农田水势微弱信息时传统的微弱信号检测算法或原理的局限性,在分析了小波变换信噪分离原理的基础上,提出了将小波分析与自适应滤波相结合的算法.通过小波分析对被检测的微弱信号的分解,为每一子带单独设计阈值,实现了从强噪声信号中提取微弱信号,并通过仿真的结果验证了本算法的可行性和可靠性,为微弱信号的检测提供了新的理论算法.