基于小波变换的BOTDR光纤温度传感系统去噪声研究

提出了一种利用小波变换技术对布里渊光时域反射(BOTDR)光纤温度传感系统测量数据进行去噪处理的方法．并根据分布式温度测量信号的特点，选择合适的小波函数，利用信息论中熵的概念来确定小波分解层数，最后用某发电机组现场的实测数据进行了验证。实例表明，该方法能有效消除噪声，并在很大程度上缩短了温度测量周期，提高了系统的实用性。     

小波变换在表征飞行器弹道特征点中的应用

航天飞行器外弹道测量数据是分析和评估飞行器飞行实验是否成功的重要依据，也是改进飞行器控制系统设计、提高制导精度的重要依据。飞行器外弹道特征点测量数据处理的目的是通过处理雷达对航天飞行器开舱、级间分离、姿态改变等特征点的测量数据，计算出测量数据精确的突变（奇异）点时刻。由信号小波变换的奇异点在多尺度上的综合表现来表示信号是小波变换引人注意的另一应用领域。小波分析具有空间局部化性质，利用小波分析来分析信号的奇异性及奇异性的位置和奇异度的大小是比较有效的。     

基于压电陀螺的惯性测量单元设计及数据优化

采用低成本的压电陀螺和加速度计,运用高精度模/数转换模块和高性能数字信号处理器(DSP),在嵌入式系统内对传感器数据进行了采集和数据优化处理;运用基于快速小波变换的低阶卡尔曼滤波算法和多传感器数据动态融合算法对姿态测量数据进行了处理,优化了姿态角测量数据,为后续姿态测量精度的提高提供了基础。     

光子多普勒速度测量系统的数据处理技术

光子多普勒速度测量（PDV）系统是一种新型的激光测速系统,可广泛用于冲击波、爆轰波以及其他短时高速运动的测量。数据处理是PDV测速技术重要的组成部分,旨在从含有大量噪声的测量数据中获得靶面等运动体的速度信息。在分析PDV系统测速原理的基础上,分别采用条纹法、短时傅里叶变换法和小波变换法对激光冲击强化实验中自由靶面运动的PDV数据进行了处理。针对其中的去噪、奇异点、小波基的选择等问题,提出了一些独特的处理方法。同时,对3种处理方法的误差、实时性、有效性进行了比较。     

基于平稳小波分析的社会网络异常检测研究

社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。这篇文章旨在研究社会网络的异常检测问题。以社会网络分析技术为基础,在Matlab数据分析环境中利用Wavelab小波分析工具包中的平稳小波对社会网络的异常情况进行动态检测。首先归纳了平均通信量这一社会网络数据特征,搜集一组需要的真实数据,然后对数据进行平稳小波分解,并且运用梯度加权方法对分解结果进行了相应的处理,最终得到了较为理想的实验结果。     

面向学生体质测量的数据异常可视化检测方法

单一的学生体质测量数据异常很难形成标准化判断方案，存在预测偏差准确性差、异常数据检测率低、异常数据误报率高的问题。提出面向学生体质测量的数据异常可视化检测方法，标准化处理数据，从而降低数据维度，清洗数据后预测出异常数据量最多的残缺数据。其次利用信息增益完成学生体侧数据特征的筛选以及排序，结合信息增益和正常数据点降低数据复杂度并识别出异常数据，实现学生体质测量异常数据检测。实验结果表明，所提方法的预测偏差准确性较高、异常数据检测率较高、异常数据误报率较低、检测运行时间较短。     

视觉惯性里程计异常视觉测量的检测与处理

对于视觉惯性里程计(VIO),视觉遮挡、运动物体等复杂场景可能带来异常的视觉测量,导致系统定位精确度急剧下降。对此,提出了一种新的VIO异常视觉测量的检测和处理方法。通过选取检测指标、设置先验阈值和设计检测分类器,实现对异常视觉测量的检测与分类;提出多传感器融合策略和自适应误差加权算法,及时消除与实际运动不一致的异常视觉测量的影响;最后,将异常视觉测量检测和处理算法整合到基于关键帧的视觉惯性里程计(OKVIS)系统中,提出了视觉惯性里程计的异常检测和处理(EDS-VIO)系统框架。在复杂场景仿真数据集上的评测结果表明,EDS-VIO比OKVIS取得了更好的性能,定位误差均值从1.045 m下降到0.437 m。所提方法较好地提升了VIO在复杂场景中的定位精确度和鲁棒性。     

基于时间序列分析的网络流量异常检测

为了准确检测出网络流量的异常现象,保证网络的正常工作,提出基于时间序列分析的网络流量异常检测模型。根据网络流量数据间的相似性,采用小波分析对网络流量进行分解,划分为更小尺度的分量,然后采用时间序列分析法——灰色模型和马尔可夫模型分别对高频分量和低频分量进行网络流量异常检测,并采用小波分析对它们的检测结果进行融合,最后采用网络流量异常仿真实验进行分析。结果表明,时间序列分析模型的工作过程简单,提高了网络流量异常检测率,误检率要低于其他网络流量异常检测模型,获得更优的网络流量异常检测实时性。     

测量船异常数据辨识与误差抑制

为解决蕴含有复杂变形、船摇周期影响的测量船异常数据检测难题,提出了基于小波分析的异常数据的动态识别与修正方法。基于小波分析的多尺度、局部分析等特性,采用具有紧支撑特性的小波去噪方法,根据数据自适应选取阈值,对噪声进行抑制凸显异常,在实现噪声抑制的同时,较好地保留了局部异常特征,显著提高了异常数据的检出率。测试结果表明,该方法切实可行,效果良好。     

自由空间激光通信网络异常数据检测方法

检测自由空间激光通信网络异常数据时，存在数据查全率低、检测出的异常数据少以及执行时间长的问题，为此提出自由空间激光通信网络异常数据检测方法。通过数据分段法对激光通信网络数据进行数据分段，基于分段结果完成数据的离散化，使用小波去噪法完成数据去噪；根据去噪结果建立激光通信网络的异常数据检测模型；最后使用遗传算法对该模型进行求解，实现异常数据检测目的。实验结果表明，对自由空间激光通信网络进行异常数据检测时，数据查全率较高，最高为99%、检测出的异常数据多，最高检出率为98%、执行时间较短，最短为40 s。     

模糊奇异性信号的检测机理

工程实际中一般很难有理想的奇异性信号,它们的奇异性往往表现得很模糊。该文从理论上分析了这种模糊奇异性信号的小波检测机理,证明了小波对模糊奇异性信号的检测相当于用一个新小波对理想奇异性信号进行检测,给出了新小波的生成定义与实例、理想奇异性信号的模糊化模拟与检测实例,也给出了一个工程实际模糊奇异性信号的奇异性检测过程,这些实例结果证明了理论分析的正确性。     

一种用于信号侦测的码元速率估计方法

提出了一种数字通信信号码元速率的估计算法。对截获接收机输出的调制信号提取基带信号,利用此基带信号小波变换系数的模值,构造与原调制信号码速率一致的单极性脉冲序列。通过对此单极性脉冲序列的功率谱分析可知,在基带信号码元速率的整数倍处存在离散谱线,检测这些离散谱线即实现了信号码元速率的估计。这种算法能在低信噪比下估计信号的码元速率。理论分析和实际信号处理证明了本文提出算法的可行性。     

一种LabVIEW下信号奇异点检测方法

本文介绍了一种在LabVIEW环境下通过LabVIEW MathScript调用MATLAB中小波函数实现对信号奇异点检测的方法。通过对传感器故障信号的仿真实验,较准确的定位到了突变点,同时给出了对应的消除措施,降低了检测信号的误差率,证明了该方法的有效性。     

小波分析在信号调制方式识别中的应用

从小波变换的基本概念出发,简要介绍了小波变换在信号时-频分析中的变焦特性。将小波分析理论用于信号识别时,主要是利用检测信号的奇异点来实现。以PSK、FSK、QAM信号的识别为例,详细分析了PSK、FSK、QAM信号的小波域特征,说明了小波变换的这一特性在信号调制方式识别中的应用。     

发电厂暂态电磁环境的小波分析法

分析了发电厂暂态电磁环境的主要特点,举出了应用小波分析法处理某电厂电气二次系统暂态数据的实例,用小波分析的最大模方法去除信号中的噪声,选择合适的小波基函数以检测信号中的突变点,借以确定脉冲的发生位置,并对处理结果作了简要的统计分析.     

低信噪比的相位编码信号细微特征检测方法

讨论一种用傅里叶变换测量频率，由测得的频率和先验知识决定的尺度范围调整复值morlet小波的中心频率并确定一个尺度，然后在该尺度下进行复值morlet小波变换，根据得到的小波变换系数模值局部极小值来检测相位编码信号细微特征的方法。     

基于小波变换的扩频系统PN码捕获研究

由于小波分析具有多分辨率的特点,使得利用小波分析的工具在对突变信号的检测上提取信息方面有着很强的优势。利用小波的这一性质提出了一种小波捕获的方法。通过实际仿真证明B样条小波对有噪声污染的调制信号和白噪声信号的检测更优越;并基于Harr小波提出了一种步进快速捕获方法,通过理论分析,证明该方法可有效减少捕获时间。     

使用小波理论分析信号功率谱的二次处理方法

本论文研究讨论一种利用小波分析理论对功率谱进行二次处理的方法．论文首先介绍了这种方法的应用背景,给出了舰船辐射噪声功率的结构．在简明扼要地介绍了小波理论的有关基础知识,给出线谱的数学解释并分析了它在尺度分解中的特点之后,论文基于多尺度分析与奇异性信号检测的理论,对信号的功率谱做尺度分解,利用线谱的奇异性捕捉舰船辐射噪声功率谱中的线谱分量．由实船辐射噪声信号的分析结果我们看到,这种二次处理的方法不仅可以准确定位低信噪比的线谱,而且可以同时提取所有可能的线谱信号．     

基于小波奇异性的管道泄漏检测方法

对小波变换的理论进行了简要的介绍,特别是信号的奇异性检测,并以输油管道泄漏后获得的负压波信号为对象,利用小波变换方法来分析信号的奇异性及奇异性位置。应用到输油管道泄漏检测中,实验证明了该方法对管道泄漏诊断的精度,同时也显示出小波分析在泄漏定位方面的优越性。     

电气火灾故障电弧检测方法的研究

电气火灾频繁发生,对人类的财产及生命安全造成极大危害。故障电弧是造成电气火灾的重要原因。实现全面而有效的对故障电弧的检测是本文的研究内容。文中通过比较确定了以电流信号作为检测物理参数．采用小波变换对电弧故障检测进行了研究。首先构造了小波函数,然后进行了故障电弧的小波奇异性检测,最后运用小波逼近的方法对电流信号进行了分析。