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奇异目标信号的多尺度定位识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性,利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大,而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小,进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。 相似文献
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在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性,利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大,而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小,进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。 相似文献
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小波分析近乎完美的数学特性受到各领域科学家和工程技术人员的青睐.文中讨论了基于小波模极大值的信号奇异性检测方法,该方法突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力,信号的局部正则性可由其小波变换模随尺度参数的衰减特性来刻画,通过确定小波变换在细尺度下的局部模极大值来检测信号奇异性.实验表明,该方法能有效的、实用的. 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波的信号突变点检测算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
张德丰 《计算机工程与科学》2007,29(12):98-100
本文利用小波多分辨分析的特性将突变信号进行多尺度分解,然后通过分解后的信号来确定突变信号的突变位置。Lipschitz指数被用来定量描述函数的奇异性。当小波变换尺度越来越精细时,小波变换模极大值信号突变点的衰减速度取决于信号在突变点的Lipschitz指数。小波变换不仅可以确定突变点发生的时间,而且可以进一步判断突变的性质。 相似文献
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小波变换在信号奇异性检测中的应用 总被引:8,自引:1,他引:7
利用小波变换具有良好的时频局部化特征 ,在特定尺度下 ,求解信号小波变换的模极大值 ,从而找到信号奇异点。该方法应用到输油管道的泄漏检测中 ,结果表明 ,能够排除工况干扰 ,识别有用信号 ,及时准确地检测出管道的泄漏故障。 相似文献
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由小波变换模极大值重构信号的快速算法 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
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针对航空发动机控制系统传感器故障检测在强噪声环境下易误报的问题,设计了基于模极大值原理的传感器故障检测方法.首先介绍基于小波奇异性进行故障检测的基本原理,之后根据信号和噪声奇异指数不同的特点判断噪声模极大值.对传感器典型故障,给出基于模极大值原理的传感器故障检测算法,并根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测.通过某型涡扇发动机控制系统传感器故障检测仿真实验表明,小波变换能很好地刻画信号的奇异性特征,该滤波算法消噪效果明显,故障检测准确度高. 相似文献
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小波奇异性分析在输油管道泄漏检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前输油管道泄漏检测准确率低的现状,采用小波奇异性分析的方法,对管道压力信号进行小波分析,检测出信号的奇异点,采用了能够抑制模极大值漂移的改进的ad hoc算法,对奇异点进行定位,对4条管线检测结果表明,该方法可以用于输油管道泄漏监测,并可进行精确的定位。 相似文献
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贾国强 《数字社区&智能家居》2007,1(3):815-816
介绍了信号奇异性检测的基本方法以及奇异性检测与小波变换的关系,基于复小波变换模极大方法检测奇异性的理论,在加性高斯白噪声环境下,分别用几种复小波检测了信号奇异点的位置,估计了信号奇异点的Lipschitz指数,并对实验结果进行了比较分析。 相似文献
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基于最优小波包基的模极大值法信号消噪研究 总被引:3,自引:0,他引:3
给出了对信号进行基于熵准则的最优小波包基分解的基本原理,在此基础上提出了使用模极大值法进行信号消噪的基本原理.通过计算Lip指数确定信号中的奇异点,然后根据噪声和有用信号的模极大值随着小波分解尺度的增大而呈现出的截然不同的特性剔除噪声,从而实现消噪.通过对一含有噪声的信号进行消噪验证了该方法的优越性. 相似文献