基于EWT和包络谱分析的轴承故障诊断研究

针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和包络谱分析相结合的故障诊断方法。该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障的模态分量进行包络谱分析,对轴承故障进行判断,并在LabVIEW开发环境下实现,有效拓宽其适用环境。其中EWT是通过结合小波变换和经验模态分解各自的优点,建立自适应的小波滤波器来提取信号的模态函数。通过仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明,LabVIEW开发环境下的EWT能够有效地对信号进行自适应分解,在与包络谱分析相结合后能够更为有效地提取并识别轴承故障类型。     

采用交替投影算法重构超声信号

建立了超声探测缺陷回波的数学模型，讨论了信号奇异性同其小波变换之间的关系以及通过小波变换模极大值精确重构原信号的原理和方法，利用Mallat的交替投影算法对仿真的超声信号进行了精确重构和对实际检测到的超声信号进行了消噪处理。结果表明，利用小波变换模极大值重构信号的交替投影算法来重构超声信号，重构精度高，实现速度快，用于处理染噪信号，消噪效果好，是一种较为理想的处理超声信号的方法。     

虚拟仪器技术与小波分析相结合的信号奇异性的检测

阐述采用虚拟仪器技术和小波分析相结合的方法实现信号奇异点检测的原理和实现过程。利用MATLAB中功能强大的小波分析工具箱进行数据处理;采用近年来发展起来的虚拟仪器技术,用方便简易的编程语言-LabVIEW设计界面和数据采集。LabVIEW和MATLAB混合编程,可以充分发挥它们各自的优点,快速直观地实现信号奇异点的检测。     

小波分析在齿轮箱故障检测中的应用

本文简要介绍小波分析的原理及工程应用中几种常见的小波,并且对齿轮箱故障信号进行了分解,阐明了其故障信号的组成,指出应用小波变换对其进行有效分析的可能性。最后应用小波变换对故障信号进行了实际检测。     

小波变换在信号处理中的应用

介绍了常用小波基函数和连续小波变换，重点将小波变换应用到信号的去噪、分解和重构信号分析中。通过仿真实验可见小波变换已成为信号处理中行之有效的方法，必将在信号处理中起着重要作用。     

小波分析在齿轮箱故障检测中的应用

本文简要介绍小波分析的原理及工程应用中几种常见的小波,并且对齿轮箱故障信号进行了分解,阐明了其故障信号的组成,指出应用小波变换对其进行有效分析的可能性.最后应用小波变换对故障信号进行了实际检测.     

基于LabVIEW和MATLAB的超声仿真信号的小波去噪技术

首先对MATLAB中的小波去噪函数做了详细描述,又简单介绍了在LabVIEW中调用MATLAB的五种方法。在LabVIEW开发平台完成了超声仿真信号的设计,并调用MATLAB,对超声仿真信号进行小波去噪处理。为了分析小波去噪的效果,还对信号进行了巴特沃斯滤波来作为对比。     

用Morlet小波进行包络检波分析

针对旋转机械设备损伤类故障诊断问题，提出一种用Morlet小波和连续小波变换实现的新包络检波算法，利用小波变换时－频分析的优势，新算法能够在整个时－频空间内对信号进行包络处理，确定信号中是否有迥成分和冲击成分所在频带。     

虚拟式旋转机械故障监测与诊断系统

针对当今旋转机械故障诊断系统和安全保护系统提出新思路-故障监测、预防、诊断系统的需要，同时结合旋转机械故障振动信号的特点，以Windows2000及Windows XP为开发平台，采用LabVIEW及MATLAB为编程工具，综合计算机技术、虚拟仪器技术、信号处理技术与故障诊断技术等技术，建立一套虚拟式的旋转机械故障监测与诊断系统。该系统除可以实现信号的采集、处理、存储等基本功能外，还可实现对旋转机械故障的早期监测与其常见故障的诊断等功能;同时还为该系统配置一个小波分析模块，可以实现存储信号的小波消噪、小波包分解、发展趋势识别等功能。     

小波去噪方法在管道应力波检测中的应用

介绍了一种适合于管道应力波检测的基于小波变换的去噪方法。利用小波变换多尺度分析的优点。根据有用信号和噪声在小波变换不同尺度下的传递特性的不同，进行小波系数阈值选取后，对剩余小波系数重建信号，得到有用信号的波形。结果表明，它能较好地抑制噪声，使信号的信噪比明显提高。     

油气管道缺陷漏磁图像的小波压缩技术研究

针对漏磁信号的特点,提出了基于小波分析的缺陷漏磁图像压缩方案。该方案通过调整正交函数零极点位置来设计小波基函数,利用该函数对图像作小波变换,对获得的各级小波系数用更新的JPEG图像压缩表阈值量化,再用算术编码方案处理量化结果,从而得到压缩的图像。试验结果表明,当压缩比小于30%时,图像压缩引起的失真不会对缺陷分析产生影响。     

基于小波分析的信噪分离方法研究

利用噪声信号小波变换的数学期望或小波变换模的平均密度随分解层次增加不断衰减的特性,结合Mallat分解与重构算法提出对信号进行小波变换分析的方法.运用db2和db5小波,对一受噪声污染的正弦电压信号分别进行5层分解.检测结果表明,选取合适的基小波和分解层次,能有效地实现信噪分离.     

使用小波变换的视频信号处理系统

叙述了视频信号处理中的小波变换的应用,在介绍了视频采集系统基本结构和功能的基础上,首先叙述了用小波变换检测视频信号的各参数的方法,然后讨论了如何在具体设备当中实时实现小波变换,提出了用“双存储器”实现的方法。     

JPEG2000中可逆整数5/3小波变换及其在DSP上的实现

JPEG2000中的可逆小波变换利用整数到整数的小波变换技术。这种变换通过一维双通道完 全重构通用极大值滤波带实现,对图像块进行5/3滤波,获得的低通信号进行再滤波,得到的系数通过组合就成为JPEG2000文件数据。通过TMS320VC5402芯片实现这种滤波并优化汇编程序设计。该技术可实现对图像的有损和无损压缩,在其他图像处理领域也可以直接利用。     

基于小波降噪和短时傅里叶变换的主轴突加不平衡非平稳信号分析

针对主轴运行过程中突加不平衡而产生的非平稳信号无法采用传统的傅里叶变换对信号进行分析处理的问题,提出一种采用小波降噪与短时傅里叶变换相结合对主轴振动特征信息进行准确提取的方法,该方法利用小波降噪技术对非平稳信号进行滤波处理,再对滤波处理后的信号进行重构,最后通过短时傅里叶变换精确获取主轴振动幅值,通过仿真和实验验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的介损测量方法研究

高压介质损耗测量是电力系统中检测高压电气设备的常规项目，对于高压电气设备的正常运行至关重要。依据小波分析理论、阐述了信号分解重构的过程，并且结合损耗测量中的波形特征，提出了利用小波变换来提取基波信号计算介质损耗角的检测方法，能够有效的消除谐波和噪声的影响。仿真分析表明，小波变换在介损测量中有较好的应用效果。     

邻域比较数字滤波与小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了邻域比较与小波变换相结合的脑电信号消噪方法,并利用这种方法对含有脉冲噪声的脑电信号进行消噪。首先介绍了邻域比较滤波的算法和小波变换消噪的原理,然后对实测的10例脑电信号进行消噪处理,最后将两种方法相结合的消噪效果与小波变换的消噪效果进行对比。实验结果表明,无论是信噪比还是均方根误差,两种方法相结合的消噪效果均优于小波变换的消噪效果。     

采用小波变换的功率测量方法

根据国家电能质量标准和国际相关标准对电能质量的要求 ,提出了一种基于小波变换的非正弦波电流 (电压 )有效值和功率的计算方法。此方法利用子带滤波器对非正弦信号进行多分辨率分解 ,得到各个不同频带的小波分解系数 ,在小波域上用小波系数计算基波、谐波电流 (电压 )的有效值及功率 ;同时利用快速小波变换算法对短时间信号进行分析 ,得到了很好的测量结果 ,为工程实践中快速、精确地测定电网的功率参数提供了一种有效的方法。     

基于正交小波包的瞬时频率检测

本分析了瞬时信号及噪声的时频特性和小波变换特性。根据小波包变换具有的优良时频分析能力,通过引入阈值熵来定量地描述瞬时信号在时频空间中的分布。理论分析和实验结果表明本方法简单,可靠,且易于检测。     

小波变换电力谐波功率测量误差分析与抗泄漏算法研究

通过理论分析指出,在信号非同步采样条件下,基于小波变换的谐波功率测量方法存在着很大的带内泄漏.仿真表明,带内能量泄漏引起的测量误差可达5×10~(-2).针对该泄漏误差,推导了误差公式,并提出了一种基于整系数交迭窗函数的抗带内泄漏的小波变换谐波功率测量新算法.结果可知:抗带内泄漏功率测量新算法的相对误差小于1.2×10~(-4),测量准确度比传统的小波变换谐波功率测量算法提高了两个数量级.