小波包分析在齿轮故障诊断中的应用

基于小波包对信号的高分辨率分解和重构能力,把信号分解到不同频段,然后选择有效频段进行故障信号重构,分离出故障信息。通过对含有周期冲击的信号进行分解处理,展示了小波包分析在特征提取中的优点。通过对减速箱齿轮故障信号进行降噪、分解处理,表明该方法可以有效地提取故障信号中的周期冲击成分。     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性，但由于其尺度是按二进制变化的，存在“高频低分辨”这一缺陷．正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，从而提高了频率分辨率，能有效地提取特定的频率成分．推导了小波包分析的基本原理，给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法．最后，通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性．     

小波包多尺度分析在智能复合材料板损伤检测中的应用

本文介绍了小波包多尺度分析的基本原理,设计了振动状况下智能复合材料板损伤检测的实验装置。采用光纤光栅作为传感元件,采集智能复合材料板在振动状况下的动态应变,以小波包分析技术为信号提取工具,提取简支板结构在不同损伤状况下的特征指标,从而实现了智能复合材料四边简支板结构的损伤检测。     

小波包的频率顺序

通过数学归纳法证明了自然顺序Harr小波包和Walsh-Paley函数在区间[0,1]上的一致性,从而根据Walsh-Kaczmarz函数列率顺序给出Harr小波包频率顺序。而通过理论分析可知,小波包频率顺序和自然顺序之间的错位关系具有固定的规律,与小波包函数类型无关,从而由Harr小波包的频率排序规律给出任何小波包的频率排序。     

半正交小波包

给出紧支撑多元半正交小波包的构造算法。该小波包的特点是：分解系数的选取具有多样性，并且该小波包是基本小波包推广的广义小波包。利用该小波包可使L^2(R^s)中小波基的选择更灵活。     

小波分析在印刷机故障诊断中的应用

本文介绍了小波变换的原理及在印刷机故障诊断中的应用,利用小波包分析了其机械传动系统的故障。结果显示,同傅里叶变换和傅里叶变换(STFT)相比,小波变换及小波包变换是更有效的印刷机故障诊断方法。     

小波包分形与支持向量机在水声目标识别中的应用研究

水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。     

小波包分析在节理岩体动力计算中的应用研究

节理岩体边坡的变形与破坏,一般具有大变形的特征,且节理面对响应大小起控制作用。传统的振动响应对网格、阻尼有诸多要求,并可能导致震动响应的高频部分不合理。考虑到振动信号频谱虽然很丰富,但一般存在一个或几个优势频率段。在这个频率段内,能量相当集中、振幅相对较大,对节理岩体的位移响应起决定作用。结合小波包频带分析,先对振动输入波采用小波包分析,然后根据各频段的重构波形采用时程分析法计算节理岩体的位移响应。研究成果表明:小波包比传统的傅里叶变换更具有优势,小波分频带分析不仅可以看到时域特征,而且可以精细刻化其频域特征,降低模型网格的要求和计算工作量,对于节理动力分析是一个很好的选择。     

小波包变换在人脸识别光照补偿中的应用

提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的光照补偿算法.该算法首先将人脸图像变换到对数域,并在对数域中计算2维小波包变换,通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸图像的非均匀光照补偿.由于人脸光照补偿的目的是为了提高人脸识别性能,所以光照补偿的效果利用人脸识别率来表征.在Yale B人脸库中,与对数域离散余弦变换(DCT)光照补偿算法进行了比较,实验结果表明,本文方法的人脸识别平均误识率可以达到0.53%,比对数域DCT方法具有更好的性能.     

Wavelet packet based channel equalization

Recently, considerable amount of attention is being given to the field of wavelets and wavelet packets. It has found numerous applications in signal representation, image compression and applied mathematics. In this paper, we present a channel equalization method based on wavelet packets. The proposed equalizer structure is based on the fact that for sufficiently narrowband sequences, a non-ideal channel can be modelled as an attenuation and delay. If the data sequence is used to modulate a set of narrowband wavelet packets, then no equalization is required at the receiver end. The equalization problem reduces to that of determining the delay introduced by the channel for each of the wavelet packets. A minimum square variance algorithm for adaptively choosing the delay has been proposed. This algorithm has been shown to perform as desired analytically in a simple delay channel case. Simulations have been used to study its performance in the non-ideal channel’s case and the results corroborate theoretical predictions.     

一种无频带错位的小波包算法

研究了数字信号处理中的小波分析方法。基于多尺度分析的思想,提出了信号的小波分解及重构新算法和小波包算法。由于算法中采用了频移技术,在小波分解中避免了频率的折叠现象,同时在小波包算法中也解决了频带的错位问题。算法在工程中更具实用价值     

正整数伸缩的双正交双向小波包(英文)

本文引入了尺度为α的双正交双向小波包的概念,运用矩阵理论和算子理论研究了双正交双向小波包的性质。得到构造双正交双向小波包的一种新方法。建立了进行迭代与分解的公式。利用双正交双向小波包,得到空间L~2(R)新的Riesz基。最后,给出构造双正交双向小波包的例子。     

基于小波包分析的声强计算方法

传统的基于FFT的声强计算方法是分析平稳噪声信号的有效工具，但是它却无法对机电设备发生故障时所辐射出的非平稳噪声信号进行有效的分析。由于小波包分析可以实现非平稳噪声信号在不同频带和不同时刻的合理分离，因此可以利用小波包分析对声强进行计算。文中应用自行研制的噪声自动分析系统对声强的计算方法进行了研究，提出了一种基于小波包信号分析技术的声强计算方法：并通过实验验证了该方法的正确性。该方法不同于传统的基于FFT分析的声强计算方法，可以实现对非平稳故障噪声信号的分析，为机电设备的噪声监测和故障诊断提供了一条研究途径。     

小波分析在K24铣削力研究中的应用

通过正交试验对镍基铸造高温合金K24的铣削力进行了研究,将小波分析运用于铣削力的信号处理。运用小波分析对铣削力进行去噪处理,并且对刀具不同磨损状态下的铣削力信号进行了小波分解,能量检测。结果证明,随着刀具磨损量的增加,各尺度频段的信号振动加剧,而且能量也对应地增加。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多，但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此，提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合：对被测信号进行自相关或互相关处理，之后进行小波包阈值消噪处理，对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理，最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明，该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力，在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。     

Detection of internal delamination in multi-layer composites using wavelet packets combined with modal parameter analysis

This paper presents a study on active detection of delamination for multi-layer composites using a combination of modal analysis and wavelet transform. The analysis of modal parameters for multi-layer composites with internal delamination is carried out, and energy spectrum of wavelet packet decomposition of structural dynamic response is investigated. For several samples with different delamination dimensions and support conditions, the finite element method is used to study the relationship between delamination dimension and damage-induced change of structural physical property. Results show that delamination leads to a variation of energy dissipation in plate vibration, and it is mode-dependent. For relatively small delamination, the damage-induced changes of natural frequencies and mode shapes are too slight to be detected practically. However, by means of analysis on energy spectrum of wavelet packet decomposition even smaller delamination can be detected using the measured dynamic response signals.     

小波包——自回归谱分析及在振动诊断中的应用

概叙了小波、小波包理论，由此提出一种称之为小波包－－自回归谱分析的新方法，它将小波包和自加归模型结合起来，该方法在机械诊断中，实现不同频道范围内，不同零部件故障信息分离和提取，并以挖掘机提升系统龄轮箱的振动信号为例，说明该方法是提取弱故障信息并进行早期诊断的有效方法。     

基于小波包变换与核主成分分析的铣削颤振识别

提出一种基于小波包变换（wavelet packets transform, WPT）与核主成分分析（kernel principal component analysis,KPCA）的颤振识别方法。铣削颤振会抑制或增强某些频段内的信号,利用四层小波包分解与重构,得到16个频段内的重构信号,获得各重构信号的面积,并进行归一化处理,完成铣削颤振特征向量的选择。继而通过对比基于主成分分析（principal component analysis,PCA）与核主成分分析的特征提取方法的特征提取效果,选取KPCA对特征向量进行降维处理,最后以降维后的数据作为最小二乘支持向量机分类器的输入对铣削状态进行识别。结果表明,在小样本的情况下仍能有效、准确地对铣削状态进行分类,分类准确率达95.0 %。