小波分析在地震道油气检测中的应用

到地震道的分形特征,介绍了小波变换理论在处理地震资料中的应用,提出了使用具有紧支集的样条波波对地震道进行了小波变换,从而提高地震道资料分辨率和进行油气检测的方法。     

小波变换及其在地震资料处理中的应用

讨论了小波变换的基本性质，用快速小波算法实现了信号的尺度分解，研究了信号尺度与频率的对应关系，以此为基础，对地震信号在滤波，压噪等方面进行了有益的尝试，结果表明本方法是有效，有行的。     

小波变换在煤田地震勘探中的应用

煤田地震勘探方法是以水平叠加技术为中心的,在分辨率要求甚高的采区地震勘探中,水平叠加剖面的分辨率无法达到勘探精度的要求,针对这一问题,介绍了小波变换的基本原理及其时间－频率局域化性质。通过理论模型研究,证明小波变换可以同时提高地震资料的信噪比和分辨率,从而进一步提高勘探精度,将小波和于实际地震资料的处理,在分解后的高尺度剖面上,能有效地保护地震信号中的高频成分,提高地震剖面的分辨率,从而能校准确地识别小波层与计算煤层厚度。     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

小波包分析在GPS数据处理中的应用

本文利用小波包分析对GPS观测值进行分解,提出了基于小波包变换的信号消噪与周跳的检验和修复方法。通过实测数据进行了有关分析,分析结果显示了该法在GPS数据处理中的有效性。     

变小波基的小波包电力通信消噪方法的研究

小波包变换是小波变换的进一步发展，能够提供比小波变换更高的分辨率。小波基函数的选择直接影响小波包变换对于信号的处理结果。电力通信中的噪音是影响其通信质量的重要因素。本文研究了一种利用不同小波基函数组合来进行电力通信消噪的方法，通过对实际信号的处理证明了该方法的适用性。     

小波包励磁涌流波形识别算法的实现

在现有的小波变换的基础上，设计了一种基于小波包算法的大型变压器励磁涌流波形识别算法。该算法能实现励磁涌流的正确识别，且具有一定的工程应用价值。     

小波去噪在语音识别中的应用

将小波应用于语音识别的预处理中,对带噪语音信号在小波域内区分语音的清,浊音,分别用门限进行不同的处理,将去噪后的小波系数反变换后再进行语音识别。实验结果表明,小波去噪对在噪声环境下的语音识别性能有很大的改进。     

小波包降噪在工业信号预处理中的应用

针对工业过程数据含有噪声干扰的特点,本文提出了基于小波包分解的阈值降噪方法进行数据的降噪处理。以化工过程数据为例,通过MATLAB仿真实验,对比了小波包降噪、小波降噪、中值滤波三种方法的降噪效果。结果表明：小波包降噪具有明显的优越性。     

基于FRFT的小波包调制信号的识别研究

该文基于正交频分复用调制和小波包调制信号的调制原理,利用分数阶傅立叶变换的时频旋转特性,探讨了在高斯信道、瑞利信道和频率选择信道下小波包调制信号的识别.仿真实验结果表明,该方法具有良好的识别性能,不需要任何信道参数,能较好的实现盲信道的小波包调制识别.     

小波变换在路用雷达信号处理中的应用

脉冲探地雷达回波信号是典型的非平稳、非线性信号 ,采样信号中不可避免地带有各种噪声 ,需进行适当处理 .小波变换时频局域性好 ,是分析非平稳信号的有效工具之一 .系统地阐述了小波变换的基本理论 ,并采用Mallat算法、小波包算法对雷达检测路面厚度的实测信号进行分析处理 ,然后进行路面层厚度计算 ,最后将计算结果与实际厚度相比较 .对比结果说明了小波分析应用于路用探地雷达回波信号处理的有效性 .     

基于小波包分析的道路信号加速度特征谱提取

道路信号是一个复杂的含有多种成分的时域波形, 具有非平稳性, 同时信号中还存在各种干扰和噪声. 应用小波包的分解与重构算法, 将由加速度传感器测得的离散时域信号的频带进行多层次划分, 并根据被分析信号的特征, 选择相应的频带, 使之与信号频谱相匹配, 从而提高了时-频分辨率, 最后提取出加速度信号的特征谱. 实验结果表明, 小波包分析可以有效地用于分析处理道路信号.     

基于离散谐小波变换的结构非平稳地震反应分析

采用在频域内具有极好紧支性和盒形特性的谐小波作为母小波,推导出基于离散小波的地震波时变谱连续解析表达式;利用不同尺度下小波函数的正交性,建立了结构地震反应的离散小波系数与输入地震波的离散小波系数之间的数学关系;通过数值算例,分析了ELcentro地震波的时频分布特征;以此为输入,研究了结构地震反应时变谱的变化规律,并分析了结构地震反应的时频分布特征与地震波时频分布特征之间的关系。     

模糊小波算法在纺织品瑕点检测中的应用

提出了一种毛巾瑕疵特征提取的方法——模糊小波分析算法,同时给出了有实用价值的特征提取、瑕点识别的系统结构.利用小波基函数从信号中提取毛巾图像中各种瑕疵特征,然后利用模糊推理构建的知识规则库,优化产生的小波系数,使得该算法具有很好的鲁棒性.通过仿真和对毛巾图像处理实验,证明该方法对毛巾生产过程中出现的断纬、断经、飞毛大套、色斑等10多种瑕疵的检测都有很好的效果.     

小波分析在输电线路故障检测中的应用

当输电线路发生故障时,准确、及时地切除故障是减少经济损失最直接的措施.小波变换具有良好的时频局部化特性,能准确定位信号的奇异点,因而在故障检测方面有广泛的应用价值.利用小波变换模极大值原理对线路故障信号的奇异点进行检测,并应用MATLAB进行了仿真研究,仿真表明该方法在输电线路发生故障时能快速准确地检测到故障点.     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

基于小波包分析的空间杆系结构损伤诊断

针对结构损伤诊断的需要,采用小波包分析方法提取了结构损伤的特征信号。首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,然后以各频带能量作为识别故障的特征向量进行损伤识别。数值算例表明,小波包分析具有较强的抗噪声干扰能力,能够有效地识别结构的损伤。     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换。多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分，低频包含信号的主要性能，高频含较多噪声，将高频平滑后再重建即可消噪。消噪处理大致有强制、阈值两种方法。现场试验表明：此方法高效、实用。