基于小波变换的水下超声波测距方法研究

通过分析传统的阈值检测法超声波测距的缺点,提出了基于小波变换的水下超声波测距方法.应用数字信号处理技术,设计出基于Hamming窗函数的数字带通滤波器,对采样信号进行数字滤波,构造高斯小波基.介绍了一种将采样信号与小波基做卷积进行小波变换,精确捕捉回波信号到达时刻的超声波水下测距系统.在实验室水池中分别用传统的阈值检测法和基于小波变换的超声波测距法进行了实验测量,并对测量数据进行了比较,验证了基于小波变换的水下超声波测距可以达到更高的测量精度,优于传统的阈值检测法.     

自适应小波阈值滚动轴承故障振动信号降噪方法

对于机械轴承故障振动信号的降噪处理,现有的小波阈值降噪方法不能满足提取轴承微弱故障振动信号的要求.针对硬、软闽值小波降噪方法存在间断点和恒定偏差以及现有的阈值函数灵活性较差等问题,提出了一种自适应的小波阈值函数来对滚动轴承故障振动信号进行降噪.以西储大学的轴承数据进行实际工程的仿真分析,通过对不同的阈值函数的信号降噪曲...     

混合数据校正法在间歇过程中的应用

数据校正即是从测量的过程数据中消除过失误差并降低随机误差对测量值的影响，这对过程控制是非常重要的．采用移动中值滤波器(MM)消除过失误差，然后应用小波变换滤除随机误差．仿真结果表明，这种混合数据校正方法可以有效地进行数据校正，提高测量数据的可靠性．     

基于移动最小二乘法的稳健重构方法

在实际工程问题中,由于人为或环境等外界因素的影响,通过仪器测量获得的数据,不可避免地会存在粗大误差,以某种方式偏离测量数据,导致数据重构的精度不稳定.针对包含粗大误差的测量数据,本文提出一种基于移动最小二乘法的稳健重构方法,该方法对支持域内节点采用最小二乘法进行拟合,将生成的拟合点根据引入的几何特征参数a,量化各节点的...     

基于小波变换的水下超声波测距方法研究

通过分析传统的阈值检测法超声波测距的缺点，提出了基于小波变换的水下超声波测距方法．应用数字信号处理技术，设计出基于Hamming窗函数的数字带通滤波器，对采样信号进行数字滤波．构造高斯小波基．介绍了一种将采样信号与小渡基做卷积进行小波变换，精确捕捉回波信号到达时刻的超声波水下测距系统．在实验室水池中分别用传统的阈值检测法和基于小波变换的超声波测距法进行了实验测量，并对测量数据进行了比较，验证了基于小波变换的水下超声波测距可以达到更高的测量精度．优于传统的阈值检测法．     

小波熵及小波变换的短期负荷预报

基于小波分解理论,借助db8小波函数,对历史数据进行尺度为3的静态离散小波变换,并将小波熵引入到电力负荷预报工作中,用于处理电力负荷的历史数据.选取一定小波熵阈值,识别出历史数据中的非正常数据,可以提高负荷预测的准确性.对于各个分解尺度的小波系数分别进行预测,通过小波重构,得到预测值.预测结果表明,这种方法具较高预测精确度及适应性.     

基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数．与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性．仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法．     

改进小波阈值函数在变形监测数据去噪中的应用

为了提高变形监测数据去噪的稳定性,在小波传统阈值函数的基础上,提出一种改进的小波阈值函数,对变形监测数据进行去噪处理。采用模拟信号和真实数据进行实验,与传统的阈值去噪方法进行对比分析,结果表明：改进的小波阈值函数在一定程度上解决了软阈值函数存在的恒定偏差问题,克服了硬阈值函数的不连续性;对变形监测数据的去噪效果良好,能有效去除噪声,获得较高的信噪比和较低的均方根误差,并保留信号更多的有效细节,在实际中有较好的应用价值。     

多小波自适应阈值降噪在故障诊断中的应用

为了提取淹没在强背景噪声下的微弱故障信息,引入多小波自适应阈值降噪方法实现滚动轴承的信号去噪,并结合包络解调提取故障特征.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的对称性、正交性、紧支性和高阶消失矩等优良特性,可匹配信号中的不同特征信息.基于轴承外圈点蚀故障的仿真信号,分别利用GHM多小波和Db2小波对其进行降噪处理.通过信噪比的定量分析表明,相比单小波而言,多小波的降噪优势明显.针对滚动轴承的微点蚀实验信号和现场实采集的工程数据,多小波自适应阈值技术比单小波方法具有更好的降噪效果,且更易于提取出滚动轴承的早期故障信息.     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。     

动态变形信号二进小波提取模型研究

引入二进小波变换理论研究动态变形信号分析模型，提出动态变形信号二进小波提取与粗差识别修复的技术路线．实例选择B3-spline小波函数，采用à trous快速二进小波变换算法的软阈值降噪方法进行动态变形信号提取，三倍中误差作为各细节尺度的降噪阈值，并在分解的细节尺度上进行粗差识别，在此基础上进行粗差修复，获取真实的变形信号．结果表明：用此模型能有效提取动态变形信号，变形信号提取的效果优于中值滤波的方法；二进小波第二分解尺度细节部分能同时定位孤立态、离散态与区域态粗差的位置，并且精度远优于Mallat算法，在区域态粗差边界的定位中表现尤为显著，这是由二进小波的平移不变性决定的．     

基于小波变换的地震映像法资料去噪研究

本文介绍了小波分析方法在地震映像法资料去噪处理中的应用研究。首先,通过对球体模型进行射线追踪,得到了球体反射点与反射时间。然后,在MATLAB环境中采用一维小波变换和二维小波变换分别对地震映像资料进行去噪效果研究,进行阈值滤波试验结果表明Bal．sparsity_norm（sqrt）阈值计算方法的处理效果较好。通过一维小波变换和二维小波变换的对比分析,对于二维地震图像的处理,二维小波变换处理效果较佳。在此基础上,采用二维小波分析阈值滤波法,对中国地质大学数理楼西侧路面下方防空坑道的地震映像法资料进行了处理,取得了较好的去噪效果。     

一种用于显著误差检测的改进型NT-MT算法

工业过程中数据的可靠性和准确性是控制过程和管理优化重要基础,但是由于测量过程中不可避免的存在着各种误差,测量值就不能准确的反应实际的化工过程。本文讨论了数据校正对工业过程的主要影响,如果有显著误差的存在,仍按照标准偏差来调整测量数据让其满足物料和能量平衡,所有的测量值将会受到显著误差影响而使得到的数据不能正确的揭示工业过程的状态。本文主要通过对几种传统检测显著误差的分析比较,提出了一种基于MT-NT测量方法的改进型NT-MT检测方法,通过改变测量方差的值来减少含有显著误差测量值所占的权重。仿真结果表明,本论文提出的方法能够更有效地检测和诊断显著误差。     

一种新的数据协调模型及显著误差检测

针对传统数据协调模型会将某些测量值中存在的显著误差分散到各个协调值中去的缺陷，提出了通过添加一个基于测量值比例关系上下限的约束条件，并利用罚函数的概念将物料平衡或能量平衡的约束条件以软约束的形式表示，建立了一种新的数据协调模型．改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量，而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小．因此，该数据协调模型避免了传统模型的缺陷，具有较高的鲁棒性．基于该数据协调模型的协调结果，可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测，具有较高的错误检出率，且“虚警”的错误率较低．     

多尺度主元分析方法在数据校正中的应用

采用主元分析方法检测过失误差，然后应用多尺度主元分析方法（MSPCA）滤除随机误差。仿真结果表明，这种新的数据校正方法有效地消除了测量数据中的误差，提高了测量数据的可靠性。     

MEMS陀螺仪随机漂移误差滤波处理研究

MEMS陀螺仪是一类新型惯性器件,具有体积小、成本低、重量轻、可靠性高等优点,但是精度较低、随机漂移误差比较大.从实际工程应用角度出发,针对MEMS陀螺仪的随机漂移误差,首先进行实时均值滤波处理,然后基于随机序列时序分析法的基本原理,建立MEMS陀螺仪随机漂移误差的一阶AR模型,然后依据kalman滤波算法的马尔科夫特性,提出了对MEMS陀螺仪每次输出进行实时多次滤波处理的新方法.通过对具体测量数据进行处理,MEMS陀螺仪的随机漂移误差减小到原来的百分之二左右.     

含泥质碳酸盐岩储层反演技术

为了提高含泥质碳酸盐岩储层反演的精度,提出以波阻抗数据体作为背景约束进行基质孔隙度随机反演处理的方法.该方法首先统计分析大量测井资料,获得波阻抗和基质孔隙度的关系;然后以波阻抗反演数据体作为背景约束,对基质孔隙度进行随机反演处理;最后根据基质孔隙度与波阻抗数据交会设定门槛值来划分储层与非储层.研究结果表明,储层和非储层对应的基质孔隙度数值存在明显界限,最终反演的基质孔隙度数据体清晰显示了储层和非储层的分布情况.与储层的实际厚度相比,利用该方法反演的储层厚度误差在10%以下.     

基于广义似然比法的化工非线性动态过程过失误差侦破

广义似然比法(GLR)是一种有效适用于线性稳态化工过程的过失误差侦破方法。通过将动态化工数据协调模型中的微分约束和代数约束转化为矩阵形式和非线性约束线性化方法,成功将GLR应用到连续搅拌釜(CSTR)非线性动态系统中,同时计算了GLR在该系统中的过失误差侦破性能。统计结果表明,GLR的过失误差侦破率与过失误差大小和窗口长度有关:侦破率随过失误差增大而增大,随窗口长度增大而增大。     

自校正抗差估计法

目前对含粗差观测值数据处理主要采用２种方法：将含粗差观测值视为方差异常，然后采用变权迭代法即稳健估计法处理；将含粗差观测值视为异常，用统计检验法剔除含粗差观测值后再进行数据处理。本文提出将含粗差观测值逐步校正法，该方法不必剔除含粗差观测值，采用不变权迭代法计算，对独立观测值数据处理效果良好，若为非独立观测时，可用把相关观测值转换成独立观测值法进行处理，故上述方法仍然有效。