基于MAS小波变换的红外小目标检测方法

提出一种基于MAS小波变换多尺度相关的红外小目标检测方法.该方法通过二进MAS小波对图像进行多尺度分析;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声;利用小目标与背景和云层边缘具有不同的奇异性,在相同尺度下小波变换模不同的特性加以区分,得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地进行红外小目标检测.     

信号奇异性检测理论及其应用

奇异信号往往载有设备运行状态特征的重要信息。小波分析理论（ＷａｖｅｌｅｔＡｎａｌｙｓｉｓ）突破了传统傅里叶变换等信号处理方法，在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理，更符合信号非平稳的变频带结构特征，因而在检测信号奇异性等方面具有广泛的应用价值。本文在研究信号奇异性检测理论的基础上，成功地应用于机械状态特征识别等领域     

振动故障信号奇异性指数的统计特征研究

基于信号奇异性检测的小波变换理论，利用时间分辨率优化的Gabor小波变换工具，对几种典型故障的波形和轨迹信号的奇异性特征进行了研究。研究表明，不同类型的故障信号，不仅奇异性指数的数值大小有明显的不同。而且奇异点在时间上的分布特征也有显著差异，这种差异对轴心轨迹信号尤为明显。因此．利用奇异性指数的统计量特征可以有效地区分不同类型的故障。     

基于二进小波的雷达干涉图条纹探测相位解绕

以二进小波和相位解绕理论为基础，利用二进小波变换的快速算法，对雷达干涉条纹图进行多尺度相位突变边缘探测，进而根据信号和噪声的奇异性在二进小波变换下的局部模极大值随尺度变化的不同演化规律，提出了对雷达干涉条纹图的噪声有一定压制的基于二进小波的干涉条纹检测的相位解绕算法，结果表明，在噪声没有严重破坏相位突变边缘的情况下，相位解绕结果是令人满意的。     

基于Hermitian小波的信号奇异性识别

机械设备由于故障而诱发的信号往往具有奇异性(Singularity),正确识别奇异性对设备监测诊断十分重要.采用高斯函数的一阶、二阶导数构成复数Hermitian小波进行奇异性识别,具有两个优点:其一是由于Hermitian小波的Fourier变换是实数,对信号进行变换时不会有相位的改变;其二是与Morlet小波相比较,Hermitian小波的实部和虚部振荡次数少,可用较少的数据点对信号进行卷积,从而不会损坏信号的奇异性.本文提出了基于Hermitian小波变换的时间-尺度幅图和相图的信号奇异性识别方法,在大型空气压缩机的齿轮箱撞击摩擦故障诊断中取得了成功的应用.     

基于小波变换的暂态电能质量分析方法

针对配电系统中最常见的暂恋电能质量扰动,例如电压暂降、电压暂升、振荡、脉冲等在发生扰动的起止时刻常常对应电压信号的奇异点的特点,本文提出了一种基于小波变换的暂态电能质量奇异性检测方法。利用小波变换的快速算法——Maliar算法来确定暂态电能质量信号的扰动持续时间和扰动波形,从而进行检测。     

基于小波变换的电力系统谐波测量方法

小波变换具有时-频局部化特性,在电力系统的分析中具有无比广阔的应用前景.本文将小波变换方法应用于电力系统谐波检测中,并提出了同步检测与小波变换相结合的电压闪变测量方法,仿真结果表明此方法适用于电压闪变信号的检测和分析.     

基于小波包的振动信号去噪应用与研究

小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。     

基于小波变换的旋转机械振动信号数据压缩方法的研究

在分析了旋转机械振动信号的特点和小波变换在信号奇异性检测上的特性后,提出了利用小波系数表征信号的奇异性特征,及用信号的频谱来表征信号的整体特征。而用这二类数据表征信号时的数据量远无小于振动时域信号的数据量。因此本文提出了利用这二类信号寻振动信号进行数据压缩的方法。通过信真计算对实际数据的计算证明,该方法既可以得到较高的信号压缩比又保留了信号的局部特征,有着很好的信号重构性。     

滚动轴承振动信号的小波奇异性故障检测研究

该文以滚动轴承振动信号为分析对象 ,基于小波奇异性分析原理进行滚动轴承故障检测新方法的研究。通过求解待测信号的小波变换极大模来检测和识别信号中奇异点位置和奇异性大小 ,以及对噪声极大模的抑制处理 ,达到抑制或消除噪声的目的 ;最后 ,在剩余小波极大模的基础上进行信号重构 ,展现原待测信号中的故障信号模式。通过对铁路货车车轮用滚柱轴承振动信号的分析表明 ,此方法在大幅度地提高信噪比的同时 ,对由轴承损伤冲击造成的信号突变仍保持了较高的灵敏度和分辨率。为滚动轴承故障检测打下了良好的基础。