二维小波变换在矿井地质雷达信号中的应用

在矿井地质雷达探测中有各种噪声干扰,为使得回波信号能准确清晰地反映目标体,必须对其进行处理,而常规的去噪方法效果不理想.采用小波变换的时频分析方法,能有效地消除噪声干扰,保留有效波信号中的低、中、高频成分.同时考虑到空间上道集的相关性,运用二维小波变换的理论,选择合适的小波基,并采用阀值量化的思想,通过分解和重构,得到去噪后的地质雷达记录.经过模型数据的研究和对矿井雷达数据的应用表明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力,能够提高记录的信噪比和分辨率.     

小波域中用多尺度滤波器提取探地雷达信号

针对实际中观测到的探地雷达信号时常会被噪声污染的情况,根据小渡分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,将多尺度维纳滤渡器理论引入探地雷达信号处理中,提出基于双正交小波变换与维纳滤波的多尺度滤波算法,提取探地雷达1/f类分形有用信号.首先,利用双正交小波变换将带有加性白噪的探地雷达信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f类分形信号的白化作用,消除了1/f类分形信号的非平稳性、自相似性和长程相关性.然后,在多尺度小波域中利用维纳滤波,实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中探地雷达1/f类分形有用信号.最后,利用双正交小波的精确重构性,恢复加性白噪背景下的探地雷达1/f类分形信号.实验表明,该滤波器能有效提取探地雷达有用信号,显著地提高信噪比.     

Matlab小波分析在路面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,并采用小波分析、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MATLAB的大包回转台滑动轴承小波分析研究

介绍了小波分析理论和MATLAB小波工具箱,并利用MATLAB小波工具箱进行信号仿真,通过大包回转台实测振动信号,进行小波二维灰度分析和三维连续小波变换,清楚地看到了振动信号小波变换情况。     

基于Shearlet变换的探地雷达数据噪声压制研究

应用探地雷达(GPR)探测地下目标分布状况时,接收数据中的有效信号往往容易受噪声及空气直达波等的干扰,增加地下目标识别的难度,影响地下目标识别的准确性.Shearlet变换在图像和地震数据去噪上的成功应用说明其去噪能力的优越性.但应用Shearlet变换对数据进行降噪处理时,阈值的选择对去噪效果影响较大.为了提高应用Shearlet变换对探地雷达数据进行去噪处理时的效果,本文提出了一种结合奇异值分解的Shearlet变换噪声压制方法.该方法能有效去除随机噪声,增强有效反射信号.将该方法应用到仿真和实测探地雷达数据处理中,结果证实了该方法的有效性.     

基于小波变换的矿震波的P波和S波的识别

对矿震震相的自动识别是矿震信号分析和处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,采用对信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了确定三分向的矿震信号P波和S波震相的小波变换方法。通过对矿震数据进行小波变换得到不同尺度下的P波和S波识别因子,进而形成确定P波和S波的特征函数,从而确定P波和S波的到时。通过用小波变换对木城涧矿矿震的实际资料进行处理分析,实现了P波和S波到时的自动拾取,取得了满意的结果。     

小波域相关算法在随钻地震信号处理中的应用

因钻头振动能量弱、井场噪音能量强等因素使得随钻地震信噪比很低,时域互相关算法无法有效提取子波时延信息,基于此特点,提出小波变换域多次互相关算法,将参考道和其他接收道分别进行小波变换,将参考道时频信息与其他道时频信息进行互相关,得到接收道相对于参考道的时延,提取直达波和反射波信息。数值模拟和现场实验均表明：相对于传统的互相关技术,小波变换域多次互相关算法能在低信噪比下,检测随钻地震子波时延,有效提取了直达波或反射波信息,更好地压制了噪声。     

小波变换在滚珠轴承故障特征提取中应用

分析了小波变换的时频特性,给出了二进离散小波变换的快速算法。利用小波变换,成功地提取了混入在转速信号中的微弱滚珠轴承故障信号,实现了傅立叶变换难以实现的功能。     

基于爆破信号的小波分析

采用离散小波变换和连续小波变换对深孔爆破震动信号进行了分析,得出了爆破信号的离散小波变换的分量结果和连续小波变换的小波谱.分析结果表明:小波变换能很好地提取信号的主要特征信息,是一种有效的处理爆破信号的时频分析.     

小波变换在地质雷达信号处理中的应用

地质雷达信号处理的关键是去除噪声提取有用信息。小波变换是近年发展起来的信号处理手段,通过设定不同的尺度参数,来提取不同空间域的信号。将小波变换用于雷达信号处理中,阐述了小波变换用于信号去噪的基本原理,实际应用结果表明,去噪效果良好,提高了信噪比。     

基于小波分析的电气火花监测

由于电气火花产生的脉动电磁场严重干扰了矿井设备的正常工作,容易引燃瓦斯爆炸,因此为了提取电火花电磁信号的有效特征,提出了基于小波分析原理,提取电火花信号波形的方法。首先设计了电气火花监测系统,实现了对电火花信号的采集;然后在LabVIEW平台下,通过MatLab混合编程,基于小波理论选取了适合火花信号的小波基函数,提取了电气火花电磁信号波形,并从频谱图中分析了电火花电磁波幅频特性,分析结果将对电气火花的探测具有重要意义。     

连续小波变换在基桩完整性检测分析中的应用

基于一维连续小波变换的基桩完整性检测分析方法, 通过对应力波信号进行多尺度一维连续小波分解, 根据局部模极大值线(Local Maximum Line)判断信号的奇异点位置。然后根据奇异点位置确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置。这种分析方法可以实现对反射波测试数据更为灵活精细的分析, 消除了由实测信号直接判读反射波到达时刻存在的潜在误差。给出了实测桩端部响应信号的分析实例, 说明将连续小波变换应用于基桩完整性检测是有效的。     

模式自适应小波时能密度法及其在微差爆破振动信号分析中的应用

如何解决适合爆破振动信号特征的爆破振动信号小波基构造、添加及其实现等问题,始终是困扰广大研究者的难题。为准确确定微差爆破振动信号实际微差延迟时间,在模式自适应小波原理的基础上,构造了从实测微差爆破振动信号中分离出子信号的模式自适应小波基,然后将该模式自适应小波基添加到Matlab小波分析工具箱中,并提出了一种新的基于爆破振动信号分析的模式自适应小波时能密度法。以实验设计的多段微差爆破振动信号进行模式自适应小波时能密度法分析为例,验证了该方法的可行性。该方法亦可用于分析实测微差爆破振动信号在实际微差延迟时间的确定,并与db8小波法和模式自适应小波法进行比较,结果表明模式自适应小波时能密度法具有更好的应用效果,从而为爆破振动信号分析在实际工程中的应用提供了参考。     

基于小波理论和暂态零序电流比较的小电流接地选线新方法

分析了小电流接地选线装置的现状与选线方法,提出了一种新的基于小波分析和暂态零序电流比幅比相的选线方法。该方法先将电流信号进行小波去噪,然后通过分析计算得到各线路暂态零序电流信号的幅值与极性,并根据所得信息选出故障线路。该方法在电磁干扰背景下仍能正确选出故障线路,并且不受补偿度、故障点以及相角的影响,计算简单可靠。通过Matlab仿真,验证了该方法的准确性与可靠性。     

小波变换在电能质量中电压微小波动检测的应用

电压微小的波动会对要求高稳定电压的精密仪器易造成影响,根据小波变换的多分辨率分析理论和Mallat算法,利用小波变换具有突出信号时域、频域局部特征的能力,提出了基于小波变换在电能质量中的电压微小波动检测的方法。仿真结果表明,该方法在电压微小波动检测方面,具有其他方法无法比拟的优越性。     

基于双正交小波变换的轴温信号消噪

针对实际消噪应用中小波基的多样性要求,探讨了在不同噪声水平下,具有正交性的小波基和具有线性相位的双正交小波基对消噪结果的影响,提出了选取小波基的一般方法,并基于此方法利用双正交小波基实现了对煤矿机电设备轴温信号的消噪处理,并取得了较好的效果。     

基于小波阈值法的平移不变心电信号去噪

针对小波阈值去噪法在心电信号的Q、S波处产生的Pseudo-Gibbs现象,文章给出了基于小波阈值法的平移不变心电信号去噪算法。MTALAB上的仿真结果表明,给出的算法与小波阈值法相比具有更高的信噪比和更小的均方根误差。     

广义Morse解析小波变换在机械故障诊断中的应用研究

提出了一种基于广义Morse小波变换的机械故障诊断方法。研究了广义Morse小波相比常用的Morse小波是一种完全解析特性,因此广义Morse具有其他非解析小波所不具有的优势。将该方法应用于某空分机的故障诊断中,并成功提取出重要的故障特征信息,结果证实了该方法可为机械故障诊断提供一条新途径。