小波变换在时变信号处理中的应用

概述小波变换的基本原理及特性，时变信号的时频特征等，讲座将小波变换应用于时变信号处理的基本方法，最后给出利用小波变处理变信号的实例。     

激光多普勒信号处理中小波分析的应用研究

文章提出了一种通过小波变换的方式,对激光多普勒信号进行处理,以消除人体激光多普勒信号噪声。首先对小波转换的原理以及特点进行分析,然后分析小波分析在激光多普勒消噪处理中的应用,其次通过激光多普勒信号消噪仿真实验,并对仿真结果进行小波分析,验证小波变换消噪效果,供有关人员参考。     

同时多点激光多普勒测速系统

介绍了一种同时多点激光多普勒测速仪(LDV)的系统构成和原理,推导出了该测量系统的计算公式,并通过实验进行了验证.结果表明,该系统不仅能同时获取流场中多个空间测量点的速度信息,并且具有结构简单、频率响应快和精度高等特点.     

基于小波变换的PDA信号处理

本文从PDA信号的基本特征出发,提出了基于小波变换思想的PDA信号处理方法,以小波系数表征信号的时-频特性,可同时实现PDA信号的识别和参数提取。     

基于多普勒小波变换的水声信号探测

针对水下高速运动目标的主动探测问题,引入了多普勒小波(Dopplerlet)变换.根据运动目标回波的特点提出了主动Dopplerlet原子,并分析了基于主动Dopplerlet变换的分解算法,克服了Dopplerlet变换在被动信号处理中声源频率变化引起误差增大的问题.将算法应用于高斯白噪声和高斯色噪声背景中运动目标的检测,取得了较好的结果.     

不同固体表面下激光多普勒测速的数值模拟

激光多普勒测速仪(LDV)的测量精度和应用受到光电探测器、环境状况、频谱加宽和信号处理等因素影响。本文根据条纹模型和散射机理建立了固体LDV的数学模型,并通过数值模拟详细分析了固体表面特性和测量精度之间的关系,实验结果和数值模拟结果符合得很好。LDV能够精确地测量出固体表面运动速度,但要求被测固体的表面粗糙度在一定范围内,而且这个范围由条纹间距和有效探测体宽度决定。     

小波变换在心音奇异信号处理中的应用

针对如何剔除心音信号奇异点处的噪音信号的问题,该文利用小波变换方法,通过PhysioBank数据库中的相关数据,运用Matlab对含有噪音信号的心音奇异信号进行处理。其结果表明,该方法可在保留奇异信号的前提下,有效滤除噪音信号。说明利用小波变换技术分析与处理心音奇异信号是一种新的有效和实用的方法。     

基于小波变换的多普勒频率变化率高精度估计方法

在单站无源定位与跟踪系统中,获取多普勒频率变化率信息对运动目标的状态估计和定位具有非常重要的意义.多普勒频率变化率非常微弱,很难精确测量.小波变换是一种时频局域化的分析方法,具有较低的信噪比门限.本文提出了基于小波变换的多普勒频率变化率估计方法,计算机仿真研究表明本文提出的方法具有较低的信噪比门限,并且可以快速精确地实现参数估计.     

应用于信号处理的Fourier变换与小波变换

在分析Fourier变换与小波变换异同点的基础上,对它们在不同类型信号的处理过程中的应用进行了探讨．并给出一个检测故障点的仿真实例,证明了小波变换的优越性．     

基于小波变换的提升机激光位置跟踪系统的信号处理

提升机位置跟踪系统可用工作在红外波段的激光,测量″调制光波″往返于被测距离上相位差的方法来测定距离.由于信号中含有噪声,因此通过小波变换来实现提升机测距信号的信号处理,利用信号和噪声在不同尺度的小波变换下呈现特性相反,采用阈值方法消除噪声,重构真实信号.该系统能极其准确地显示提升机的实际位置,提高了距离测量的精度.通过MATLAB软件进行仿真,实现了激光位置跟踪信号的数据处理,以及对提升机位置和速度的数字化控制.     

激光陀螺信号的小波滤波方法研究

随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素,其中随机噪声包括分形噪声和白噪声,采用传统的方法很难去除分形噪声.对于激光陀螺中的随机噪声,利用分形噪声在小波变换域的特殊性质采用小波变换域参数估计方法获得噪声参数;然后采用小波阈值滤波方法去除噪声.对某型号的激光陀螺的滤波结果表明了该方法的有效性.     

自适应小波的构造及其在信号处理中的应用

基于带限正交小波基的特性,本文采用匹配方法构造了一种新的带限尺度函数,它与信号的主要能量所在频带具有相似的特征.匹配尺度滤波器是优化滤波器,它锁定能量聚集的频带,使得所需频率分量的输出增大.原始信号能够用优化的小波实时处理.通过对脑电图信号的处理,证明本文算法是有效的.     

基于连续小波变换的雷达信号处理

在步进频率雷达一维距离成像技术中,经典的傅里叶变换算法受到距离分辨率的限制,并且存在较高的副瓣电平。针对这一问题,本文提出将连续小波变换算法用于频率步进雷达的一维距离成像。该方法在保持高距离分辨率的同时,可有效降低回波信号的副瓣电平。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

小波分析及其在信号处理中的应用

首先对小波变换做了概括介绍，综述了小波变换在信号处理中的2个重要方面的应用：信号特征提取和信号消噪。     

小波消噪在外差式激光多普勒振动测量中的应用

基于小波变换对外差式激光多普勒振动测量系统(HLDV)输出信号进行了噪声抑制性能研究。从外差式激光多普勒测振系统的测量原理出发,结合系统回波信号的特点,考虑测振系统中白噪声的影响,分析并改进了模极大值法和系数相关法两种小波消噪处理算法,并基于以往的阈值去噪算法,提出了新的阈值函数,重点分析了多尺度细化分析对还原原始信号特征及改善信号信噪比(SNR)的影响。结果表明,针对微振动目标运动特征提取,改进后的三种方法在振动信号的特征提取及噪声消除方面具备优异性能。     

基于FPGA的激光多普勒微振动检测及信号处理方法

为实现微弱振动信号的实时、高精度解调,提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的激光多普勒微弱振动检测及信号处理方法。采用全光纤结构的光学系统,振动信号处理系统则以FPGA为核心设计。改进相位解缠模块,在增大振动测量范围的同时,使其能适用于简谐振动与复杂振动。通过模拟振动实验验证了改进后相位解缠模块,且当振幅在80μm以内时,测量精度在5‰以内。通过对压电陶瓷实际振动目标测振实验,其频率测量误差在1Hz以内,振幅与频率的测量精度均在1%以内。实验验证了该振动信号处理方案对于扩大振动测量范围与实现高精度目标振动解调的有效性。     

一种新的基于小波变换的弱信号接收方法

提出了一种基于小波变换的弱信号接收方法，在低信噪比的情况下，对非平穗信号的消噪进行了仿真和分析，并与传统的傅里叶变换方法进行了比较。结果表明该方法是一种有效解决低信噪比情况下弱信号接收问题的途径。