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和小波包变换.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.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

基于小波分析齿轮箱故障诊断研究

文中主要用小波分析对齿轮箱进行了故障诊断。对测取到的齿轮箱振动信号运用小波消噪处理后．采用较新的信号分析工具——小波分析来进行信号分析与处理．从而来判别出故障。结果表明．小波分析为判断、预防同类故障提供了一种有效的分析手段。     

基于小波理论的铁谱图像压缩法

基于小波变换的铁谱图像压缩法,根据小波函数对铁谱图像进行一层或多层的小波分解.用阈值处理细节系数对1到N层选定阈值,并进行硬阈值处理,把绝对值小于阈值的系数置为0.通过逆小波变换,由阈值处理后的小波系数重构原图像.实验证明该方法压缩比高、速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变.     

基于小波神经网络的航天器故障诊断方法

针对微小航天器集群的故障诊断问题,提出一种故障诊断(fault diagnosis,FD)新方法。依据小波神经网络(wavelet neural network,WNN)理论,结合航天器集群的领队航天器故障检测与系统重构问题,构建一种故障诊断框架,采用小波神经网络与神经网络相结合,得出航天器姿态故障诊断策略及卫星姿态故障重构技术,给出了领队航天器故障重构方案,并进行了仿真实验与验证。仿真结果表明,该故障诊断方法是有效性的、故障重构是可行性的。     

基于小波分析的滤波方法及其硬件实现

传统的滤波方法是基于Ｆｏｕｒｉｅｒ分析理论，根据信号在Ｆｏｕｒｉｅｒ频域的特性设计滤波器，但这类滤波方法没有时间分辨率，有一定的局限性。近年来，一种称为小波分析的信号处理理论逐渐得到了人们的重视，因其具有时间—频率分辨率而倍受人们的青睐。本文结合小波分析理论，研究利用小波分析进行时—频域滤波的方法，并介绍其硬件实现方法。最后用数值模拟对这种方法进行了验证。     

基于Matlab GUI的风洞信号小波分析处理软件

为提高试验数据的精确性,在 Matlab GUI 编程的基础上,利用 Matlab 丰富的小波分析工具箱设计实现基于Matlab GUI的风洞信号小波处理软件,并进行实际应用.应用结果表明:该软件能实现对风洞信号的小波阈值降噪、小波分解和小波系数分析等功能,为进一步提升风洞信号分析处理能力提供技术支持和数据支撑.     

基于小波变换的火炮动力学分析

为了获得弹丸膛内运动的时频综合特性,利用小波变换的方法对弹炮耦合动力学响应进行时频分析研究.建立了弹丸和膛线碰撞的火炮多体系统动力学模型,通过动力学计算,得到了弹丸横向加速度随时间变化的曲线.由于小波变换在时域和频域上均具有良好的局部性,且无需对信号进行时域同步平均,采用连续小波变换对弹丸加速度响应进行了分析,生成了时频相平面图,可以直观地描述弹丸碰撞发生的时刻和能量,为深入分析弹丸的运动状态提供依据.     

小波分析在数据处理中的应用

介绍了小波和小波包理论的基本思想，讨论了该方法在数据处理中的应用，并进行了实例分析。     

基于小波变换的混凝土压缩损伤模式识别

为了实时获取混凝土中微裂纹扩展演化的物理信息,对实验采集的每一个声发射信号作小波变换,识别出3种典型模式的声发射信号;根据声发射信号的事件密度变化规律和脆性材料断裂理论,将混凝土压缩破坏过程分为微孔洞压缩闭合、裂纹萌生、裂纹生长和裂纹汇合4个阶段。根据混凝土材料中声发射信号频率与裂纹源尺寸呈反比例关系以及声发射信号在4个破坏阶段中的分布特征,将3种模式的声发射信号分别对应于裂纹萌生、裂纹生长和微孔洞压缩闭合、裂纹汇合。实验结果表明,裂纹萌生、裂纹生长和微孔洞压缩闭合、裂纹汇合对应的声发射信号的上升时间依次增长、频率逐渐降低,与应变能释放理论相符合。     

基于小波神经网络的信号识别

信号的分选和识别技术在当今信号处理的系统中占有相当重要的地位.小波分析和神经网络是近年来兴起的一种分析信号方法.文中对二者的结合问题进行了研究.小波空间可以作为信号分类的特征空间,进而可以通过神经网络对信号进行特征识别.小波神经网络是基于小波分析而构造的神经网络模型.在信号调制类型识别中,利用小波伸缩平移把信号分解到不同频道上进行特征提取;把提取的特征信息输入神经网络进行分类.仿真结果表明,利用此方法可以较好的对信号进行分选和识别.     

基于小波分析的电磁兼容自动测试系统设计

针对手动电磁兼容测试系统速度慢的问题,设计了一套基于LabVIEW软件开发平台和GPIB总线结构的电磁兼容自动测试系统,将LabVIEW软件开发平台以及小波分析理论应用于电磁兼容测试,实现了信号发生、监控、分析、记录等功能。解决了函数的快速收敛性、电磁兼容测试系统硬件的控制、设计的周密性、软件的兼容性等难点和关键技术,开发了电磁兼容自动测试系统。与目前使用的普通台式仪器的手动测试相比,该系统大大提高了测试速度与精度,并具有良好的扩展性。     

引信试验数据的小波分析

用傅里叶变换对含有噪声干扰的试验数据进行滤波,通常难以确定奇异点在空间的位置及分布情况。本文用小波变换对引信风洞试验数据进行滤波,通过选择合理的基小波、分解尺度和阈值对数据滤波后得到了引信涡轮角加速度的突变点,确定了引信击针脱离盲孔的时间,找出了某型引信早炸原因,解决了实际引信故障分析难题,保证了该引信的设计定型。     

小波包分析在飞控系统测试信号处理中的应用研究

介绍了小波包分析的分解和重构算法；利用小波包分析对飞控系统的原始数据进行消噪预处理；基于“能量-信息”的数据信息辨识思想，应用小波包分析技术提取数据特征。给出一种飞控系统故障诊断方法。     

小波分析在雷达绝对精度分析中的应用

文中采用首次提出小波分析中的多层分解与重构技术,利用雷达系统误差与随机误差的频率特性,分离得到雷达的系统误差与随机误差。分析结果表明,这种方法可以有效地用于雷达绝对精度分析。     

里程仪故障检测的小波多分辨分析方法

针对车辆滑动等情况下里程仪故障的特点，研究了采用小波多分辨分析的里程仪故障检测方法，并进行了实验数据分析。结果表明，经多分辨分析重构的信号可以很好地揭示原信号的奇异性，从而判断出里程仪的故障点。该方法不需要进行数据建模，而且具有一定的鲁棒性，适用性强，对难以建立解析数学模型的诊断对象非常有效。     

基于小波预处理的EMD算法静态寻北信号分析

针对直接应用EMD算法处理寻北信号的不可靠性,提出了基于小波预处理的EMD分解方法,并对传统小波阈值去噪分析方法做一改进,提出一种相关系数和3.0准则的自适应阈值方法。新方法规避了直接应用EMD过程中存在的模态混叠问题,并有效提取了寻北信号的误差信息和有用信息,能够用于某型磁悬浮陀螺寻北仪的寻北研究中。     

基于小波变换的新型脉冲无线测距引信设计

分析了传统脉冲无线电脉冲测距引信缺点,运用小波分析理论提出了一种新的脉冲无线电测距引信方案,并设计出基于DSP的小波信号处理机,通过仿真结果验证了方法的可行性和有效性。     

小波分析在动态系统故障诊断中的应用

提出了一种基于小波分析的动态系统故障诊断方法,在Matlab/Simulink中建立动态系统的数字仿真模型,利用小波分析中的多分辨分析理论对该模型的输出信号进行处理,并依据数据处理结果对系统故障进行诊断.结果表明,该方法不仅可以有效去除测试结果中的噪声,而且能够实现对故障的快速诊断.     

小波分析在陀螺信号检测中的应用

基于陀螺漂移信号模型,利用小波分析对含第一类间断点的陀螺漂移信号进行仿真分析.假设系统工作到100s时发生故障,频率发生突变,持续到200s时恢复正常,信号分析采用的小波函数为Daubechies小波.在利用db6小波对信号进行三层分解之前,同样利用小波信号分析技术,采用默认阀值对信号进行消噪处理.实验表明,小波分析技术可即时检测出陀螺发生故障位置和时间,并有效提高陀螺可靠性.