基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法,并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理,阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

小波变换和傅立叶变换在系统诊断中的应用

对小波变换和傅立叶变换的特点进行了简要的阐述，并结合具体的系统诊断实例，介绍了在数字滤波，数字信号分析，信号特征提取等方面的应用技术。文中给出了采用MATLAB语言编写的程序模块及程序运行结果，并绘出了各个处理阶段的波形，使读者能够清楚地看到两种变换的功能。     

小波变换思想及其在信号处理中的应用

从傅里叶变换、短时傅里叶变换到小波变换的思想发展过程中分析了小波变换发展的必然性和重要性,并通过MATLAB仿真工具比较了三种变换在信号处理中的应用。实验结果表明,小波变换无论是对信号的时间定位还是对信号的频率定位都优于傅里叶变换和短时傅里叶变换。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，产讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特征，而且可以有效地压缩被处理信号。     

时频分析与小波变换及其应用

详细分析了小波变换、短时傅立叶变换和Gabor展开 3种变换形式 ,介绍了它们在工程中的应用 .认为传统的信号分析和处理是在信号的时域或频域上进行的 ,其基础是假设信号或随机过程均为平稳或时不变的信号 ,而时频变换对于非平稳或时变信号的分析和处理有效     

利用子波变换检测信号波形

利用子波变换的多分辨性质，基于信号和随机噪声在子波变换域中不同的模极大值系数特征，设计并实现了一种实用的波形检测器，对不同信号的仿真处理结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，又能保持对待检信号的良好分辨，适合于对一类非平稳信号进行时变滤波处理。     

基于S变换的无线电引信信号分析

为了更好地揭示无线电引信的信号特征,文中引进S变换对信号进行时频分析,并通过对典型的跳频信号、连续波多普勒信号进行时间、频率等特征参数的仿真分析,结果表明相比于短时Fourier变换和小波变换,S变换在时域、频域和能量域都能精细地揭示信号的特征,为无线电引信信号分析提供了一个良好的时频分析手段,也为引信采取最优的信号处理方法提供依据.     

基于Hilbert-Huang变换的结构损伤诊断

对Hilbert-Huang变换(HHT)在结构损伤诊断中的应用进行了分析。Hilbert-Huang变换是一种适用于非线性、非平稳信号，且具有自适应性的新的数据处理方法，将该方法应用于结构的反应分析，能有效地提取结构的损伤特征，从而对结构的健康状况进行诊断。分析实例表明了该方法的有效性和实用性。     

Hilbert变换与小波变换在探地雷达资料处理中的应用

希尔伯特（Hilbert）变换与小波变换是广泛运用于数字信号处理中的基本重要变换,希尔伯特变换能有效提取复杂信号中的＂三瞬属性＂,即瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率,基于小波多尺度分析可以进行信号奇异性检测。本文尝试将希尔伯特变换与小波变换配合使用,在瞬时相位的基础上进行小波分析,将此处理方法应用于探地雷达数据处理中,并给出了相应的处理实例,应用效果令人满意。     

等距线阵信号傅里叶变换研究

将离散傅里叶变换(DFT)引入到空域信号处理中，对等距线阵接收的信号进行了分析和处理，提出了一种提取信号来波方向的方法。由于离散傅里叶变换可以用其快速算法FFT进行计算，较之传统的空间谱估计而言，计算量有很大地减少。仿真结果显示，该方法可靠，计算简单，可以用于实时DOA估计。     

子波变换在超宽带雷达中的应用

介绍了连续子波变换的定义和性质:基于子波变换在时域和频域的良好局部化性质;研究其在宽带信号的相关处理和超宽带雷达目标特征提取两个方面的应用,理论分析和试验结果表明,在超宽带雷达信号处理中,宽带相关处理相当于时间尺度域的匹配滤波,采用连续子波变换从频域采样数据中提取目标散射中心是一种较为鲁棒的方法。     

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．     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题．给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，最后进行实例分析，分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取．     

基于小波变换的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,是一种典型的非平稳随机信号,传统傅里叶变换来对其去噪效果不是很理想。小波变换具有良好的时域分析和多分辨分析特性,用来处理非平稳随机信号可以获得更多有价值的信息,因此小波变换成为大地电磁信号的有效的去噪处理方法之一。本文基于小波变换的理论研究,研究了它在大地电磁信号去噪处理中的应用。研究表明,在大地电磁信号去噪中小波变换对于各种噪声的压制是非常有效的。     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及其于多分辨分析的信号小波的分解算法，研究了信号局部奇异性的小波变换下的特性；根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大植及其在不同尺度上的传播特性，对308型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解，对故障特征信号进行时域定位，并提取了故障特征频率f=46.88Hz，这与实际的故障特征频率相近，说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断。     

探地雷达回波信号处理中小波变换域滤波方法的研究

探地雷达信号是非平稳信号．在传统的傅氏变换域滤波不能有效地解决滤波和信号高频损失的情况下,文中研究了利用小波变换来处理这一矛盾的方法．系统地讨论了小波变换在信号滤波中的原理和各种实现方法,比较了与傅里叶变换域滤波的差别．最后对实际的探地雷达信号进行了处理．结果表明,基于小波变换域的滤波能滤除８０％～９０％的噪声,同时可基本保持原信号的边缘不变．此外小波变换域滤波还具有直观、简便、快速操作、稳健的优点,完全可用于实时或事后的数据处理．     

输电线路故障定位中小波变换的应用

高压输电线路故障定位对电力系统安全稳定运行有着重要意义，故障稳态、暂态信号的处理、分析对高压输电线路故障定位的准确性、可靠性有着重要影响，小波变换为信号分析处理提供了强有力的数学工具，分析了国内外小波变换在输电线路故障定位中的应用研究内容及现状，指出了一些存在的问题探讨了进一步研究的方向。     

小波变换用于转子断条故障的诊断

利用小波变换对异步机转子导条断裂后产生的波形信号进行时频分析和处理,将缺陷信号从混有大量背景噪声的信号中检测出来,为电机故障诊断提供一种有效的方法。     

Hilbert-Huang变换在汽轮机故障诊断中的应用

汽轮机故障诊断的核心是汽轮机振动信号处理。在现场采集的汽轮机振动信号是一个非线性非平稳信号,在使用传统的信号处理方法进行处理时都不能取得理想的效果。为了更加有效的对汽轮机振动信号进行处理,介绍了一种时频分析方法Hilbert-Huang变换,使用该方法对汽轮机振动信号进行分析,可以将故障信号从高频到低频逐个分解出来,从而根据故障信号特征频率进行汽轮机故障诊断。并且,通过仿真实验证明了使用该方法处理汽轮机振动信号可以取得较好的效果。     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。