基于高阶统计量和小波变换的差压信号分析

为分析气液两相流差压信号的内在特征，提高测量信号的信噪比（SNR），提出了一种基于小波变换和高阶统计量的信号分析方法.该方法利用小波变换技术将差压信号分解为多个不同频段的尺度函数，根据先验知识滤除信号中的高频噪声，同时提取不同尺度上的细节信号能量特征值.基于高阶统计量技术，提取不同工况下重构的已除噪差压信号的双谱特征值，分析了信号的双谱特性.初步研究表明，小波变换和高阶统计量相结合的信号分析方法能有效地抑制信号中的高斯有色噪声，提取的细节尺度能量特征和双谱特征可以提供更多的关于管道内复杂流动状况的信息.该方法为气液两相流流动状态的判别和过程监控提供了有益的借鉴.     

基于连续小波变换和RBF神经网络的气液两相流流型识别方法

针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征,提出了以多尺度连续小波变换值矩阵的奇异值为特征矢量的流型识别方法。首先对气液两相流压差波动信号进行连续小波变换,得到初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为流型的特征向量,再结合RBF神经网络形成流型的智能识别方法。对水平管内空气-水两相流4种流型的识别结果表明该方法能够有效地识别流型。     

井口声发射井筒液气浸检测-时延估计方法

基于高阶统计,提出了井口声发射井筒液气侵检测中的接收和发射声信号之同时延估计的非参数化和参数化方法。通过分析声信号在井筒液中的传播过程。井口声发射井筒液气侵检测中的接收噪声,可近似模型化为空间相关的高斯色口声。由于四阶累积量对任意高斯噪 废止性,因此,较常规互相关估计方法,这些方法可以进一步提高检测概率。计算机模拟结果证实了产有效性。     

用神经网络分析两相流横掠三角形柱体的信号

对气液两相横掠柱体旋涡脱落信号数据进行了三层小波分解,并提取第三层小波分解的8个重构信号的能量作为人工神经网络的输入特征向量,训练了人工BP神经网络,并应用该网络实现了气液两相绕流中含气率大小的定位.解决了用传统的傅里叶变换进行信号分析时所不能解决的问题,即当含气率过大时,无法从功率谱图上确定含气率的大小.试验范围内最大可确定的截面含气率可达35.9%.研究表明,小波分解的特征提取技术和人工神经网络的模式识别技术联合应用可以作为测量两相流组分的一种新方法,也可作为对大含气率气液两相流横掠柱体旋涡脱落的分析方法.     

水平管内空气-水两相流流型的混沌特征

在内径26 mm、长2 000 mm的水平管内,用差压变送器测量气液两相流不同流型下的压差波动信号,通过小波变换对信号进行除噪后,运用确定性混沌分析技术对信号进行分析,研究两相流系统分层流、泡状流、间歇流和环状流压差波动信号的混沌动力学行为.结果表明,气液两相流动系统为混沌动力系统,吸引子可用来表征气液两相流系统的动力学行为,混沌特征参数关联维D2和K熵可用来定量识别以上4种流型.     

流化床颗粒浓度信号的小波降噪分析

用小波分析去除噪声的方法,对气-固循环流化床中两相流颗粒浓度的实验数据进行分析,揭示流化床中两相流的流动规律。气固循环流化床提升管的颗粒浓度和压力波动信号的去除噪结果表明,小波分析方法能有效去除颗粒浓度和压力波动信号中的大部分噪声,其消噪效果优于传统的傅里叶变换滤波方法,且小波分析去噪方法能更加有效地辨别真实信号与噪声信号。     

奇异性检测中小波基的选取

通过分析和计算几种小波对不同奇异性信号的变换过程,验证了小波变换方法在判定信号奇异性中的作用.比较了几种小波变换的效果,提出了对阶跃、三角波等信号进行奇异性检测时小波的基本选取规则.     

基于小波奇异性的滚动轴承故障检测方法研究

在滚轴故障诊断中,故障通常表现为振动信号的突变,因此检测信号奇异点意义重大。文章介绍了小波变换理论和小波变换奇异性检测原理,研究了奇异性检测方法在滚动轴承故障诊断问题中的应用。采用小波门限消噪法处理繁杂的滚轴振动信号,对消噪后的振动信号采用小波变换模极大值奇异性检测方法进行多尺度小波分析,得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法下振动信号奇异程度以及奇异点的位置明显。     

用A计权连续小波变换识别内燃机噪声源

为了适应内燃机噪声声源识别的需要,当用连续小波变换进行信号分析时,常对小波变换算法作适当的改进.依据连续小波变换的叠加性和尺度转换性质,提出了变换后小波系数的频率修正方法,即在修正小波变换时对信号中不同频率成分小波系数的不同衰减,使变换后小波系数的大小能够准确反映信号中不同频率成分的幅值特性,在此基础上提出了A计权连续小波变换算法,对频率修正后的小波系数进行A计权修正,使之更加适合实际工程中声源识别的需要.利用该方法对某发动机进行了噪声源识别,取得了良好的识别效果.     

基于小波变换的内燃机瞬时转速信号的分析

使用非线性离散序列的小波变换 (DTWT)对同时存在高频噪声和高斯白噪声的内燃机瞬时转速信号进行去噪 .通过对此信号进行频谱分布的分析 ,用Donoho的阈值去噪法去除高斯白噪声之后 ,根据小波变换的多分辨率思想 ,提出了仅使用小波变换的尺度系数进行小波反变换来去除高频噪声 ,然后运用小波反变换来恢复内燃机瞬时转速信号的方法 .实验结果表明 ,此方法能够较精确的去除噪声 ,恢复内燃机瞬时转速信号 .     

心电图信号处理技术及小波变换方法

给出了心电信号处理的两种方法。第一种方法是运用合成技术 ,它可以保证波形的完整 ,而且便于实现。第二种方法是运用小波分析。小波变换适用于分析非平稳信号 ,适宜于对心电图数据进行预处理和特征提取。本文应用Mallat算法对心电图信号进行了多尺度分解     

心电图信号处理技术及小波变换方法

给出了心电信号处理的两种方法。第一种方法是运用合成技术,它可以保证波形的完整,而且便于实现。第二种方法是运用小波分析。小波适用于分析非平衡信号,适宜于对心电图数据进行预处理和特征提取。本文应用Mallat算法对心电图信号进行了多尺度分解。     

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。     

基于分数阶小波变换的心电信号去噪处理研究

为了能够快速简单的滤除心电噪声,提高信号的信噪比,采用分数阶小波变换对心电信号进行处理,并利用"Arrhythmia Database"和"Noise stress Test Database"数据库中的数据和对其进行验证.仿真结果表明,运用这种方法能够有效地提高心电信号的信噪比,清晰的还原出心电信号的波形及其特点.所以分数阶小波变换在心电信号去噪处理中具有很好的应用.     

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波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.     

平稳小波变换在探地雷达资料降噪中的应用

小波变换方法是一种新的数学方法,具有强大的时频分析能力,广泛地应用到信号处理的各个领域。其中正交小波变换不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在信号降噪领域仍存在很多问题,会使信号产生振荡现象。本文利用平稳小波变换对多组探地雷达模型实验与实际雷达资料的处理,说明该方法较好地保留了信号边缘细节,避免了伪Gibbs现象,其降噪效果明显优于普通正交小波方法的降噪效果。     

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．     

基于网络虚拟仪器的特征信号小波分析提取

为了准确获取经由Internet传输的远程测试信号,必须对服务器端接收的包含噪声的混和信号进行消噪及特征信号的提取。采用虚拟仪器编程语言Labwindows/CVI与MATLAB的接口,在Labwindows/CVI编译的服务器端应用程序中调用MATLAB的程序,利用Labwindows/CVI编程的灵活性和MATLAB的强大的数学工具包能够实现信号的传输消噪以及特征信号的提取。本文使用软阀值对信号进行一维小波包分解和重构并加以小波变换的方法对混和信号进行了消噪并提取出了原特征信号,同时利用MATLAB的函数对服务器接收的混和信号进行了频谱分析,结果证明了方法的可行性。     

基于EMD和小波变换的结构风振高阶参振模态识别

为了确定结构随机理论求解中的高阶参振模态数目,采用经验模式分解(EMD)与小波变换相结合的方法分析结构气弹模型自激响应数据信号的时-频-谱联合特性,从原始信号中分解出固有模态函数(IMF),再对各个IMF进行小波变换提取信号特征参数,从而识别出结构风振随机计算所需的高阶参振模态截止频率,并将识别结果与直接采用随机理论对...     

小波变换在语音去噪处理中的应用

讨论小波变换在实际语音信号去噪处理中的应用,提出由小波变换频响特性的插值法重建低尺度上模极大值的方法。重构信号时根据压缩原理构造解析形式的迭代投影算子实现ＰＯＣＳ算法,形式简单,收敛快。