小波分析在信号处理中的应用研究

小波分析与傅立叶分析相比较具有一系列的优点，在信号处理中已经有广泛的应用。本文对小波分析在信号的噪声消除和信号的特定频率成分的提取中的应用进行了研究。数值仿真研究证明了本方法的有效性。     

小波分析在压缩机噪声信号去除趋势项处理中的应用

采用小小分析方法，对压缩机噪声信号进行分解重构，利用小波算法多分辨率特性在重构信号中去除低频干扰成分的影响，利用重构信号进行噪声主要频率成分分析，提取噪声信号的主要频率成分。通过对剩余信号的分析，找出干扰频率。     

小波变换在信号处理中的应用

通过分析小波的基本原理,系统地描述了小波变换的实现,阐述了小波理论在信号处理中的应用,说明了小波变换在声音、图像等信号处理过程中的重要作用和广阔前景,随着计算机技术的发展,小波变换的应用将会越多.     

小波分析在信号处理中的应用

在信号奇异点检测中,首先对信号进行多尺度小波分解。然后对高频部分进行重构,确定模极大值点位置,从而确定出奇异点位置。在例子中检测含有故障信息的电压信号,结果表明信号分解的细节部分均能清晰地显示出奇异点的准确位置。在信号消噪中,首先将信号进行多尺度小波分析。然后通过设置阈值的方法对高频子带进行处理,接着进行重构。在例子中对染噪的电压信号进行消噪处理,结果表明阈值的选取直接关系到消噪的质量。     

小波分析在柴油机监测信号处理中的应用

研究了小波分析在柴油机监测信号处理中的应用，提出了基于小波变换的特征提取方法。在简要讨论了小波变换及基本性质之后，探讨了利用小波分解序列的特征信息量确定信号特征频带的方法，并给出了分析实例。     

小波在信号奇异性中的应用

由于信号本身的奇异特性,传统的Fourier在信号奇异性整体表现上具有优势,但是在局部表述上存在不足。利用Lipschitz(Lip)指数和小波变换关系,对信号奇异性作出局部表述。     

小波奇异性分析在煤厚探测信号处理中的应用

小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了较好的方法。笔者将小波分析在模极大值处理中的优势应用到煤层厚度探测的信号分析中,根据信号小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系,由小波变换模极大值沿尺度变化趋势分析出信号的奇异点,得到反射波的初始到达时刻,从而计算出煤层的厚度,取得了比较理想的效果。为信号处理提供了一种新颖的方法。     

小波变换在图像处理中的应用

分析了小波变换的特点,引入方向小波来实现图像的特征提取,并给出方向小波变换在字符图形识别的结果.实验证明,由于这种特征提取方法有很好的局部方向特性,使得它对于字符的典型噪声笔划丢失、笔划断裂、机械抖动、笔划的粘连有很好的识别作用,十分适用于字符的识别工作.     

小波分析在调制信号自动识别中的应用

自动调制识别是非合作通信系统接受机设计中的重要研究课题。本文着重讨论了在软件无线电中所有基本调制制式(DSB．FM．PM,2ASK,2FSK．2PSK)的识别问题．对高斯白噪声中的通信信号的自动识别进行了计算机仿真．实验结果表明．此种识别算法具有较为理想的识别效果。     

复解析小波在解调分析中的应用

基于Hilbert变换的传统解调法,不具备自适应分析能力.复解析小波是一个带通滤波器,只要选择适当的尺度,就可改变滤波器的中心频率和带宽,使滤波器的频带覆盖信号中感兴趣的频带,即可提取理想的包络,突出信号中有用的信息.因此复解析小波变换具备自适应分析能力,是一种非常灵活的解调器.     

小波分析在信号处理中的应用研究

小波分析是对傅里叶变换的继承和发展,首先介绍了小波理论产生的实际背景和小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论。最后,通过实验实现了分形信号的多尺度连续小波变换。     

独立分量分析在信号处理中的应用

独立分量分析(ICA)是近期发展起来的一种统计学方法,旨在寻求对非高斯分布数据进行有效的表示,使得各个分量在统计学上独立,或者尽最大可能地独立。文章介绍了独立分量分析的发展过程,基本理论等。许多应用中,这种表示意在获取数据的基本结构,包括特征提取和信号分离,目前主要应用在盲源分离,特征提取,盲反卷积等方面。     

CPLD在高速信号处理系统中的应用

针对机械设备故障诊断系统中的信号分析的特点，采用双缓冲技术，利用复杂的可编程逻辑器件（ＣＰＬＤ），提出了一种基于ＰＣＩ总线的并行高速信号分析系统的设计方案，讨论了软硬件设计、在线编程等技术，实现了现代小波分析等多种信号分析功能。理论分析与实际应用表明，它提高了系统的集成度及其实时性和可靠性。     

小波分析在语音除噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。含噪语音信号经过小波变 换后,语音信息主要集中在小波变换尺度较大的低频部分,白噪声主要集中在小波变换尺度较小的高频部分。根据这一特 点,我们可以利用小波变换对含噪语音信号进行除噪处理。     

工程信号小波变换分析仪系统的研究

详细介绍小波变换信号分析仪的硬件设计与研制,通过若干应用实例说明小波变换信号分析仪对识别和处理脉冲信号,奇异信号和非平稳信号具有独特的功能,是目前最先进的信号分析仪系统。     

Application of Wavelet Analysis in Signal De-noising of Blast Shock Wave Overpressure

It's a problem to be solved how to de-noise the signal of blast shock wave overpressure.In the conventional methods,the high frequency of the signal is cut directly by some mathematics algorithms,such as Fourier Transform,but some of the useful signal will be cut together.We adopt a new method for the signal de-noising of shock wave overpressure by wavelet analysis.There are four steps in this method.Firstly,the original signal is de-cpmposed.Then the time-frequency features of the signal and noise are analyzed.Thirdly,the noise is separated from the signal by only cutting its frequency while the useful signal frequency is reserved as much as possible.Lastly,the useful signal with least loss of information is recovered by reconstruction process.To verify this method,a blast shock wave signal is de-noised with FFT to make a comparison.The results show that the signal de-noised by wavelet analysis approximates the ideal signal well.     

小波分析在振动信号去噪中的应用

旋转机械振动信号是监测和诊断设备运行状态的重要信息,但是采样信号不可避免地受到各种噪声和干扰的污染。介绍了采用小波分析对振动信号进行去噪处理。通过对噪声信号的特性分析,用一维小波对信号进行分析和研究,并在MATLAB环境下对信号进行详尽的仿真研究,验证了小波去噪的优越性,并总结了应用小波去噪的一些实际经验。     

基于小波分析的切削力信号奇异性检测

利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,分析了用Lip指数来描述的切削力信号局部奇异性.通过观察奇异点的位置等信息得到切削刀具的磨损情况.通过对实际刀具磨损的在线监测数据分析,证明了采用小波变换检测刀具磨损这一方法的有效性.