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 .     

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．     

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。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。消噪处理大致有强制、阈值两种方法。现场试验表明：此方法高效、实用。     

基于多小波噪声方差阈值的信号滤波方法

对信号和噪声的多小波变换进行了研究，根据它们多小波变换下呈现出的截然相反的特征，即随着变换尺度的增大，噪声的变换值迅速减小，而信号的变换值增大，利用相关算法推导并给出了多小波噪声方差阈值的计算公式，基于阈值提出了一种新的多小波信号滤波方法，该方法在噪声方差估计的基础上，对噪声信号变换系数进行处理，减小由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数进行处理，减少由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数重构信号，对该方法用典型的GHM双小波进行了仿真分析，结果表明，本文的方法具有很好的滤波效果。     

内燃机噪声源识别的小波相关系数方法研究

为了分析内燃机(ICE)噪声信号的时频特性和识别主要噪声源,研究了小波变换中尺度与频率之间的关系,重新定义了连续小波变换,并基于不同小波对同一信号分解时小波系数之间存在极大相关性,提出用规范化相关系数时频图分析噪声信号和识别内燃机噪声源的新方法.新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,且频域结果与信号功率谱相当吻合.对发动机声学信号进行了时频分析,同传统连续小波变换相比较,该方法能够更好地反映信号能量的时频域分布状况.结合声强结果,声学信号时频图能够直接地显示不同噪声源的时频特征.     

用连续小波变换识别内燃机噪声源

为了直接利用连续小波变换进行内燃机噪声源识别，提出了一种连续小波变换的改进算法. 研究了信号组成成分的幅值和频率变化对小波系数的影响，根据连续小波变换的基本性质，对连续小波变换后产生的与信号频率有关的衰减系数进行修正，通过对比分析从Matlab6.5的小波工具箱中找出了适合振动噪声信号分析的小波函数.工程信号的分析结果表明，经过对连续小波变换后小波系数的修正，使小波系数的大小能正确反映信号各组成成分的幅值大小，从而可以利用小波系数形成的云图直接进行内燃机噪声源识别.     

基于Daubechies小波变换在GPS信号处理中的应用

利用小波变换理论对带有噪声的GPS定位信号进行滤波，用多尺度分析特性对其信号进行轮廓和细节部分的逐步分解，将分解后的小波系数进行反变换可求出原始纯净信号。实验表明，Daubechies小波滤波器在对GPS信号滤波中达到满意效果。     

表面肌电信号的小波消噪改进算法

根据在不同尺度下信号和噪声的小波变换系数的相反特性，提出了一种改进的小波消噪算法来去除肌电信号中的噪声.利用Mallat算法对肌电信号进行小波分解，实质上就是将信号投影到尺度空间和小波空间，分别包含了信号的光滑通道分量和细节分量.兼顾软阈值和硬阈值量化方法的优点，利用两者的加权平均值滤除由噪声所决定的小波变换系数，从而在大尺度下补充细节信息并保持信号在奇异点的特征.利用保留下来的小波变换系数进行信号重构即得到消噪后的信号.实验结果表明，该方法可以有效去除噪声，兼顾了软、硬阈值的优点，保留了在模式变化过程中肌电信号细节部分的有用信息.     

小波变换用于舰船辐射噪声调制信息检测

应用小波分析从舰船辐射噪声中提取调制信息,进行了仿真研究,供舰船识别利用.首先讨论了舰船辐射噪声的产生机理、构成和频率特性,指出螺旋桨噪声的振幅存在周期性调制.其次利用小波的多分辨分析的方法,在中低信噪比条件下,仿真实现了调制信号和舰船辐射噪声的分离.其结果表明,相对于传统DEMON分析,利用小波以及希尔伯特变换可以更快更好地提取舰船辐射噪声的调制信息.在水声信号处理领域,小波变换对于舰船调制信息提取是一种有效手段.     

对称小波变换用于非平稳信号检测和去噪

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值,归一化和去除噪声小波系数;再利用归一的模极大值与相邻低层小波系数再次相乘作为对应层次的小波系数,逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,还能突出信号中的突变点。     

小波变换信号消噪技术研究

通过对信号与噪声奇异性分析，给出信号与噪声的小波变换模极大值在各个尺度上的表现截然相反的结论，并给出了一种非线性的消噪方法。该方法与传统的消噪方法不同，即不同于低通滤波器滤波，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波。实验结果表明，这种方法在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率，并且计算简单，有很好的去噪效果。     

一种新的短波信号类型识别算法

在对具有相同调制参数的短波信号类型识别中,利用特征波形匹配识别简单有效,但容易受到短波信道低信噪比的影响,降低其有效性。文章通过提取特征波形小波模极大值特征来匹配识别,模极大值特征不仅能够提取信号的奇异点,同时由于噪声和信号模极大值的不同传播特性,可以去掉噪声模极大值,达到降噪的目的。通过仿真实验证明,小波模极大值特征能有效降低短波信道的影响,尤其是在低信噪比条件下优势突出,具有一定的工程应用价值。     

基于小波变换和归一化自相关的基音检测算法

通过对小波变换的多分辨率分析和抗噪特性的研究,提出了一种基于小波变换和归一化自相关的基音周期检测算法。该算法能精确地从含噪语音中分离出包含基音信息的低频子带信号,并且对基音周期的突变能够很好地纠正。实验表明:该算法要优于现有的自相关基音检测算法,具有较高的精度、可靠性和抗噪性。     

基于小波变换和复合混沌系统的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和复合混沌系统的数字图像水印算法.在水印嵌入过程中,算法首先对原始图像进行离散小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域;在对水印进行加密时,不是使用以往单混沌序列,而是采用复合混沌系统产生的混沌序列;再将加密后的水印进行小波变换并提取其低频部分;最后将加密水印的低频部分嵌入到原始图像的低频部分中.通过水印相关系数NC和峰值信噪比PSNR评价水印算法性能.实验结果表明,该算法可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击,图像水印效果很好.     

双树复小波包和谱峭度在齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息.通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信息,进而实现故障识别,验证了方法的可行性和有效性.     

一种新的MEMS陀螺仪信号去噪方法

为提高MEMS陀螺仪输出信号的去噪效果,将稀疏分解(sparse decomposition)与提升小波变换(lifting wavelet transform)相结合,提出了一种新的信号去噪方法.首先,建立MEMS陀螺带噪信号的误差模型,并利用小波提升正变换计算带噪信号的非稀疏的小波系数;然后,利用稀疏分解理论恢复小波系数的稀疏性;最后,再通过小波提升反变换重构信号,从而达到去噪的目的.考虑到梯度投影(gradient projection)算法具有全局最优解,运算效率更高,将梯度投影思想引入恢复信号稀疏性的过程中,提出了基于梯度投影的稀疏分解算法,给出了利用梯度投影算法进行信号系数分解的具体步骤,大大简化了计算复杂度,同时提升了算法的稳定性.为验证所提方法的性能,进行了MEMS陀螺信号去噪的静态实验和跑车实验.实验结果表明,此种方法在动静态条件下都可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,尤其是在静态条件下的去噪效果要优于小波阈值滤波方法.同时采用的梯度投影算法相比于正交匹配追踪算法和基追踪算法具有更高的运算效率.     

小波变换对耳蜗频率响应的模拟方法

经分析发现,小波变换是对人耳蜗频率响应的近似,二者都是一组比例带宽滤波器。因此,以cmor10.5母小波为基础,构造了一系列小波组成一滤波器组,模拟了人耳频率响应。根据某类舰船单音信号参数,模拟了一含噪输入信号。以该信号为基础,对小波谱提取方法进行了研究,对于小波谱提取中涉及的带宽、分辨率等参数进行了分析,提出了改善分辨率的两种办法。最后,对某型舰船噪声进行了小波谱分析,并与其FFT谱图进行了简单的比较,对其变分辨率进行了分析,验证了小波变换比例带宽滤波器的特点。     

利用小波变换进行MC-MPSK信号载频盲估计

小波变换是在强噪声背景下进行信号时频分析的有效方法．利用小波变换的方法,使用Haar小波变换对多载波多进制相移键控（MC－MPSK）信号中心频率进行了估计．给出了计算机仿真的结果,将这种算法的估算结果与改进的克拉美－罗限（MCRB）进行了比较．结果表明,在没有先验知识的情况下,利用Haar小波变换方法可以精确的估计MC－MPSK信号中心频率,而且估计性能受相位噪声地影响不大．