基于小波变换的非平稳信号分析与处理

针对傅里叶变换在非平稳信号分析中的难点问题,将小波变换和短时傅里叶变换应用于典型的非平稳信号,进行时频分析研究,所获得的特性比普通的傅里叶变换构成的频谱分析结果更清晰、准确,表明这两种时频分析方法独有的优越性、正确性、实用性.小波的多分辨特性更使得分析结果优于短时傅里叶变换.在此基础上用该方法对小波时频分析方法的抗噪性能进行研究,并从小波基函数的性质和实际仿真效果两方面设定参数,得出最优分析结果,改善了小波时频分析方法在高频处频率不易确定的问题.     

机电系统非平稳振动信号分析方法的研究

为了在非平稳状态下的机电系统故障诊断及趋势预测中合理地选择信号分析方法，对短时傅立叶变换、小波分析和希尔波特-黄变换这3种分析非平稳信号较为有效的方法进行了研究。通过对一个仿真典型信号的分析结果进行比较，验证了3种方法的有效性和各自特点，并分析了产生差异的原因，探讨了它们各自适合的应用场合。     

随机信号的小波分析（Ⅱ）

分析了随机过程的小波变换特征,得到了小波表示定理,用小波变换刻划了随机信号的性态。     

宽带非平稳信号的瞬时频率测量方法

针对宽带非平稳信号,提出一种瞬时频率测量方法.利用加限自适应滤波器将信号分解为多个渐进单频信号,根据其解析信号的相位函数求出其瞬时频率;综合所有分量的时频关系实现对宽带非平稳信号瞬时频率的准确测量.仿真实验和误差分析结果表明,该方法克服了Fourier分析、Wavelet变换和Hilbert-Huang算法求解宽带非平稳信号瞬时频率的困难,在整个分析频段都能实现较高的频率测量分辨率,对信噪比在0dB以上的信号具有优于0.2MHz的测量误差.对8μs长度信号,该方法除了有25.816μs初始运算延时外,对连续数据处理具有实时性,能够满足宽带非平稳信号频率的瞬时测量要求.     

改进非平稳信号的分析方法

研究了WVD和短时傅里叶变换两种时频分析方法的优势和局限性,从两种方法的定义出发,分析了两者间存在的联系,通过构造窗函数,提出一种改进的非平稳信号分析方法,并进行了相应的计算机仿真,结果表明信号的时频特性得到了改善,该方法还适用于多分量非平稳信号的分析。     

微机械陀螺非平稳随机信号改进GM-AR模型研究

为进一步提高中低精度器件微机械陀螺的测量精度,采用一种基于动窗平滑的GM(1,1)改进模型对微机械陀螺零输入条件下输出的非平稳随机漂移信号进行建模,去除了多种因素引起的确定性趋势项,并与常用的线性拟合、多项式拟合方法进行了对比研究.对比仿真结果表明,改进的GM(1,1)模型可以有效地去除漂移中的确定性趋势项,较以往效果有一定改善,去除了趋势项的残差序列经验证为平稳、零均值的随机过程,对该序列建立了AR模型,利用AIC信息准则检验了模型适用性,检验结果表明,AR(3)模型为适用模型.对补偿前后的漂移序列用Allan方差方法进行分析,可以有效实现对不同频段内噪声模型的辨识,对比结果表明,补偿后的漂移噪声参数有所减小,噪声信号得到有效抑制.     

电阻点焊过程动态信号的时频分析

针对电阻点焊机焊点的质量在线监测问题，设计了一套点焊过程动态信号采集与处理系统，同步采集点焊过程电极间电压、焊接电流和电极位移信号，通过短时傅立叶变换、小波变换对信号进行时域一频域分析，确立了动态信号时域、频率特征与焊点形核过程的对应关系．     

信号分析从傅氏变换到小波变换

从信号分析的发展着重阐述了从傅氏变换到小波变换的信号分析方法 ,分析并比较了各自的优缺点 ,揭示了信号分析方法发展的内在规律性。     

Ф-OTDR非平稳信号的连续时频域分析

多数自然振动为平稳信号,且受光纤分布式振动传感系统的干涉光信号调制.作为事件识别关键参量之一的幅值信息无法采用传统信号分析方法准确获得.本文基于分数阶傅里叶变换在统一的幅、时、频域内更准确地提取Phase-sensitive optical time domain reflectometry(Ф-OTDR)信号的幅值信...     

基于最优FRWT的非平稳信号去噪新方法

研究非平稳信号的去噪,提出一种基于最优分数阶小波变换（FRWT）的信号去噪方法.该方法根据输出信号信噪比采用遗传算法寻找FRWT的最优分数阶值,实现非平稳信号的去噪.以带噪语音信号为例的去噪实验结果表明,采用新方法的去噪效果明显提高.     

A WT-STFT combining Algorithm

A fast wavelet packet (WP) algorithm is presented, in which the wavelet transform (WT) and the short-time Fourier transform (STFT) are combined. As WT produces multiresolution of frequency and time, and STFT has a fast algorithm, the combining algorithm is suitable for fast signal analysis.     

随机参数结构及其振动分析

介绍了随机参数的类型,随机参数结构的响应分析及振动分析方法;研究了结构参数的随机性及其对结构固有特性和响应特性的影响。为正确估计有限元动力响应分析的误差和评价结构设计提供了依据。     

基于短时傅立叶变换的脉象信号的模式识别方法

针对脉象信号的非平稳特性,采用全极点滑动窗递归算法,对15例吸毒者和15例正常人脉象信号的离散短时功率谱进行了分析。在得到每一例脉搏波的短时功率谱后,应用奇异值分解有效地提取特征矢量,然后进行模糊c-均值聚类,受测者全部予以正确识别。研究结果表明,基于短时傅立叶变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法;同样,运用模糊c-均值聚类算法不需要模式的先验知识,分类结果正确率较高,简便实用。     

小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究

由于小波变换具有良好的时-频特性,从而为其在信号降噪中的应用提供了广阔的前景.通过傅立叶变换和小波变换在信号消噪中的对比研究可以看出,小波变换对奇异信号极其敏感,使得其在非平稳信号的消噪中显出了得天独厚的优越性.     

基于小波分析的线性结构随机响应求解

简单回顾了结构随机响应求解的发展 ,利用由小波分析估计的地震地面运动局部谱密度 ,采用演变随机过程理论 ,通过数值积分 ,得到了两个线性结构对两个非平稳激励过程响应的局部谱密度 ,经与用地震波样本进行时程分析得到的响应均方时程比较 ,证明精度较高 ,为进行结构动力可靠度的估计提供了可能。     

Fourier变换与小波分析

本文以数学的观点对Fourier变换进行了分析，指出了它的一些不足之处，然后以对比的方法，介绍了小波分析的基本思想，展示了其克服Fourier变换的缺陷的方法。     

小波变换在路用雷达信号处理中的应用

脉冲探地雷达回波信号是典型的非平稳、非线性信号 ,采样信号中不可避免地带有各种噪声 ,需进行适当处理 .小波变换时频局域性好 ,是分析非平稳信号的有效工具之一 .系统地阐述了小波变换的基本理论 ,并采用Mallat算法、小波包算法对雷达检测路面厚度的实测信号进行分析处理 ,然后进行路面层厚度计算 ,最后将计算结果与实际厚度相比较 .对比结果说明了小波分析应用于路用探地雷达回波信号处理的有效性 .     

基于FFT和IFFT实信号处理方法研究

通过研究发现某些复数序列的性质在某种意义上特别有用,这种性质引出的数据处理导致一个序列的产生,该序列在时频两域都具有对称性,能够使用快速傅立叶变换（FFT）算法处理,实现复数计算次数明显的减少,从而提高了信号处理的速度。给出了下标倒置共轭序列和镜象对称复共轭序列的定义。