小波分析在海底管道超声检测中的应用

小波变换借助于时一频局部分析特性,已成为现代信号处理中的一种重要方法.本文根据超声检测的特点,提出了基于小波变换的超声波回波信号的去噪方法.试验结果证明,该方法能较好的抑制噪声,同时使信噪比明显提高.     

小波变换在车流量检测雷达信号去噪中的应用

分析了车流量检测雷达中频信号的特点,探讨了小波变换在中频信号去噪中的应用;分别采用小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法对中频信号进行了去噪处理并对这三种方法的去噪性能进行了分析;实验结果表明,三种方法均能有效的抑制噪声,其中小波阈值法去噪效果较好,计算速度很快;平移不变量法去噪效果略优于小波阈值法,但计算速度较慢,模极大值法虽然取得了最好的去噪效果,但计算速度很慢;综合而言,小波变换阈值法最具实用价值。     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析。     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析.     

基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

小波包去噪方法在海底石油管道超声检测中的应用

通过分析海底石油管道超声检测回波信号,部分有效信号混在噪声信号里,本文研究了具有任意多尺度分解特性的小波包去噪方法。首先介绍了小波包的基本理论以及去噪声理论,然后运用小波包分析对实际测量的超声回波信号进行。处理。仿真结果表明,小波包去噪法能更好地抑制噪声,明显提高信噪比。     

基于小波变换模极大值的信号奇异性检测

奇异性信号往往带有一些重要信息,小波是奇异性检测的一种有力工具。本文通过小波变换模极大值法对信号的消噪处理和奇异性检测,并对几种常见小波进行不同奇异性信号的检测效果对比,并实际应用于电压骤变信号的分析。     

小波变换在奇异信号检测中的应用

介绍了小波变换的基本概念,阐述了小波变换的奇异性和信号变化剧烈处的关系.通过对实际信号的处理,表明该方法在奇异信号检测和局部化分析方面具有优异特性.     

小波变换在输油管道泄漏检测定位系统的应用

介绍了一种基于小波变换的输油管道泄漏检测与定位系统,根据小波变换与信号奇异性之间的关系,采用小波变换模极大值算法对输油管道的压力信号进行奇异点检测,利用检测到的奇异点进行泄漏的定位。     

小波奇异性分析在输油管道泄漏检测中的应用

针对目前输油管道泄漏检测准确率低的现状,采用小波奇异性分析的方法,对管道压力信号进行小波分析,检测出信号的奇异点,采用了能够抑制模极大值漂移的改进的ad hoc算法,对奇异点进行定位,对4条管线检测结果表明,该方法可以用于输油管道泄漏监测,并可进行精确的定位。     

信号奇异性检测在输气管线泄漏检测中的应用

对小波变换的基本理论进行了简要的阐述，特别是信号奇异性检测。并以天然气管道泄漏后获得的相关信号为对象。利用小波分析方法来分析信号的奇异性及奇异性位置，从而应用到天然气管线泄漏检测中，仿真实验证明了该方法对管道泄漏诊断的精度，同时也显示出小波在滤波、定位等方面的优越性。     

小波变换在电路故障诊断中的应用

介绍了利用小波变换来检测信号的奇异性特征的原理，对信号的奇异性进行了定义，并将其用于电路故障诊断中，解决了传统故障诊断方法中对故障存在的知识获取“瓶颈”问题。实验证明提出的方法取得了较好的应用效果。     

基于小波变换的脑电瞬态信号检测

在脑电（ＥＥＧ）信号分析与处理过程中,瞬态信号的检测和定位具有非常重要的实际意义,传统的瞬态脉冲检测方法是匹配滤波,但匹配波滤需要有关瞬态信号的先验知识,因而在实际应用中受一定的限制,本文用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰,实验结果表是有,在缺乏先验知识的条件下,小波变换能有效检测出脑电信号中短时,低能量的瞬态脉冲。     

基于小波的信号分析

简介小波概念之后,对一组模拟信号进行分析,采用小波变换,选出合适的小波函数,处理后再重构。对采用Mexican hat小波、Shannon小波、Meyer小波这三种不同小波得到的去噪结果进行比较,验证信号的滤波效果与选取的小波类型有较大的关系。     

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。本文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，得到反射渡的初始到达时刻，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。本文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。     

基于小波变换的图像纹理奇异性检测方法的研究

介绍了一种用于图像纹理奇异性检测的二维数字滤波器的设计，该滤波器是基于离散小波变换设计的。它具有纹理树状结构的多分辨分析特性。用一阶及二阶的微分方法进行奇异点的估计与合并。可应用于图像纹理奇异性检测．     

基于小波变换的低信噪比雷达回波快速检测法

根据二进小波变换对信号分解的形式与特性,给出了信号在小波域中广义子波能量的定义,并利用子波变换的多尺度分解特性构造出广义小波能量积累器。在此基础上设计出一种直接利用广义小波能量积累对低信噪比雷达回波信号进行检测的快速算法。仿真实验结果表明,该检测算法对强白噪声及强声背景下的低信噪比信号检测比较有效,对背景噪声具有较好的自适应性,且该检测算法设计简单,执行速度快,可靠性高。