小波分析在检测探地回波奇异信号中的应用

本文基于Mallat的研究成果信号在突变点的奇异性表示（局部李氏指数）可以通过观测信号小波变换的模极大值随尺度变化的规律来刻画。将该理论应用到探地声波回波信号的处理中，通过追踪信号小波变换模极大值在不同尺度间的变化规律，来判断探地声波回波信号奇异点的位置，取得了较好的效果。     

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。     

公交调度系统事件检测算法研究

利用小波Mallat算法对GPS采集的速度信号进行分解,并利用小波变换模极大值与信号奇异点的对应关系对信号进行突变点检测.根据小波可同时进行时频分析的特性,将GPS采集的速度信号在时频空间展开,并根据不同的公交车运行状态分别对信号进行分析.最后提出了以突变点大小、位置、个数以及平均速度和速度零点时间长短为参数的综合事件判别条件.通过与实测公交运行状态对比发现,以小波变换对GPS采集的速度信号进行突变点检测是非常有效的.     

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。     

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。     

基于小波理论的噪声信号分析

小波分析是使信号具有时－频局部特性的信号处理方法。利用小波变换在各尺度的模极大值，能够确定波形的奇异点和在奇异点处的ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数α。     

基于小波变换的信号重构

在信号分析中,奇异点和不规则性经常携带有重要的信息．文中利用小波变换模极大值对应的点来提取奇异点,并讨论了如何运用凸集上投影的方法来重构原始信号．     

应用小波变换提取输油管道泄漏突变信号

为减少榆油管道泄漏事故造成的损失,需及时发现泄漏并判断出泄漏的准确位置.依据负压波检测输油管道泄漏的基本原理,分析了压力信号的突变点以及噪声在小波变换下的不同特性,认识到突变信号的小波变换模极大值具有随尺度的增加而增加,而噪声的小波变换模极大值随尺度的增加而减小的特点,因此可以应用小波变换精确地检测到负压波到达输油管道两端传感器的时间差,结合负压波传播速度就可以算出泄漏点位置.针对具体数据给出了计算算例.应用结果表明:小波变换法能准确的提取瞬态负压波的突变值,实现对输油管道的泄漏检测与定位.     

连续复小波变换在工程检测数据处理中的应用

通过对基桩检测信号进行多尺度一维连续复小波分解，得到局部模极大值线（local maximum line），计算模极大值线对应位置的Lipschitz指数值，从而综合判断信号的奇异点位置．由信号的奇异点位置很容易确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置．这种分析方法可以实现对反射波测试数据更为灵活精细的分析，消除了由实测信号直接判读反射波到达时刻存在的潜在错误．最后给出了实测桩端部响应信号的分析实例，结果表明：复小波变换判断有效桩长和缺陷位置比实小波变换具有更好的精度．     

基于双正交样条小波的QRS波检测

把双正交样条小波应用于心电信号QRS波的检测.利用双正交样条小波等效滤波器,对心电信号按Mallat算法进行快速变换;从信号奇异点的李氏指数与模极大值关系的角度,分析心电信号奇异点(R峰值点)与其小波变换模极大值对的零交叉点的关系;在QRS波检测中运用调整阈值、不应期和补偿3个措施增强算法的抗干扰能力.实验结果表明,该算法对心电信号中QRS波群的特征提取和几种常见的心电干扰具有较强的鲁棒性.经MIT-BIH标准心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率达99.905%.     

基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

小波检测GPS监测数据奇异点的应用

给出了小波分析检测数据奇异点的原理,并以苏通大桥上部结构施工至J31#悬臂梁前端GPS监测点y方向的变形数据序列为例进行奇异点探测分析,实例表明用小波分析可以准确探测出奇异点位置.     

小波变换模极大值在诱发脑电提取中的应用

针对中潜伏期听觉诱发脑电的特点,利用信号和噪声的小波变换模极大值在分解尺度上的不同特性来滤除中潜伏期听觉诱发脑电信号中的EEG强噪声成份,重构出真实的中潜伏期听觉诱发脑电信号。通过仿真实验表明：采用小波变换模极大值技术,可以有效地提取信号,为信号特征选取提供可靠的特征分析数据。     

一种基于9/7小波提升格式的自适应提升系统

提出了一种在变换和重建时可采用不同决策算子的自适应算法,并将其应用到9／7小波的提升步骤中,组成了一个与JPEG2000相兼容、灵活的自适应提升系统．实验结果表明,此系统对奇异信号的处理优于9／7小波本身,具有很强的实用性和可推广性．     

小波变换在地质雷达干扰波压制中的应用

小波变换方法是近年来发展起来的一种新的数学方法,具有强大的时频分析能力,并广泛地应用到信号处理的各个领域。本文首先简要地介绍了小波变换原理及去噪方法,然后通过阻尼震荡信号、一维地质雷达合成记录和二维地质雷达合成剖面等模型,用db4小波进行了三阶分解,然后根据干扰波的特征进行了小波去噪和干扰波压制,结果表明,小波多尺度分解后,随机噪声主要集中在较低阶的小波细节之中,用小波变换去噪方法,可有效去噪和压制干扰波。对实测的地质雷达资料也进行了处理,取得了较好效果。     

基于小波能量的钢丝绳断丝损伤信号处理

提出了利用小波能量作为钢丝绳断丝损伤信号处理的1个特征量．根据Parseval能量积分等式从理论上推导了小波变换系数具有能量的量纲,将小波能量引入钢丝绳断丝信号处理中是可行的．通过对信号进行多层离散小波分解建立了小波能量求解的方程式,计算不同频带内钢丝绳断丝损伤信号的能量值,这些频带内的能量统计是在时域波形上进行的,体现了小波分析具有时频分析能力．最后针对不同的断丝损伤情况,分别求解各个频带内的小波能量值,修正了应用于钢丝绳断丝损伤信号处理的小波能量计算公式．试验结果表明小波能量表征断丝信号的1个特征量是有意义的．