小波包分析在滚动轴承信号消噪处理中的应用

对滚动轴承的故障特点进行了分析.根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出了小波包分解和重构用于滚动轴承信号消噪处理的概念及其算法,建立了滚动轴承加速度信号实时测试系统.通过实验研究得出,用小波包分解并通过重构可使分解后的数据长度不变,使分解层数不受限制,证明小波包分析方法应用于滚动轴承信号消噪的有效性,并取得了较好的效果.     

小波分析在GPS动态监测数据消噪中的应用

对GPS双差观测数据的消噪问题进行分析,结果表明,利用小波去噪原理,可有效地从受到强噪声干扰的GPS观测数据序列中剔除噪音干扰,提取有用特征信息,增强了基线解算的有效性,提高了GPS定位精度,解决了传统技术对GPS动态监测数据处理的局限性问题。     

Matlab小波分析在信号处理中的应用

本文在对傅立叶变换和窗口傅立叶变换以及小波变换比较分析的基础上,重点探讨了Matlab小波分析对普通信号进行分析、消噪、压缩和奇异点检测等信号处理中的各种应用,并提出一些自己的看法。     

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。     

小波包变换在电力负荷特征信号提取中的应用

为了给电力系统不良数据辨识提供良好的数据基础,提出了一种新的基于小波包除噪的方法来提取电力负荷特征信号.该方法将不良数据看成是被淹没在大量的噪声信号中特征信号,通过比较小波包除噪法与小波除噪法对信号消噪的效果,得出结论:小波包除噪法有较好的消噪能力,为电力负荷特征信号的提取提供了有效的分析方法.     

基于小波和小波包的脉搏波处理

在脉象信号中,随机噪声严重影响有效信号的特征提取,必须进行消噪处理.通过分析小波变换和小波包的算法原理,用小波变换和小波包对脉搏波进行去噪处理.仿真结果表明,小波包算法具有良好的去噪性能,消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法.     

基于小波包变换的EMD算法在超声信号处理中的应用

提出基于小波包变换的EMD算法,并将其应用于超声回波信号去噪.对于采用EMD分解含高斯白噪声的超声缺陷信号存在模态混叠的问题,首先用小波包变换对信号作预处理,再对信号进行EMD分解,最后重构出有用的缺陷信号.实验结果表明:该方法不仅具有很好的消噪效果,而且重构的缺陷信号的波形失真度小,有利于对信号做进一步的定量分析.     

小波分析在化学信号处理中的应用

小波分析具有其它许多信号处理工具所不具有的优点,它可同时提供信号在时域和频域的特征,具有分辨率高,结果准确度高的特点,广泛应用于化学信号的平滑滤波、数据压缩、重叠信号的解析方面。本文介绍了小波分析的基本原理及其在化学分析中的应用。     

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。     

小波理论在地震数据处理中的应用综述

本文首先总结了小波理论的发展过程及应用领域,重点介绍了在地震数据处理中的应用,尤其是在地震数据消噪处理中被广泛应用。最后提出小波理论未来的研究方向。     

基于小波包分析的结构损伤定位方法

提出了基于小波包节点能量（WPCE）相对变化量的结构损伤定位方法，采用其斜率向量和曲率向量2个指标作为损伤定位的依据，从而做到对于结构损伤的无模型定位，最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

基于小波包分解的数据融合损伤识别方法

目的为了充分利用来自多传感器的冗余、带噪声数据，提高结构损伤识别的精度．方法利用小波包良好的时一频特性，首先用小波包分解对结构响应进行处理．提取信号的不同特征参数，然后利用不同的特征向量对结构分别进行损伤识别，最后应用融合技术对不同的识别结果进行融合处理．并用一个七层钢结构框架的多损伤识别验证了该方法的有效性．结果结果表明，该方法能够极大地提高了结构损伤识别精度．结论运用小波包分析提取信号的特征参数与数据融合技术进行损伤识别．并使二者有机的结合是结构健康监测与检测的有效途径与发展趋势．     

小波分析在测井数据融合处理中的应用

通过分析测井信号曲线能够较好地解决实际的工程问题,综合利用多条测井信号所反映的地层信息,应用小波分析方法将多条测井曲线信号融合成一条参数曲线。对融合后的参数曲线解译,增强了原始测井曲线中所包含的共有信息,削弱了单条测井信号中存在的偶然误差,使得测井数据的可信度大大提高。     

小波分析在地质雷达反射目标提取的应用

电磁波在地下的传播遇到不同电性介质界面时,产生不同强度的反射。当信号接收到反射子波的时候,会引起幅值的突变,引起信号的不连续。小波分析具有空间局部化性质,能有效地检测信号的奇异点。表现为小波分析系数在信号突变点有系数模极大值。以此能通过阀值处理保留系数模极大值,保留信号的奇异点有效信息。以此特性对小波分析应用在地质雷达数据处理对信号异常点的提取。     

不同格式GPS数据联合处理的方法及精度分析

测绘生产单位在GPS网的施测中,经常使用品牌、型号不同的GPS接收机联合作业,其结果是不同格式数据的转换、处理方法直接影响到数据处理的精度.作者根据几种常见的GPS数据格式及转换理论,分析了各种转换方法的特点和适用条件,结合实例,采用标准数据格式转换法对不同格式GPS数据联合处理的方法及其精度进行了对比分析;指出了联合处理可提高作业效率、降低生产成本,并应尽可能选择标称精度一致的接收机.实测中,基线长度较长时,需合理配置不同精度GPS数据的权重.     

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 .     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

小波包分解在超声检测缺陷回波信号处理中的应用

超声检测过程中,由于缺陷回波是一种含噪瞬态脉冲信号,很难有效地将其与各种噪声“分离”开来。介绍一种基于小波包分解的缺陷回波多尺度空间能量特征提取方法,对焊缝超声回波信号进行了特征提取,并采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。