基于小波变换的介损测量方法研究

高压介质损耗测量是电力系统中检测高压电气设备的常规项目，对于高压电气设备的正常运行至关重要。依据小波分析理论、阐述了信号分解重构的过程，并且结合损耗测量中的波形特征，提出了利用小波变换来提取基波信号计算介质损耗角的检测方法，能够有效的消除谐波和噪声的影响。仿真分析表明，小波变换在介损测量中有较好的应用效果。     

基于小波变换的荧光检测信号的去噪研究

用荧光分析法对物质进行定量分析时,荧光信号的去噪影响测量灵敏度.本文基于小波变换的多分辨率分析,研究了应用小波变换进行荧光信号滤波的方法,通过正交小波对荧光信号的分解,把频率成分复杂的荧光信号分解到互不重叠的频带,根据需要删除某些频带的荧光信号,然后用小波重构算法对荧光信号进行重构,实现对荧光信号的提取.并且通过对二氧化硫荧光暗电流信号提取实验,验证了小波变换的优越性.     

小波变换在信号处理中的应用

介绍了常用小波基函数和连续小波变换，重点将小波变换应用到信号的去噪、分解和重构信号分析中。通过仿真实验可见小波变换已成为信号处理中行之有效的方法，必将在信号处理中起着重要作用。     

小波分析用于表面粗糙度量仪导轨位移误差补偿的探讨

位移误差属低频信号，是电机振动造成量仪导轨位移不直而产生的。用小波分析可将粗糙度（高频信号）位移误差（低频误差）进行信噪分离，用软件把位移误差从测量数据中剔除，从而完成对仪器位移误差的补偿。     

运用小波分析方法进行结构模态参数识别

结构的模态参数反映了结构自身特性，是基于动态特性的结构损伤识别和健康评估的重要因子。本文首先介绍了环境激励下基于小波分析的模态参数识别方法，针对土木工程结构的前几阶自振频率处于低频区域以及环境激励下结构响应信号信噪比很低的特点，着重论述了采用小波方法抑制原始测量信号中的高频成分（即噪音），从而突出结构低频特性的降噪处理方法的基本原理。通过比较传统傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换三种方法对一实际高层建筑结构现场测试信号的处理结果以及有限元分析结果，认为小波分析方法可以更精确、更有效地识别工程结构的模态参数。     

渐近信号瞬态频率的提取

由渐近信号的小波分析出发，研究了渐近信号小波变换的渐近估计方法。着重讨论了渐近信号在小波变换下的特征，构造了信号瞬态频率提取的实现算法。最后结合仿真数值，得到了较好的结果。     

小波去噪方法在管道应力波检测中的应用

介绍了一种适合于管道应力波检测的基于小波变换的去噪方法。利用小波变换多尺度分析的优点。根据有用信号和噪声在小波变换不同尺度下的传递特性的不同，进行小波系数阈值选取后，对剩余小波系数重建信号，得到有用信号的波形。结果表明，它能较好地抑制噪声，使信号的信噪比明显提高。     

基于复解析小波变换的瞬时频率分析方法

提出了利用基于复解析小波变换的瞬时频率分析的新方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起，具有自适应分析能力。对信号作复小波解析变换得到信号的瞬时频率，通过瞬时频率的功率谱分析就可提取信号特征。通过对齿轮故障振动信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮局部故障，且与传统的频域方法相比具有更好的分析效果。     

基于高斯线调频小波变换能量谱的齿轮故障诊断

提出了一种基于高斯线调频小波变换诊断齿轮故障的新方法。线调频小波变换是信号的时间－频率－尺度变换，具有比小波变换及其它时频分析方法更强的非平稳信号分析功能。利用高斯线调频小波变换作齿轮振动信号的能量谱估计，可提取调制边频带结构，识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。     

小波变换在轿车车内噪声源识别中的应用研究

阐述小波变换及小波分解的基本原理,对车内噪声及相关噪声、振动信号进行测量,利用小波分解原理对噪声及振动信号进行分解,得到各信号的特征向量,根据各信号的特征向量确定车内噪声与其它振动、噪声信号的相关系数,根据车内噪声与各振动、噪声信号的相关程度确定车内噪声的主要噪声源,并试验验证小波变换对噪声源识别的有效性和正确性。