巴特沃斯小波在轴承早期故障诊断中的应用

设计了基于巴特沃斯数字滤波器的巴特沃斯小波及其滤波器组,并从小波的卷积型定义出发,利用零相位滤波原理实现了没有下抽样环节的具有零相位特性的巴特沃斯小波变换快速算法,成功消除滤波器的非线性相位对分解结果的影响。相对于常用正交小波滤波器组,巴特沃斯小波滤波器组不仅具有更好的频带分离特性,还可通过改变尺度参数来改变对信号的频带划分的方式,从而将原信号高频带分解在更精细的频带范围内,克服了常用正交小波滤波器组频带分离特性不够好,并总按二进方式划分频带、频率分析精度显得不足的固有缺陷。实例分析证明:巴特沃斯小波滤波器组相比于其他常用的正交小波滤波器组具有更好的频带分离特性和更强的微弱故障特征提取能力,非常适合于轴承早期故障诊断。     

正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法

为克服传统多输入判决反馈盲均衡算法(MI-DFE)稳态误差大、收敛速度慢的缺点,在分析正交小波、分数间隔均衡器、频率分集技术的基础上,提出了一种正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法(WT-FF-SOC).该算法将正交小波、分数间隔均衡器与频率分集技术相结合,先得到正交小波分数间隔频率分集盲均衡算法(WT-FF);对WT-FF中每一路的输出合并后再进行判决反馈,用常数模算法(CMA)更新权向量,并作为WT-FF-SOC的跟踪模式;对WT-FF中的每一路信号进行判决反馈处理后,再对判决反馈滤波器的输出进行合并,在推导盲RLS算法后,用盲RLS算法更新权向量,并作为WT-FF-SOC的启动模式。两种模式利用代价函数的判决阈值进行切换。该算法具有收敛速度快、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

基于正交镜像滤波分析的雷达信号分选方法

针对WVD法中存在的交叉项干扰,以及对正交镜像滤波(QMF)利用不充分的问题,提出了基于QMF分析的信号分选方法。该方法建立在小波变换的多分辨率分析特性和双通道滤波器组设计的基础上,根据正交镜像滤波器组树(QMFBT)原理,对信号进行合理层数的分解,通过提取表达信号调制信息的图像特征,不依赖先验知识,实现有效地分选。仿真实验表明,与几种常见分选算法相比,该算法具有一定的抗噪性能和更高的分选准确性及实时性。不足之处是信号分解层数的确定和图像特征的计算对实时性存在影响。     

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明：DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。     

小波组合滤波技术在捷联式寻北仪中的应用研究

本文介绍了二进正交小波变换的快速算法在基于小波变换的组合滤波器中的应用。该组合滤波器被用于抑制捷联式惯性寻北仪中的周期性噪声和随机干扰。通过对现场采样数据的仿真分析，说明该组合滤波器与普通矩形窗滤波器相比，能更好地抑制动态干扰对寻北结果的影响。     

一种改进的鱼雷电磁引信目标信号实时小波消噪算法

针对Mallat小波变换在算法原理上不具备数据流动性,无法满足连续采样信号实时消噪处理要求的问题,介绍了一种基于Mallat算法改进的垒墙式小波变换算法,分析了该算法所具有的数据流动性,推导了数据流动性与小波分解层数的关系,并将该算法运用到被加性高斯白噪声污染的鱼雷电磁引信目标信号的实时消噪处理中,选取双正交样条小波作为小波元,并对目标信号做两层小波分解与重构。通过MATLAB环境下的仿真试验,验证了采用该算法实现连续采样信号实时消噪的可行性。消噪后的目标信号具有失真度较小,波形平滑的特点。     

基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,提出了一种基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法(WT-FSE-GA).该算法通过对分数间隔均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并利用遗传算法全局随机搜索的特性,对均衡器权向量进行优化,以降低CMA陷入局部收敛的可能性.与...     

激光陀螺仪漂移特性的小波分析

在简述小波分析中Mallat算法的基础上,用其实现激光陀螺仪漂移特性的小波分析,讨论了余弦滤波器的设计.提出合适的小波对激光陀螺信号进行不同尺度的分解,在应用中得到了良好的去噪效果.     

基于最优小波包的改进型SPIHT图像压缩算法

提出了一种基于最优小波包的SPIHT图像压缩新算法。分析了SPIHT算法和小波系数的特点。根据图像经过小波变换后．最高分解层的小波系数要比其它分解层的小波系数大得多这一数据特性，对多级树集合划分(SPIHT)算法进行了改进。并且．将所有的正交滤波器都分解成一系列的阶梯，从而实现了快速算法。实验结果表明：基于文中提出的SPIHT快速图像压缩算法是一种有效的压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均优于标准的SPIHT编码算法。     

鱼雷实航转速信号测试方法及其数据处理技术

分析了鱼雷转速信号产生噪声的原因。应用FIR数字滤波方法、离散维纳滤波器方法及小波消噪算法对测试信号进行消噪处理并比较了3种方法的优缺点。     

基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法

针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法。通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离。实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取。     

基于小波能量特征的尾流光信号特征研究

针对舰船尾流激光探测的信号检测与分析问题,提出了利用小波域能量特征进行尾流特征分析的新方法。首先设计了变遗忘因子的自适应抵消器滤除水体后向散射信号与系统噪声,有效地选取了含有目标的信号;其次采用小波包分解方法并按频段的能量形成提取目标特征;最后借助主成分分析方法对特征向量进行降维。通过对试验数据的分析表明,提取的特征能有效地揭示不同性质下的尾流后向散射光信号,提高了对尾流分析的能力。     

小波域自适应滤波的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测,在图像自适应阈值降噪的基础上,提出了一种小波域自适应滤波的检测算法.该方法利用图像小波分解后高低频分离的特点,采用基于Context模型的自适应滤波器对含有目标的高频系数进行处理,最后采用自适应门限进行二值化图像分割以检测出目标.实验结果表明,与Top - hat滤波相比,该方法能够更有效地检测出...     

基于多尺度自适应卡尔曼滤波的分形信号去噪

针对1/f分形信号在传输过程会受到噪声污染问题,提出了一种基于小波变换与自适应卡尔曼滤波相结合的多尺度自,应去卷积滤波方法.根据小波变换对l/f分形信号进行白化的特点,在小波域对小波系数建模,先利用最小二乘法求解模型系数,然后基于自适应卡尔曼去卷积滤波对1If分形信号进行估计.仿真实验表明,在不同的输入信噪比与分形指数情况下,所提出的去噪方法均能取得较好的效果.     

基于小波分析的滤波方法及其硬件实现

传统的滤波方法是基于Ｆｏｕｒｉｅｒ分析理论，根据信号在Ｆｏｕｒｉｅｒ频域的特性设计滤波器，但这类滤波方法没有时间分辨率，有一定的局限性。近年来，一种称为小波分析的信号处理理论逐渐得到了人们的重视，因其具有时间—频率分辨率而倍受人们的青睐。本文结合小波分析理论，研究利用小波分析进行时—频域滤波的方法，并介绍其硬件实现方法。最后用数值模拟对这种方法进行了验证。     

基于前向线性预测的光纤陀螺信号小波分析方法

根据光纤陀螺输出信号中存在漂移误差和噪声的特点,在采用小波降噪的基础上,提出将自适应前向线性滤波技术用于小波系数处理,能够更加有效地抑制陀螺漂移噪声.实际测量数据处理结果表明,这种综合的小波滤波方法在不增大小波分解尺度的情况下可以进一步改善滤波效果,并且计算量没有明显增加.滤波后既能获得平滑信号,也真实反映了信号的边界...     

基于小波-卡尔曼混合滤波的激光陀螺信号处理

激光陀螺信号处理采用基于小波-卡尔曼混合滤波法.将陀螺信号的小波系数作为系统的新状态,并将小波基状态模型中信号的变化转为尺度和小波函数的变化,再用卡尔曼滤波在线算法估算系统新状态的最小均方.INS/DR组合导航实验表明此方法可滤掉尖峰点,小波系数变化幅度小,可提高系统导航精度.     

基于提升算法的3 阶Daubechies 离散小波变换的FPGA 实现

为提高小波变换的计算效率,研究基于提升算法的3阶Daubechies离散小波变换及其逆变换的FPGA实现。简要介绍提升算法的基本原理,给出3阶Daubechies小波变换及其逆变换的提升算法过程,对正变换与逆变换的硬件实现结构进行设计,该结构无需附加内存,且采用流水线技术实现小波系数的快速并行输出,大大节省了传统变换所需的存储空间并提高了计算速度。在Quartus设计软件中对提升算法结构进行仿真,验证了提升结构的正确性。分别使用传统的基于卷积的DB3小波滤波器和设计的DB3提升结构对包含噪声的模拟信号进行小波阈值滤波处理。结果表明:提升结构算法计算复杂度小,在可承受的信噪比范围内,能够快速实现信号的小波变换处理。     

鱼雷引信目标信号的小波消噪研究

鱼雷引信目标信号的背景噪声消除是确保引信可靠动作的重要手段。传统的带通滤波方法消噪精度低，波形稳定性差，而小波变换在对信号进行消噪处理方面具有良好的特性，它可利用不同的尺度参数将信号分解到不同的频带上。该文基于典型的鱼雷电磁引信模型和磁引信目标信号模型，采用小波变换的方法对复杂背景干扰下的引信目标信号进行了消噪处理，并使用数学分析软件MATLAB对消噪结果进行了仿真。仿真结果表明，相比传统的消噪手段，小波消噪具有精度高、适用性强、信号波形失真度小的优点，可有效消除鱼雷引信目标信号中的背景噪声。