小波谱在舰船地震波场分析中的应用

舰船地震波信号是一个非平稳过程,以傅里叶变换为基础的传统谱分析方法已经难以发挥作用.小波变换因其在时-频域都具有表征信号局部特征的能力而成为非平稳信号分析的有力工具.提出了小波谱、小波相干系数用于舰船地震波信号的处理方法.由于Morlet小波所具有的优势,选用Morlet小波作为母小波进行小波分析,得到舰船地震波信号的时频特征.通过对实验数据的分析对比体现出小波谱良好的时频定位能力,表明小波谱适于信号特征的提取,并优于传统谱分析.     

子母弹抛撒加速度信号特征小波分析

针对子母弹爆炸抛撒过程中加速度信号为典型非平稳随机信号,应用Fourier分析无法同时获取信号时域和频域特性的问题,提出应用小波分析法处理子母弹爆炸抛撒过程加速度信号的方法.通过对信号进行分层重构,获得不同频带上的加速度时间曲线,其重构信号与实测信号相对误差较小,且加速度信号频率成分丰富;证明小波分析是一种处理爆炸抛撒加速度信号的有效途径,其对爆炸抛撒加速度信号的时频分析可以给出丰富的细节特征,对弹药的研制和生产有一定的指导作用.     

LabVIEW环境下小波变换的实现与应用

虚拟仪器(Virtual Insrument，简称VI)代表着目前测试仪器领域的发展方向，LabVIEW语言是一种功能强大的虚拟仪器开发平台；小波变换是信号分析处理的一种重要方法。本文旨在对LabVIEW进行二次开发，拓展其小波分析和小波包分析功能，将其应用于对非平稳信号的消噪处理，并与传统的傅里叶变换进行了比较。     

小波变换在转子动静碰摩故障诊断中的应用

小波变换在时域和频域均有很好的局部特性,适用于处理非平稳信号.本文利用小波分析技术对汽轮机组动静碰摩的振动信号进行处理,通过多尺度分析,使碰摩故障特征在相应的尺度图上体现出来,为汽轮发电机组轴系碰摩故障识别提供了新的方法.     

奇异信号的谐波小波分析

研究稳定信号的理想工具为Fpurier变换。但对于非平稳信号,需要一种具有良好时频特性的函数基来进行分解,Fourier变换所用的三角函数基不能满足此要求。而近些年提出的小波函数很好地解决了非平稳信号的分解问题。在本文中通过对具有奇异信号的非平稳信号进行谐波小波分析,最后根据分解结果可很好地确定信号中出现奇异的时域和频域位置．     

基于小波包分析的声强计算方法

传统的基于FFT的声强计算方法是分析平稳噪声信号的有效工具，但是它却无法对机电设备发生故障时所辐射出的非平稳噪声信号进行有效的分析。由于小波包分析可以实现非平稳噪声信号在不同频带和不同时刻的合理分离，因此可以利用小波包分析对声强进行计算。文中应用自行研制的噪声自动分析系统对声强的计算方法进行了研究，提出了一种基于小波包信号分析技术的声强计算方法：并通过实验验证了该方法的正确性。该方法不同于传统的基于FFT分析的声强计算方法，可以实现对非平稳故障噪声信号的分析，为机电设备的噪声监测和故障诊断提供了一条研究途径。     

国外小波及应用概况

近年来迅速发展起来的小波(wavelct)方法,由于在科学、工程、技术方面广泛而有效的应用,引起了世界上各方面人士的重视。 小波分析方法起源于Fourier分析方法。因为Fourier分析方法只对平稳信号的分析很有效,为了有效地分析非平稳信号,经过许多学者的不断研究、改进,终于发现了小波分析方法。小波分析方法是函数逼近论中函数表示理论的突破,用该方法可以处理各种各样的信号。就时间上来说,小波的起源可以迫朔到很远,但真正的起源应归于八十年代中期Meger等的文章。从此以后,引起了广泛的注意,并且在近五年形成了热潮。     

小波分析在结构风工程中的应用

小波变换因其在时-频两域都具有表征信号局部特征的能力而成为非平稳信号分析的有力工具,在土木工程的各个领域得到了广泛应用.简要介绍了小波变换的基本原理,系统总结了近年来小波分析在结构风工程中的风荷载模拟、风场特性研究、风与风压的相互关系以及模态参数识别中的国内外现状,并对小波变换在结构风工程中的应用前景进行了展望.     

基于小波降噪和短时傅里叶变换的主轴突加不平衡非平稳信号分析

针对主轴运行过程中突加不平衡而产生的非平稳信号无法采用传统的傅里叶变换对信号进行分析处理的问题,提出一种采用小波降噪与短时傅里叶变换相结合对主轴振动特征信息进行准确提取的方法,该方法利用小波降噪技术对非平稳信号进行滤波处理,再对滤波处理后的信号进行重构,最后通过短时傅里叶变换精确获取主轴振动幅值,通过仿真和实验验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的非平稳脉动风时变功率谱估计方法研究

为揭示非平稳随机脉动风的时频特性,基于小波变换原理推导了时变功率谱的时间、频率和幅值与小波变换系数的关系,建立了非平稳随机脉动风时变功率谱估计的小波函数加权和法,并采用模拟非平稳脉动风和实测台风过程对理论推导结果进行了验证。研究结果表明:非平稳随机过程在某一时刻的不同尺度小波变换系数是一个以此非平稳随机过程的调制函数与小波函数的乘积为调制函数的非平稳随机过程的傅里叶变换,非平稳随机过程的时变功率谱等于不同尺度和不同时移的小波函数模平方的加权和,小波函数加权和法计算的非平稳随机脉动风的时变功率谱与理论结果具有良好的一致性。小波函数加权和法可有效地估计非平稳随机脉动风的时变功率谱,估计的时变功率谱可为进一步理解强(台)风的随机脉动特性奠定基础。     

基于小波-双谱分析的视觉诱发脑电特征提取

针对脑电信号非平稳性、非线性和非高斯性特点,利用小波变换和双谱分析相结合的方法提取视觉诱发脑电特征.采用Oddball实验范式,采集视觉诱发脑电数据.首先,对脑电信号进行少次相干平均以去除自发脑电;然后,选择合适的小波函数和分解层数,进行小波分解与重构,并对重构后细节系数进行白化处理;最后,利用双谱分析提取视觉诱发脑电特征.结果表明:该方法可以提取蕴涵于脑电中丰富的高阶时频信息,并且在处理脑电非线性和抑制高斯噪声方面具有较强的优越性.     

一种无频带错位的小波包算法

研究了数字信号处理中的小波分析方法。基于多尺度分析的思想,提出了信号的小波分解及重构新算法和小波包算法。由于算法中采用了频移技术,在小波分解中避免了频率的折叠现象,同时在小波包算法中也解决了频带的错位问题。算法在工程中更具实用价值     

变速箱故障声压信号的小波包分解与诊断

针对变速箱故障声压信号的非平稳时变特点,给出了小波包分析处理变速箱故障声压信号的原理和方法,并分析了一个变速箱齿根裂纹故障的诊断实例.实验结果表明,该方法在变速箱声学诊断中是有效可行的,在其它机械的声学诊断中也具有一定的参考价值.     

舰船辐射噪声的小波域HMM分析

基于小波的统计信息处理技术，一般都上波系数建模为独立或联合高斯的，但这些模型对许多实际信号来说并不理想，在本文中，我们使用这一种基于小波域洋可夫模型（ＨＭＭ）的统计信号处理结构，对实际领事涉及的统计独立性和非高斯统计进行建模。小波域ＨＭＭ使用小波变换的基本性质来设计，提供了强有力并处理的随机信号模型。我们使用一种有效的期望值最模型的参数可以区分不同类型的信号。     

小波函数性质及其对小波分析结果的影响

分析了小波变换在图像处理、语音处理领域和设备故障诊断领域的应用特点 ,指出了两者的不同之处。并进一步讨论了小波函数的性质及其对小波变换结果的影响 ,指出在用小波变换进行诊断信号分析和特征提取时 ,小波函数的影响是不容忽视的     

Application of Wavelet Packet De-noising in Time-Frequency Analysis of the Local Wave Method

The local wave method is a very good time-frequency method for nonstationary vibration signal analysis. But the interfering noise has a big influence on the accuracy of time-frequency analysis. The wavelet packet de-noising method can eliminate the interference of noise and improve the signal-noise-ratio. This paper uses the local wave method to decompose the de-noising signal and perform a time-frequency analysis. We can get better characteristics. Finally, an example of waveletpacket denoising and a local wave time-frequency spectrum application of diesel engine surface vibration signal is put forward.     

基于小波分解的信噪分离

小波分解能够精细地把信号划分到不同的频带范围内,因此可对振动信号在不同频道范围内的特征进行信息分离,本文从设备诊断领域特征识别的应用角度,探讨了基于小波分解的信噪分离方法,并结合具体实例,说明小波分析对机械振动信号处理的实用性及有效性。     

子波变换在复合材料冲击损伤实时检测中的应用

鉴于传统信号处理对非平稳信号的局限，本文分析了子波变换下奇异信号和白噪声在多尺度空间中模极大值传播特性。对复合材料所受冲击信号进行处理，提出一种对相似信号进行归类的方法，该方法能实时有效地从冲击信号中提取冲击的大小及位置信息，并对复合材料冲击损伤准确定位。     

基于小波包和LMS自适应降噪的柴油机振动诊断

由于柴油机振动信号的特征频带和噪声频带存在重叠现象,利用小波阈值消噪时难以选取合适的小波阈值,针对该问题提出一种基于小波包的LMS自适应滤波降噪方法。该方法将小波包与LMS自适应滤波相结合,首先利用小波包变换对信号进行多层分解,然后以噪声干扰对应尺度上的第一层“细节”分量及最大分解尺度上的逼近分量重构信号,将重构后的信号作为LMS自适应滤波器原始输入信号,再以小波包最大分解尺度上的高频细节信号作为自适应抵消器的参考输入信号,进行LMS自适应滤波降噪处理。仿真计算和工程应用表明,该方法参数设置较少,易于控制,不涉及小波阈值降噪中阈值的选取问题,对比试验信号的分析验证了方法的有效性,将该法应用在柴油机振动诊断中提高了故障识别率。     

小波分析在信号奇异性探测及瞬态信号检测中的应用

近年来,小波技术越来越成为一种有效的信号处理手段。本文介绍了小波的时频局部化和多尺度特性以及它在信号奇异性探测、瞬态信号检测领域中的应用。并以ECG信号分析为例,较全面地说明了小波在信号处理中的实现手段。最后,对小波可进一步应用的领域作了展望。