基于改进巨磁阻传感器的地磁定向系统

介绍了一种新的地磁定向系统的组成及其工作原理,利用巨磁阻传感器,测量地磁场,实现定向.由于巨磁阻传感器的一些特性不满足测量要求,对其进行了改进,设计了地磁定向系统,得到了测试数据.数据中含有一定的噪声,利用小波对其进行去噪处理,提取地磁场信号特征,进而实现快速准确定向,最后简单分析了该定向系统的应用前景.     

小波分析在CO_2弧焊控制中的应用

作者针对小波分析的特点,将其两个重要特性应用于电弧焊控制中。一是利用小波变换模极大值来与检测信号的局部奇异性的关系特点,对电弧电压信号进行了局部奇异性的检测。结果表明,小波分析方法可检测到电弧电压信号发生拐点时的位置及突变程度,可用来提取焊接电压的波形特征及缩颈发生的特征信息。二是利用小波分析在信号处理上良好时域、频域局域性,对电弧传感方式下的摆动焊接电流进行了软阈值滤波,取得了良好的效果,消除了短路过渡所造成的峰值电流,提高了信噪比。     

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.     

循环流化床风帽压力波动信号小波消噪分析

压力波动现象是研究循环流化床气固两相流动特性的重要线索。提出了通过采集循环流化床风帽入口的压力波动信号,并利用小波分析理论对压力波动信号进行消噪处理。深入探讨了循环流化床在稳定运行工况和扰动工况下风帽压力波动信号的消噪结果。结果表明:基于小波分析的信号消噪方法,能很好地对循环流化床风帽压力波动信号进行有效的消噪。     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

双自适应提升小波变换在PQD去噪中的应用

提出了一种新的电能质量扰动（Power Quality Disturbance,PQD）信号去噪方法。采用快速提升小波变换进行PQD信号的分解和重构,将自适应算法引入到更新算子和预测算子的设计中,提高了算法的快速性,满足了PQD检测实时性要求。综合软、硬阈值去噪的优点,提出了加权阈值去噪的概念,使得算法能同时很好地满足暂态PQD信号和稳态PQD信号的去噪。仿真结果表明,该算法能够提高去噪后信号的信噪比SNR,降低去噪后的均方误差百分值MSE,降低了算法的执行时间,且适宜于算法的DSP实现,具有一定的实用价值。     

基于Morlet小波与最大似然估计方法的降噪技术

采用与冲击信号匹配的Morlet小波作为小波基对信号进行小波变换,利用冲击信号的概率密度特征,结合最大似然估计的阈值方法进行降噪,以提取周期性的冲击信号。通过对减速箱故障信号进行降噪,提取出周期性的故障特征信号,表明该方法可以有效地去除强噪声干扰,提取振动冲击信号     

一种基于小波包变换的图像去噪算法

根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的分布不同,结合模糊理论和小波包分解,提出一种消除图像噪声的算法——模糊小波包去噪算法。该算法对小波包解后的高频系数,不同方向的系数采用不同的滤波方法。实验证明,与软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法相比,该算法能更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

基于改进PCA的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波去噪和主元分析的故障检测和诊断方法。该方法利用小波分析先对正常工况下的数据进行处理，然后运用T^2统计、Q统计方法，结合主元得分图和变量贡献图对一模型进行了仿真分析，结果表明，该方法是有效的。     

基于Morlet小波的信号滤波方法及在频率响应测试中的应用

实现了一种新的有效的基于Morlet小波函数的时频滤波去噪方法。该方法基于Morlet小波建立恰当的小波滤波器组，在时、频域对信号进行滤波，对于扫频激励情况下信号噪声的去除十分有效。为了检验该方法的有效性、实用性，采用欧洲航空界广泛采用的GARTEUR飞机模型数据建立密频模态系统，进行数值仿真。仿真结果证明，该方法在信号去噪方面有很大的实用价值，在信号受很大干扰时，还能很好地保证具有密集模态的振动系统参数辩识的精度。