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小波与时间序列在数字信号质量监测中的应用
引用本文:李璠,蒋觉义. 小波与时间序列在数字信号质量监测中的应用[J]. 测控技术, 2014, 33(12): 20-23
作者姓名:李璠  蒋觉义
作者单位:中国航空综合技术研究所,北京,100028
基金项目:科技部国际交流与合作重大专项(2010BFB10070)
摘    要:描述了小波和时间序列分析在数字信号质量监测中的应用。与传统监测信号方法不同,这种方法从被测信号的组成成分入手,通过小波变换对原始信号依尺度分解成不同层次,并从其中提取特征信号,同时对其建立自回归滑动平均(ARMA)模型,通过分析ARMA模型的参数得出信号的质量状况。另外还描述了如何根据被分析信号的特征、小波重构信号的能力及计算速度选择合理的小波基的方法。

关 键 词:小波  时间序列  自回归滑动平均模型

Application of Wavelet and Time Series in Condition Monitoring of Digital Signal
LI Fan , JIANG Jue-yi. Application of Wavelet and Time Series in Condition Monitoring of Digital Signal[J]. Measurement & Control Technology, 2014, 33(12): 20-23
Authors:LI Fan    JIANG Jue-yi
Abstract:An application of wavelet and time series analysis to condition monitoring of digital signal is presented.Different from conventional means,this method focuses on the composition of signal under test,it extracts the quality feature from the signal by wavelet transform-based multiscale analysis that decomposes the signal to different levels,then signal quality is estimated based on the parameter of auto regression moving average(ARMA) model.In addition,how to choose an appropriate wavelet depending on the characters of signal,the ability of signal reconstruction and computing speed,are also described.
Keywords:wavelet  time series  auto regression moving average model
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