基于小波变换奇异信号检测的研究

奇异信号中的奇异点及不规则的突变部分经常携带有比较重要的信息 ,它是信号重要的特征之一。用李氏指数 (Lipschitz)来描述信号的局部奇异性。证明了小波变换确实能用来检测信号的局部奇异性。而利用小波变换模的局部极大值和信号奇异点之间的关系 ,同样可以对信号的局部奇异性进行分析 ,而且运算量较小。证明了小波变换模极大值能够检测信号奇异性 ;分析了奇异信号检测时小波基的选择的条件。最后给出实例分析的结论 :为了有效地检测奇异信号的各种奇异性特征 ,小波基消失矩必须具有足够的阶数     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

二相编码信号调制分析与识别

针对采用脉冲压缩体制的低截获概率雷达的应用场合,提出了一种识别二相编码脉冲压缩雷达信号的新算法。该算法基于信号的时频分析(小波分析和短时傅里叶变换),利用小波变换的相位尺度和载波尺度的模极大值特征辨识信号的相位调制规律,因而在无需计算全部小波系数的情况下,可快速地获得信号的数学模型,为算法在实际中的应用提供了良好的条件。给出了应用该方法的具体步骤,通过计算机仿真实验证明该算法的有效性。     

基于小波窗口的模极大值去噪算法

在相关去噪和模极大值去噪的基础上,提出了一种基于小波窗口相关的模极大值去噪算法.即先用小波窗口相关法时最大尺度的小波系数进行预处理,再用模极大值法去除各层系数的噪声.该算法不仅克服了通常相关去噪算法中小渡系数对偏移敏感的缺点,避免了阙值选择受噪声影响的问题,同时,它也解决了模极大值算法中由于小尺度上噪声影响较大而造成的对信号小波系数定位不准的问题,减少了模极大值法的累积误差.仿真实验验证了新方法的有效性,特别是信噪比较低时,该方法的效果尤为显著.     

基于Hermite插值的小波变换模极大值重构信号快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息，因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的。论文提出了一种基于Hermite插值多项式由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法。数值试验表明，与S．Mallat提出的经典交替投影算法相比，该算法可以在保证重构质量的前提下简化计算过程，提高计算效率，计算所需时间与交替投影算法相比大大减少，是一种实用性较强的信号重构算法。     

基于小波变换的故障诊断信号非平稳性分析

从工程角度,解释小波变换的实际含义,并将其与传统的傅里叶变换分析方法作比较,通过比较两种基函数的时频窗,显示小波变换在时域和频域都具有局部化特性,并且运用可调的柔性窗可对高频、低频信号分别采取不同的尺度进行分析,特别适合于分析奇异性强的机械故障诊断信号。以旋转机械轴振动信号为仿真分析对象,以Daubieches 5阶小波作为基小波,介绍了小波变换在故障诊断的信号非平稳性分析中的应用,并给出了奇异点检测和瞬态过程检测的仿真示例,体现了小波变换在故障诊断领域对非平稳信号的时域局部细节的刻划能力。     

小波变换用于奇异性检测与小波类型选择的仿真

小波变换具有空间局部性,它能聚焦于信号的局部结构,因此用小波变换确定信号的奇异性位置更加有效。提出了一种新的奇异性检测方法,它包含两点:寻找小波变换模极大值在细尺度的坐标以确定奇异性发生的时间;通过小波变换模极大值的衰减计算Lipschitz指数,从而判断奇异的性质。在仿真实验的基础上验证了方法的可行性。并在仿真实验结果的基础上,总结出了小波类型选择的规律。     

基于小波变换的PCB缺陷视觉检测技术研究

针对现有的PCB(PrintedCircuitBoard)缺陷视觉检测系统实时性较差,难以检测线宽过窄等问题,首先对PCB缺陷图像进行小波变换压缩,提高了系统实时性;然后应用小波边缘检测算法对缺陷图像边缘精确定位,在图像小波变换局部模极大值对应的梯度方向上计算边缘点距离,根据特定规则提取、识别并定位特定缺陷,实验结果表明上述方法简单有效。     

基于改进小波脊线的PSK信号载频提取技术仿真

针对低截获概率(LPI)雷达中相位编码(PSK)信号的二相编码(BPSK)、四相编码(QPSK)信号载频估计,提出了小波脊线迭代法下PSK信号载频提取技术及其抗噪性能,分析了其在载频提取中迭代初始参数选取、迭代结果精度以及发散点迭代等不足,给出了用于PSK载频提取的改进小波脊线。改进方法在发挥运算量小、抗噪性能的同时,提高了PSK信号载频估计精度。MATLA仿真验证了改进算法的有效性,表明其较传统相位差分法信噪比门限降低了5dB。     

小波变换在激光陀螺信号处理中的应用与实现

针对动态条件下激光陀螺(RLG)随机噪声其非平稳和非正态分布的特性,提出了基于小波变换的RLG降噪方法,研究了小波去噪和Lipschitza指数奇异值检测的原理,给出了离散Db4小波滤波器的硬件实现方法,采用双正交静态小波基对RLG信号进行不同尺度的分解,通过不同小波基及低通滤波效果的比较,发现Db4小波具有较好的去噪性,其分解和重建滤波器系数也十分简单,验证了小波变换在陀螺仪信号去噪中的可行性,在用Db4滤波后的数据进行导航解算时,发现导航误差有很大的减小,研究成果对导航系统精度的提高有着重要的参考价值。     

小波域模极大值的激光信号滤波方法研究

针对用传统滤波方法滤除激光陀螺随机噪声性能低的缺点,提出了一种基于波域的模极大值滤波方法。该算法利用小波变换模极大值滤波方法对激光陀螺零漂数据进行处理,获取模极大值点,通过交替投影算法重构信号,并采用Allan方差法对波效果进行定量分析。通过实验验证了该方法滤波效果优于基于时间序列模型的卡尔曼滤波方法,能有效减小随机误差,提高测量精度。     

声表面波式小波器件对奇异性信号的研究

在研究声表面波式Morlet小波器件具有进行小波变换、消除白噪声和奇异性信号识别功能的基础上 ,将该器件用于对奇异性信号的提取和分析。通过某一航空发动机的故障实例说明了这种器件不仅可以对工业环境噪声、传输和中间处理单元造成的干扰信号进行滤波 ,有效地提高分析信号的信噪比 ,而且也实现了对故障信号的连续小波变换 ,最终完成了对奇异性信号的提取和识别。     

TESTING FOR OUTLIERS IN TIME SERIES USING WAVELETS

One remarkable feature ofwavelet decomposition is that the wavelet coefficients are localized, and any singularity in the input signals can only affect the wavelet coefficients at the point near the singularity. The localized property of the wavelet coefficients allows us to identify the singularities in the input signals by studying the wavelet coefficients at different resolution levels. This paper considers wavelet-based approaches for the detection of outliers in time series. Outliers are high-frequency phenomena which are associated with the wavelet coefficients with large absolute values at different resolution levels. On the basis of the first-level wavelet coefficients, this paper presents a diagnostic to identify outliers in a time series. Under the null hypothesis that there is no outlier, the proposed diagnostic is distributed as a X1^2. Empirical examples are presented to demonstrate the application of the proposed diagnostic.     

基于子波奇异性检测的水声信号去噪方法研究

基于低信噪比、非平稳水声信号中，信号的有效频谱是固定的、噪声的频谱是随机的、信号频谱由代表水声信号特征的各基波和其对应的各次谐波构成的特点，提出了利用子波奇异性检测特性实现水声信号去噪的方法。该方法首先对水声信号进行多分辨分解，求取各尺度上信号的频谱成分；然后，根据最大尺度上最高的频谱幅度，确定该尺度上信号的有效频谱成分，再按照基波与谐波的关系，确定其它各级尺度上的有效频谱成分，去除奇异频谱；最后对去除奇异频谱后的信号进行频域．时域变换及子波重构。经对实测水声信号进行仿真，获得了较好的去噪效果。     

动中通系统中陀螺信号小波滤波算法

在动中通系统中,陀螺检测的载体扰动信号的精度直接关系到整个系统的精度和性能。针对陀螺噪声信号的特点,提出了一种将3σ模平方阈值和平移不变小波变换(translation invariant discrete wavelet transform, TIDWT)相结合的滤波算法,能够有效地抑制陀螺噪声信号和由小波变换产生的失真现象。仿真和实验结果表明,该滤波算法效果优于传统的小波滤波算法。     

基于对称小波变换的多层系数乘积去噪算法

为了有效地去除信号中的噪声,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法.该算法利用时称小渡能够反映信号突变位置的特点,把相邻的两层细节系数相乘得到模极大值,再加以阈值化和归一化,然后与低层的细节系数相乘,得到降噪的细节系数,重构后得到去噪信号.给出了应用该算法的具体步骤,并且通过仿真实验证明了该算法的有效性.