电缆局部放电检测中周期性窄带干扰的抑制

局部放电检测系统由于覆盖了比较宽的频带,采集到的信号中会不可避免地包括背景噪声或干扰信号,针对局部放电检测中比较严重的周期性窄带干扰信号,介绍了现有的抑制此类干扰的方法。研究了基于db4小波基的软阈值小波包变换去除周期性窄带干扰的方法,在实验室环境下,对交联聚乙烯（XLPE）电缆的局部放电进行检测,用小波包变换去除所采集波形的周期性窄带干扰,由试验结果可以得出小波包变换抑制周期性窄带干扰效果良好．     

基于小波包变换的信号去噪应用研究

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理,可以有效地抑制噪声,很好的重构信号。在平均浮动阈值的基础上,通过计算机仿真,显示了平均浮动阈值下小波包变换信号去噪的效果,结果表明:此方法具有良好的效果。     

小波包变换叠前地震资料去噪方法研究

给出了一种不同常规的消除面波和高频随机干扰波的小波包变换方法。小波包变换是一种新的时频分析方法，优于小波变换和传统的Fourier变换，它能够对地震资料进行时频精细划分，准确描述具有相同频率的有效波与干扰波在时间—空间域的分布。利用小波包变换可以从叠前资料分离出面波、随机干扰等，再通过小波包重构，可有效地剔除干扰信息，保留有效信号。实际资料实验表明，小波包变换在去噪方面十分有效。     

抑制局部放电混合干扰的浮阈值量化算法

由于局部放电(PD)信号与含有的混合干扰(白噪和窄带)在能量分布频段上存在明显差异,根据小波包变换各节点分解系数能够有效反映被分析信号能量变化的特点,建立一种以反映PD信号分解系数中噪声能量为判据的浮阈值量化算法,使得最优基下各节点阈值随相应节点分解系数中信号噪声强度的变化而变化,自适应地决定各节点最佳阈值选择,以实现对PD信号分解系数更精细划分。通过对含有混合干扰的仿真与实测PD信号的小波包最优分解,分别用传统全局阈值量化算法与笔者建立的浮阈值量化算法进行了干扰抑制效果的对比,结果表明：后者具有更强的抑制混合干扰的能力,且混合干扰抑制前后PD信号波形相似度更高。     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术。建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系。给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法。对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究。应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小波包时频分析仪,能实现任意信号的小波包分解和显示。最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质。     

基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪

针对机械早期故障信号受到强背景噪声影响导致故障特征不明显的问题,提出一种基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪方法.结合有限冗余双树复小波包变换所具有的平移不变性,分析了不同尺度间变换系数的相关性和同一尺度变换系数邻域之间的相关性特征,借鉴信号增强原理,利用尺度间相关性对变换系数进行取舍,实现信号的增强,并与块阈值方法联合降噪,消除了噪声干扰.仿真与实测信号试验结果表明:本文方法在不同信号和不同噪声水平下均具有良好的降噪效果,尤其是在低信噪比条件下,能够有效抑制背景噪声,突显早期机械冲击故障特征.     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术.建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系.给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法.对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究.应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小渡包时频分析仪.能实现任意信号的小波包分解和显示.最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质.     

基于门限值小波包变换抑制局部放电白噪干扰

分析了局部放电在线监测系统中局部放电信号及白噪干扰小波变换特征，局部放电信号在大部分尺度上具有较大的幅度，而白噪声信号随尺度的增加而迅速趋于零，从而对信号在各个尺度上的小波系数设定一个门限，如果某尺度上的系数大于门限，则认为它对应于局部放电信号，否则对应于噪声信号。提出了用基于门限值的小波包变换方法从白噪中提取局部放电信号的方法。实测数据分析结果表明，经此法处理后信噪比明显提高，可用于在线监测局部放电信号中白噪干扰的抑制。     

基于小波包的变换域通信系统窄带干扰抑制技术

为了使变换域通信系统(TDCS)能够对窄带干扰频率进行精确定位,提高生成的基函数的频带利用率,提出了一种基于小波包变换的基函数生成方法.该方法采用树结构算法对信号进行分解,准确判断出窄带干扰的频率位置,改善了有用频带被过多剔除的情况.仿真结果表明,采用该方法的变换域通信系统比采用其他方法的变换域通信系统具有更强的干扰抑制能力和更好的自适应性.     

小波技术与工程信号处理

分析了连续小波变换、离散小波变换和小波包变换的基本内容，并应用上述理论有效地处理了刀具状态检测的典型信号，结果表明，小波技术能处理工程应用中的特异信号。     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

An improved WPM interference rejection system using an adaptive LMS algorithm

Based on the good time-frequency localization of the wavelet packet modulation (WPM) system and the analysis of the multitone (MT) interference, an improved WPM narrow band interference (NBI) rejection system using an adaptive least mean square (LMS) algorithm is discussed in this paper.In the WPM interference rejection system, according to the structure of the wavelet packet tree (WPT) and the characteristic of the MT interference, the demodulated WPM signal which contains the interference component is filtered using an adaptive LMS filtering implementation.Theoretical analysis and simulation resuits show that the proposed method improves the bit error rate (BER) performance of the WPM system in the presence of MT interference.     

一种基于自适应提升小波变换的GNSS多径抑制方法

在卫星导航定位系统中,多径干扰是影响定位精度的重要误差源之一。在分析研究现有多径抗干扰方法和小波理论的基础上,提出了一种基于自适应提升小波变换(Adaptive Lift Wavelet Transform,ALWT)的多径抑制方法。该方法利用小波分析在时频域将待处理信号局部放大的特性,将待分析信号通过提升小波变换进行自适应多级分解,通过最小方差准则(Least Mean Square,LMS)自适应确定分解级数,在一定的阈值条件下将多径信号排除过滤掉,从而达到多径抑制的目的。Matlab7.0仿真实验中,与窄相关技术和传统小波变换方法(Traditional Wavelet Transform,TWT)相比,该方法通过多级小波级数分解,将多径信号进行局部时频域放大,选取合适阈值判别条件过滤多径信号,再通过小波逆变换还原直接信号,实验证明使用ALWT方法多径抑制效果显著提高。     

基于小波包变换的混合域声音编码

研究了小波包变换在声音编码中的应用,通过利用小波包变换在时域和频域都具有良好局部性的特点,提出了一种新的中低码率混合域声音编码算法。这是一种可调码率算法,它根据输入信号段的特性来进行变换和编码,使得编码过程可以同时在时域、频域以及从时域向频域过渡的任一时频域中进行,从而使编码算法不仅在量化编码阶段,而且在变换阶段就对输入信号具有自适应性。其编码效果比在单一固定时频域中进行变换与编码有较大改善,有助于和高码率的声音编码算法相接轨。     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

基于小波变换的轧辊偏心分析与仿真

为了提高热轧带钢厚度精度,针对以快速傅立叶变换为基础的轧辊偏心识别方法的固有缺陷,利用在小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中的模极大值传递特性的不同,提出一种基于小波变换识别轧辊偏心的新方法,用于分析轧制力信号和厚差信号,并将信号从随机噪声中有效分离出,实现对轧辊偏心的动态补偿·仿真研究表明,小波变换补偿轧辊偏心优于快速傅立叶和其改进算法,可使轧辊偏心引起的厚度波动减少90%·设计基于小波分析的轧辊偏心补偿控制的方法,使补偿控制系统更有效地工作,对外界环境干扰具有很好的适应性和对偏心信号实行动态实时的补偿控制·     

强噪声下小波包自适应算法的研究

低信噪比下信号检测一直备受关注.已有的方法多集中于FFT变换和自适应滤波算法的结合,尤其是变步长因子的改进上.随着小波、小波包的时频分析能力和变分辨特性日趋完善,小波逐渐成为信号处理的首选.本文算法先把信号小波包分解,然后自适应滤波运用于分解后的每个子波,最后小波包信号重构,并以罗兰-C信号为例验证其有效性.     

小波包变换在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对目前滤噪技术不能很好地使声发射监测得以准确预报的情况,进行了基于小波包变换的去噪研究.该研究利用信号的小波包分析、计算和最优小波包基选取的方法,通过计算机数值计算,模拟了强噪声下声发射信号检测,并通过Sym8小波包与小波变换去噪的比较,证明前者优于后者.用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了预警准确性.