基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

基于小波包神经网络分析的滚动轴承故障诊断

针对轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出了改进小波包能量特征提取和神经网络的故障诊断方法.首先利用改进小波包算法将轴承内圈、外圈、滚动体三个部位的采集信号进行三层分解与重构;然后通过小波包能量谱提取不同节点能量,形成故障特征集;最后依次建立BP和Elman神经网络故障分类模型,将所得的小波包节点能量作为特征向量输入到故障模型,进行轴承不同故障状态的分类识别.实验结果表明,本文算法可准确分类并预测轴承运行状况,提高了诊断准确率.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于小波包分解的细胞膜离子电流重构

提出了一种基于小波包算法重构离子电流信号的新方法,利用小波包分解对离子电流进行多分辨率分析,获得尺度能量分布特征信号.然后,进行小波包重构,再经过平滑滤波,恢复通道离子电流信号.仿真实验结果表明,采用小波包算法,在较低信噪比时,离子电流恢复精度高,算法收敛速度快,且具有较强的抗噪能力.     

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.     

一种抗混叠和失真的小波包信号分解与重构算法

以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子：与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波器频响曲线的非理想截至性能是导致这一现象的根本原因。为克服传统算法的这一缺陷,提出一种改进算法。新算法在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善。最后,通过一个仿真实例将改进算法的结果与原快速算法和已有文献中的改进算法进行对比,比较后的结果证明,改进算法比其它算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和失真现象。     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法

针对自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解,提取各个节点的小波包系数,对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征,然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。     

基于分数阶小波的频谱感知算法

针对非平稳信号在低信噪比下使用能量感知算法感知效果差的问题,提出了一种基于分数阶小波的频谱感知算法。首先对接收信号进行分数阶小波变换达到能量聚集与去噪处理的目的,之后对重构信号进行能量感知。仿真结果表明,该算法相比于传统的能量感知算法以及基于小波变换的能量感知算法,可以提高在低信噪比下对非平稳信号的感知效果。在感知概率为0.3时,基于分数阶小波的能量感知算法比传统的能量感知算法和基于小波变换的能量感知算法分别提高了6 d B和2 d B的信噪比增益;在虚警概率恒为0.1时,基于分数阶小波变换的频谱感知算法的感知概率为0.867,明显高于传统能量感知算法0.287的感知概率和基于小波变换的频谱感知算法0.628的感知概率。     

基于小波包相关频带谱能量熵的滚动轴承性能退化评估方法

滚动轴承在使用过程中会经历不同的性能退化状态。提出小波包相关频带谱能量熵以评估滚动轴承初始性能退化程度。以滚动轴承全寿命周期数据为支撑,对数据进行小波包分解,并利用相关系数法提取包含主要故障信息的时频分量,然后沿时间轴计算各频带幅值谱,再计算谱能量熵。通过实验与时域典型指标均方根值（RMS）,以及小波包频带幅值谱熵和小波包频带谱能量熵评估指标进行对比,验证了所提方法在滚动轴承性能退化评估中,对初始故障的评估具有一定的优越性。     

基于WPD-LMD和排列熵的结构损伤识别方法

为了直接从结构响应提取损伤敏感参数,对激励未知情况下的结构损伤模式进行识别,提出了基于小波包分解-局部均值分解方法(wavelet packet decomposition-local mean decomposition,WPD-LMD)和排列熵的结构损伤检测方法.该方法首先对结构振动响应进行小波包分解,将振动信号分解为一系列窄带信号,然后对窄带信号进行局部均值分解,能有效提取低能量分量.通过计算损伤前后分量信号的排列熵,对结构损伤进行了检测,最后通过计算测试数据和样本数据之间的相对排列熵,对损伤模式进行了识别.实验分析结果表明,所提出的方法能有效地对结构损伤进行识别.     

应用时变小波包零树编码实现心电数据的高效压缩

为减少传统小波零树编码算法中孤立零的出现,以确保编码压缩后信号的熵减,提出了时变小波包零树编码算法,构建了最优小波包基下低冗余映射关系,同时考虑到心电信号自身的时域相关性,将时频域结合考虑,进一步降低了信息熵,最终明显改善了压缩效果.实验结果表明,该方法保留了小波零树编码可以实现累进传输编码的优点,并且取得了更好的压缩性能.     

基于听觉模型的小波包变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的 ,用传统的线性信号处理方法 (如FFT)来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的 .小波包算法有灵活的时频分析能力 ,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性 .在模拟人耳的听觉机理方面 ,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理 ,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决 .实验表明 :在单声道的条件下 ,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度     

煤矿主通风机故障诊断的小波包方法

针对传统的时域和频域分析存在难以同时诊断故障时间和具体类型的瓶颈问题,提出一种基于小波包分解的煤矿主通风机故障诊断方法.在深入分析煤矿主通风机故障机理的基础上,采集对故障敏感的振动信号,并用具有时频局部化特性的小波对其进行三层小波包分解,通过提取各个频段信号的能量特征值,诊断故障.经实例验证,该方法能有效的诊断出故障时间和类型,为煤矿主通风机故障诊断的研究作了新的探索.     

小波包变换在往复泵活塞状态监测中的应用

根据小波变换能同时在时间域和频率域进行局部化信号分析的特点,采用小波包分解、小波包重构及小波包分频带能量监测方法对往复泵活塞状态进行识别,取得了良好的效果。这种方法具有特征参量少、故障特征突出等优点。可以预见,信号的小波包分析将发展为一种可用于往复泵工况监测与故障诊断的特征提取方法