基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法。即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。     

小波包信号提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法小波包信号提取算法．这是利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的．介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

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。     

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...     

小波包在可控震源地震信号时延估计中的应用

在可控展源地展勘探信号处理中，利用发射信号和反射信号之间的时频分布相似性，提出了用小波包变换时频分布的二维相关算法，估计接收信号中各个反射信号分量的时间延迟。该方法能从信噪比为-4dB的接收信号中难确地对反射信号进行检测和时延估计。     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

小波包信包提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法－小波包信号提取算法。这是利用小波包络信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的。介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修。     

一种基于最优小波包基的电泳荧光信号去噪方法

针对现有电泳荧光信号去噪处理方法的不足,提出一种基于最优小波包基的信号去噪方法.该方法采用Shannon熵准则选择最优小波包基,选取Penalized阈值,用量化后的系数重构得到去噪后的信号.仿真实验表明:基于最优小波包基的电泳荧光信号去噪方法在使信噪比得到提高的同时,电泳荧光信号的峰值误差也进一步减小.     

小波包算法在柴油机振声征兆提纯中的应用

将小波包技术引入柴油机振声征兆提纯的应用研究中，分析了小波包分解得到的Paley列存在的频率混叠现象的原因，给出了相应的小波包移频算法，该算法可以极大地抑制信号中的噪声，提高信噪比，有效地提取出信号的特征参数，对190系列柴油机的实验研究表明：该算法在柴油机等往复机械振声征兆提纯及其动态诊断中具有工程有效性和实用性。     

基于小波变换自适应匹配的高速铁路牵引网故障单端行波定位法

为减少高速铁路牵引网故障行波传播色散特性对行波波头检测和波速测量的影响,提高高速铁路牵引网故障行波定位的准确度,提出了基于小波变换自适应匹配的高速铁路牵引网故障行波定位方法。该法结合小波变换奇异性与相似性算法,对行波信号进行分析,提取小波函数多尺度分解结构重构的高频信号进行故障行波定位。行波波头到达时间由该高频信号经相似性算法分析,获取特征值点位置计算。行波的传播参考速度由模拟实验分析结果所得。现场测试故障行波数据分析表明,该高速铁路牵引网故障行波定位方法能有效提取故障行波特征,并消除行波传播色散特性影响,定位误差<100 m。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

基于小波包变换和BP神经网络的DSSS系统干扰抑制算法

 提出功率分布优势小波包变换(PDP-WPT)和扩展BP神经网络(EBPNN),并基于两者提出针对直扩系统(DSSS)的变换域信息信号提取(TISI)干扰抑制算法。首先采用PDP-WPT高效跟踪直扩系统中的敌意干扰,提高算法收敛速度;然后通过EBPNN对变换系数进行信息信号的自适应识别达到干扰抑制的目的,具有复杂度低、鲁棒性好的特点。理论分析得到采用TISI后的扰信比(ISR)抑制量、信噪比(SNR)损失量和误码率(BER)的数学表达式。仿真结果表明：在相同干扰信号的情况下,与两种传统算法相比较,本算法的扰信比抑制量分别提高了43.8%和20.8%,信噪比损失量分别降低了62.5%和34.8%。     

在卫星干扰源定位系统中信号时间差计算的小波变换方法

在卫星干扰源的卫星定位理论中,需要通过计算信号的时间差和多普勒频差来确定卫星干扰源的位置.测量两颗相近位置卫星的时间差和多普勒频率差的精度,决定了卫星定位的准确度.本文研究计算时间差的信号处理及其计算.利用小波变换方法计算两个信号的相关特性可以减少计算的数据量,同时可以根据需要,很快得出所需要的信号时间差.     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

基于小波包分析的内燃机振动诊断方法研究

针对内燃机缸盖振动信号的非平稳时变特点,通过给出小波包变换的一种改进算法,提出从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法．实验结果表明了该方法的工程有效性．