用小波变换谱均衡法提高地震资料的分辨率

谱均衡方法是提高地震资料分辨率的一种有效方法.通常,谱均衡方法是通过傅立叶正变换在频率域实现的,但是,傅立叶变换存在着先天不足的缺陷,即时-频局域性差,它不能分析信号的局部频率特性.小波变换方法的时-频局部性要优于傅立叶变换,它克服了傅立叶变换的不足,既能保证变换是可逆的,又可以分析信号的局部频率特性.文中充分利用小波变换与谱均衡的优点,利用小波变换与谱均衡相结合的方法,对不同尺度的分解结果进行谱均衡处理,以达到提高分辨率的目的.     

基于小波分析的进化谱及在故障诊断中的应用

在Priestley提出的基于小波分析进化谱理论基础上，对改进进化谱估计的性能进行了研究。首先，重点分析了小波分解的尺度与信号时变趋势和分辨率之间的关系，并指出了根据信号时变特征和分辨率要求确定合理的小波分解尺度。其次，讨论了权函数对进化谱估计能量泄漏现象的影响，指出了选用Hanning窗等作为权函数可以有效地抑制谱泄漏现象。仿真及在故障诊断中的应用与理论分析的结论一致。根据本文所提出的方法来估计非平稳信号的进化谱可以得到更高精度的结果。     

应用小波分析改善随钻电阻率测量的纵向分辨率

为了提高随钻电阻率测量的纵向分辨率，提出了一种基于小波变换的数据处理方法，该方法应用多尺度分析对随钻电阻率测井数据进行分析与处理，介绍了小波变换和多尺度分析的基本概念，并对随钻电磁波电阻率测量数据的频谱进行了深入的研究；分析了影响测量纵向分辨率的主要因素，给出了用小波变换对信号进行多尺度分析的方法。数值模拟结果表明，该方法可以有效地改善测量的纵向分辨率；与实际测井数据的对比说明，处理后的分辨率已经接近高分辨率电缆电阻率测量的水平。现场应用表明，该方法对改善随钻电阻率测量的纵向分辨率是十分有效的，为地层评价提供了更为有利的工具。     

时频相关匹配法在信号提纯中的应用

非平稳信号与噪声之间存在较强的时频耦合,这使得经典的消噪方法难以实现信噪的有效分离。在分析短时傅里叶变换(STFT)、Wigner〖XC半字线.tif,JZ〗Ville时频分布(WVD)、Chirplet时频变换三大时频变换方法的理论基础上,提出了一种采用时频相关匹配进行非平稳信号噪声抑制的算法。该算法将信号的WVD作为模版与STFT能量谱分布互相关处理,得到无交叉项干扰且具有较高时频分辨率的信号时频二维谱(简称为自谱窗WVD)。采用二维最小二乘拟合方法将被分析信号中的有用成分匹配成Chirplet基函数     

小波尺度谱在AE信号特征提取中的应用

通过分析典型声发射信号及其特征提取,将小波尺度谱引入到声发射故障诊断领域,首次提出了声发射信号的小波尺度谱分析法。给出了小波基函数及其参数的选取,克服了声发射信号小波尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷。将小波尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确。仿真分析和实验研究均表明小波尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测与故障诊断。     

小波变换用于数字图像相关法位移场的平滑处理

基于小波多分辨率分析，对数字散斑相关法获得的位移场进行平滑处理。将含噪声的位移场进行小波分解，获得在不同尺度上的小波系数；根据位移和噪声在频率上的区别，消除属于噪声的小波系数，从而实现噪声滤除；讨论了小波基的选择和去除属于噪声的小波系数关键技术问题，实验结果表明位移场的噪声得到了很好的滤除。此方法尤其适用于非平稳位移场噪声的平滑处理，小波变换在噪声滤除方面具有一定优势。     

一种水中目标辐射噪声调制谱的联合分析方法

讨论了一种从辐射噪声中提取调制信息的联合方法．首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解；然后，利用小波变换求其功率谱从而得到辐射噪声的调制包络；最后对动态调制包络进行1 1/2维谱分析，得到了辐射噪声的调制线谱．在此基础上，对实测噪声数据进行了仿真研究，结果表明，该方法可以有效提取噪声中动态调制信息．     

基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法

针对传统小波去噪算法存在的时频分辨率低、去噪效果不佳等问题,提出基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法.首先,对含噪非平稳信号采样并计算Hilbert矩阵对应的对偶标架,然后以对偶标架作为小波基,对含噪非平稳信号进行小波分解与重构. ricker子波合成非平稳信号的去噪实验表明:该算法能有效去除非平稳信号中混入的随机噪声.与传统小波变化算法对比,该算法的误差更小,去噪效果更好.     

应用小波分析改善随钻电阻率测量的纵向分辨率

为了提高随钻电阻率测量的纵向分辨率 ,提出了一种基于小波变换的数据处理方法 ,该方法应用多尺度分析对随钻电阻率测井数据进行分析与处理 .介绍了小波变换和多尺度分析的基本概念 ,并对随钻电磁波电阻率测量数据的频谱进行了深入的研究 ;分析了影响测量纵向分辨率的主要因素 ,给出了用小波变换对信号进行多尺度分析的方法 .数值模拟结果表明 ,该方法可以有效地改善测量的纵向分辨率 ;与实际测井数据的对比说明 ,处理后的分辨率已经接近高分辨率电缆电阻率测量的水平 .现场应用表明 ,该方法对改善随钻电阻率测量的纵向分辨率是十分有效的 ,为地层评价提供了更为有利的工具 .     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点，提出两种新的函数，对化学信号进行n次小波变换，得到了信号的近似2n阶导数．由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现：对于含噪信号，小波变换法有效滤除了噪声，所得结果的信噪比明显高于前一种方法；同时还可分离重叠峰，提高谱图分辨率．该方法函数形式简单，易于编程，为处理化学信号提供了新的途径．     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

fMRI time series analysis based on stationary wavelet and spectrum analysis

The low signal to noise ratio (SNR) of functional MRI (fMRI) prefers more sensitive data analysis methods. Based on stationary wavelet transform and spectrum analysis, a new method with high detective sensitivity was developed for analyzing fMRI time series, which does not require any prior assumption of the characteristics of noises. In the proposed method, every component of fMRI time series in the different time-frequency scales of stationary wavelet transform was discerned by the spectrum analysis, then the components from noises were removed using the stationary wavelet transform, finally the components of real brain activation were detected by cross-correlation analysis. The results obtained from both simulated and in vivo visual experiments illustrated that the proposed method has much higher sensitivity than the traditional cross-correlation method.     

一种提取含噪声信号中重叠峰位置的新方法

以二阶B-样条小波为分析小波，提出了一种提取分析化学中含噪声重叠峰位置的新方法——连续样条小波变换法．在合适的尺度下，处理后的信号类似于信号的四阶导数．结果表明，采用连续样条小波变换法能使峰变窄，并能提高信号的信噪比，同时还能从含噪声重叠信号中直接得到重叠峰的数目及其相应的峰位置．     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

基于小波变换的测井曲线图像预处理研究

以测井曲线图像的预处理为研究对象,利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解,对得到的小波系数进行不同的处理,包括小尺度下的高频系数置零、阈值处理、模极大值处理以及增加大尺度下高频系数的相对值等方法,从而达到去噪、增强等图像预处理的目的。结果表明利用小波变换对图像进行处理,可收到良好的效果。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.