小波包－Hilbert分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承在运转过程中，当出现如局部点蚀、疲劳剥落，微小裂纹等早期损伤类故障时，其振动信号的能量分布在较宽的频带上，频率成分比较复杂，使得故障特征隐蔽性较大，仅仅用传统的傅立叶分析不容易发现故障隐患。与傅立叶变换技术相比，小波分析技术具有良好的时间、尺度特性。     

小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

小波分析在超声测试信号分析中的应用

本文主要研究了小波变换在岩石超声波测试信号分析中的应用，通过对岩石信号的小波分析，确定出岩石的裂隙以及完整程度。     

基于小波奇异性的结构故障检测

提出了一种新的基于小波奇异性的结构故障检测方法.通过对传感器检测信号进行二进离散小波变换,采用模极大值算法对信号进行去噪滤波,同时根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测与定位.该方法可有效抑制噪声对残差信号的影响,提高故障检测的鲁棒性.最后,针对歼击机的结构故障进行了仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性。     

小波理论的基本思想及其发展、应用与展望

对小波分析理论的发展过程及其在应用领域的现状进行了概述，比较了小波变换，付里叶变换，加窗付里叶变换诸多特征的异同，在提出小波理论有待解决的一些问题的基础上，展望了该理论进一步发展的趋势。     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

基于小波变换的高速公路机电系统短路故障检测方法

针对机电系统短路故障检测方法中存在检测精度低的问题,该文提出一种基于小波变换的高速公路机电系统短路故障检测方法.首先分析机电系统短路故障类型,将其划分为暂时性、固定性、机械性、人为性、系统性五种,不同故障类型具有不同信号特征,使用小波变换提取短路信号特征,并将故障信号波动范围控制在合理范围之内,在此基础上,对采集到的数...     

基于小波分析的系统识别研究

利用小波变换时频分析的特点，用Morlet复小波函数对线性系统的自由振动响应进行小波变换，通过脊线上的小波系数进行系统识别，并用数值计算证实此方法的正确性．     

傅立叶变换的研究

论述了序列的双重性及变换对的多重性原理，从而把傅立叶四种变换对统一为一种变换对，为信号分析、设计带来方便。     

瞬时零序功率全频带小波能量熵故障选线

针对传统的故障选线方法缺陷,本文提出了基于瞬时零序功率的全频带小波能量相对熵小电流接地系统故障选线方法。首先,利用小波变换方法对故障后各出线的瞬时零序功率的采样数据进行多尺度小波分解;然后,对各尺度小波系数进行单支重构,构造出各条出线的全频带小波能量相对熵矩阵,并计算综合小波能量熵;最后,依据矩阵中各条出线的综合小波能量熵的大小进行故障选线。仿真结果表明,该故障选线方法具有很强的适应性,可以在各种情况下使选线正确率达到100%。     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

GPS动态观测中的小波分析

为了保障建筑体的安全,需要对其进行变形监测,将GPS动态监测技术应用于变形监测成为主要的技术。GPS提供了海量的监测数据,但由于受到各类复杂因素的影响,监测数据中会存在粗差和噪声,影响变形信息获取。为了有效提取真实变形信息,将小波分析技术应用于GPS监测数据处理,首先将小波分析应用于粗差探测,然后将小波分析应用于数据滤波,并与傅立叶变换滤波进行对比分析。结果表明:小波分析具有很好的粗差探测和滤波能力,其滤波效果优于傅立叶变换滤波,但不同分解层数下的粗差探测和滤波效果不同。     

小波变换在语音增强中的应用

通过分析语音信号的特性,采用了先对信号进行清浊音的判断,其次运用小波变换来处理带噪语音信号在不同尺度上的带噪小波系数,从而实现在重构中增强语音信号的目的,并通过计算机仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于小波变换和相模变换的电力电缆故障测距

通过将小波变换与相模变换理论相结合,提出了电力电缆故障测距的方法,采用新的相模变换不仅可避免传统行波方法中存在受故障起始角影响的问题,而且单一模量能够反映所有故障类型．仿真结果表明,该方法有很高的测距精度,是可行的．     

一种新的连续小波变换

提出了一种新的连续小波变换.这种连续小波变换具有高分辨性和自适应性,并且可以减小由于参数在分母上所引起误差,数值积分离散时对参数的选择更具有灵活性,最后的数值实验表明了新的连续小波变换的有效性.     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。     

小波变换应用于信号去噪研究

分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述，并比较了这几种小波去噪方法的优缺点，通过计算机仿真结果表明有效可行。     

小波分析在表面肌电信号(sEMG)研究中的应用

表面肌电信号是从肌肉表面通过电极记录下来的反映神经肌肉系统活动的一维时间序列非平稳生物电信号.而小波分析作为一种多分辨率时频分析方法是分析非平稳信号的有力数学工具.在简要回顾小波变换与多尺度分析的基础上,系统的总结了小波分析在当前表面肌电信号研究中的几个热点问题上的应用并剖析了其主要技术路线,包括小波分析在肌电信号预处理中的应用、小波分析在基于肌电信号的动作识别和假肢控制方法中的应用、小波分析肌肉疲劳评价中的应用等几方面.最后介绍了小波分析在笔者开发的新型外骨骼式上肢康复机械臂控制中的应用.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

信号消噪的小波处理方法及其应用

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理，利用Matlab软件演示信号消噪的效果，并总结出小波分析对信号消噪的优点．