基于小波变换的仿真模型验证方法研究

仿真模型验证是从仿真预期应用的角度来确定仿真模型表达实际系统的准确程度,是建模与仿真VV＆A中最重要的内容之一。将小波变换理论应用于仿真模型验证,在时一频分析法方面进行了探索。应用小波变换多分辨率分析的基本理论和性质,从以小波变换系数表征信号特征的思想出发,在小波变换多尺度分解的基础上,将仿真模型输出序列与真实输出序列分解为低频部分和高频部分,针对各自特性,建立了基于小波变换系数的相容性检验算法。通过实例分析,证明了本文所提方法的有效性。     

模糊控制理论在铣刀磨损监控中的应用

研究一种铣刀磨监控方法,信号采集采用声发射传感器,信号特征生成采用小波变换方法,将变换后的尺度系数和各个频段的小波系数作为特征,采用自行设计的Sugeno模糊控制系统进行状态识别,模糊控制系统的输出是刀具磨损值,有利于对刀具磨损进行各种实时补偿,实验表明,模糊控制作为刀具磨损状态识别的方法,取得了良好的效果。     

小波分析在电控发动机故障诊断中的应用

为了探讨小波分析技术在电控发动机故障诊断中的应用，以电控汽油机转速传感器为例，采集了转速传感器的正常和异常信号，利用小波变换对信号波形进行了滤波和除噪，利用一维连续变换工具计算出正常和异常信号小波变换系数，并提取了故障信息特征参数。结果表明：转速信号的小波变换系数能够判断发动机的断缸故障；转速信号的小波分析结果能对比发动机各缸的工作性能。实践证明，利用小波分析对电控发动机进行故障诊断是切实可行的。     

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。     

岩石超声波检测信号的小波分析

利用小波变换分析岩石超声检测信号，了解岩石内部结构特性和物理力学特性。建立了岩石超声测试实验系统，并进行多分辨率分析。结果表明，小波分析可以对指定频带和时间段内的信号成分进行分析，在时域和频域具有良好的局部化性质。可以准确地抓住瞬变信号的特性，对频率成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长，从而聚焦到信号的任意细节。完整岩石试样超声检测信号及其小波变换波谱比较规则，无复杂变化，但反射波衰减较快，不同岩性的岩石，其超声波检测信号无明显差别，其小波变换却不相同。这差异是由于岩石的细观组构不同造成的。小波变换波谱反映了岩石节理、裂隙等岩石的完整程度。     

基于小波分析的微弱信号处理

应用离散小波变换对微弱数字信号进行分析及处理．离散小波变换具有时频分析特性，能将信号的细微变化反映出来．对实验获取的微弱信号进行小波变换分析的结果表明：离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比，有利于从噪声中提取微弱信号。     

基于小波变换的振动测试分析系统

在振动测试系统中,经常需要Fourier变换对相关信号进行分析．但对于突变信号,传统的Fourier变换因在时域不能实现局部化,就显得无能为力．小波具有时窗和频窗宽度可调节以及多尺度分析等优点,在特殊信号采集及分析中加入小波分析,会取得更加良好的效果．为此,在振动测试系统中采用小波变换方面进行了大量的工作．     

小波阈值滤波在涡街流量计信号处理中的应用

涡街流量计由于其特有的优点而得到了广泛应用,但低流量时涡街信号的提取一直是一个难题.根据小波变换和涡街流量计输出信号的特点,采用小波阈值滤波法对涡街流量计信号进行处理,并提出了一种改进的小波阈值选取方法.分析和仿真结果表明小波阈值滤波算法对涡街信号提取和噪声去除效果良好.     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理，并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中，即通过二进离散小波变换，把实际噪声信号进行多层小波分解，使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示，为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据。     

低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

“数字信号处理”基本分析工具相互联系及转换关系分析

从最基本的输入、输出信号和系统入手,研究了数字信号处理的4个基本分析工具（冲激响应、差分方程、离散傅立叶变换和Z变换）及其相互联系与转换关系。分析了数字信号处理的新发展（数字滤波器设计、各种新的变换、多抽样率数字信号处理、功率谱估计、时频分析和小波变换）和它们之间的内在联系。     

供电系统中谐波干扰的小波分析方法

针对电力系统中的谐波干扰,提出一种基于正交小波变换分析方法,以Matlab仿真为基础,给出分析各次谐波特点的仿真结果.结果表明,小波变换不仅可以精确地分析谐波的特点,还可判断信号奇异性.这为抑制谐波干扰提供了理论依据,从而可使谐波分析准确度更高,误差更小.     

一种快速重构信号的方法è

从多尺度的思想出发，提出一种由小波变换的模极大值及造成小波变换模极大值眯的信号突变点的正规性快速重构信号的方法，在各尺度下，依小波变换模极大值及造成小波变换模极大值点的信号突变点的正规性来选取基函数拟合信号在该尺度下的小波变换，再作小波反演得重构信号，实验结果表明，它是一种快速而又有较高信噪比的重构方法。     

非平稳随机激励下线性系统模态识别的小波方法

通过对非平稳随机激励下的线性时不变系统的响应x(t)进行小波变换.利用各级小波系数的正交性,对其中的某些平稳小波系数进行合成,得到满足结构动力学方程的新平稳信号y(b),用其代替原始的结构响应x(t),结合其他各种平稳随机激励下的模态识别的方法,进行非平稳随机激励下系统参数的识别.仿真结果表明,该方法可以在一定程度上消除非平稳随机激励所引起的响应信号的非平稳性.     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

小波分析与应用综述

小波分析是在傅立叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法。作为一种新的变换域信号处理方法．小波变换尤其擅长处理在非平稳信号的分析。目前,这种分析方法已经广泛应用于信号处理、图像处理、量子场论、分形理论等领域。     

基于现代信号分析方法的动态测量误差分解与溯源研究

在讨论信号分析方法的基础上,尝试着将现代信号分析方法运用于一种新的理论——动态测量误差溯源理论,建立了一个简单的动态测试仿真系统,分别用傅里叶变换和小波变换方法对系统输出的总误差进行分解与溯源,并对两种方法的处理结果作了比较,指出了小波分析方法在动态误差分解与溯源中的实用性和优越性,同时也验证了动态测试误差溯源理论的正确性和可行性。