飞行器目标推进系统声信号特征提取研究

为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取飞行器的推进器转速特征.通过对实测飞行器噪声数据的分析,验证了信号模型算法的合理性.     

低频线谱检测ALE算法应用

 舰船辐射噪声在低频段具有稳定的特征信息丰富的线谱成分,此线谱成分的检测对水下目标的定位和识别具有重要意义.为了有效地将舰船辐射噪声特征线谱从宽带背景噪声中分离出来,应用ALE算法理论对舰船噪声信号进行研究.ALE算法作为自适应FIRDF算法的一种变形,是自适应噪声抵消器的典型应用.低频线谱检测中采用ALE算法无需参考信号,自适应地将线谱成分信号进行匹配,可以从宽带噪声中将线谱成分分离出来,且线谱成分明显增强.理论分析仿真结合实际海试数据对LOFAR谱图进行研究,结果表明,ALE算法在低频线谱信号检测中能够达到期望的效果.与常规方法相比,检测性能得到有效提高,有利于辐射噪声线谱的提取.     

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．     

小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

信号的多分辨率分析在消噪中的应用

介绍了小波变换的多分辨分析理论及其在消噪方而的应用.通过分析可知,小波多分辨率分析能够将信号在不同的尺度上展开,具有对信号按频带进行处理的能力.在信号小波分解后,抽取有关频带进行重建,以达到降低噪声、提高信噪比的目的.文中给出了信号多分辨率分析在信号消噪方面的具体应用实例.     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

基于小波变换的ECG信号消噪

以小波变换的多分辨率分析为理论基础 ,依据信噪在小波分析下的分离性 ,对体表心电信号 (ECG信号 )进行了消噪算法的设计与实现 ,并着重强调了其中双尺度预处理算法的重要性 .实验表明 ,本消噪算法不仅能实时有效地降噪 ,还能对原信号突变点进行定位     

图像边缘检测的改进方法

为了对sobel算子检测进行改进,使其检测的边缘连续,对二进制小波变换的图像边缘检测算法进行了改进,在进行二进制小波变换分解时,将原始分解滤波器h 和g 相邻系数间内插2j个"0"得到尺度j 的分解滤波器hj和gj ,然后再进行小波变换.改进后的算法提取了图像边缘,有效地去除图像的噪声.实验表明:改进的算法算法简单、易于编程.     

基于单缸柴油机表面异常声发射信号的活塞组件摩擦磨损故障诊断与研究

为了诊断并分析某型单缸柴油机的异常声发射信号,在柴油机缸体上安置振动传感器和声发射传感器。利用小波多分辨率算法对比分析了两个传感器的信号。首先通过几何估算提出了异常信号可能对应的两种故障形式,随后根据拆机检查,确认声发射信号中的故障特征来源于活塞组件之间的异常摩擦事件。诊断结果表明:该型号单缸柴油机的活塞组件的结构尺寸设计不合理,在柴油机正常工作中,连杆小头和活塞内部发生了摩擦事件,导致了声发射信号在固定的曲轴转角上出现异常峰值响应。声发射技术为以后有效监测活塞组件摩擦磨损提供了更准确的诊断方法。     

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     

二维非平稳信号的小波谱均衡分析方法

小波变换对信号的分时分频的精细表达和多分辨率的全面把握，使我们能更深入地认识信号和噪声的特性，便于基于小波域进行更有效的高分辩率的处理工作；而谱均衡处理技术是提高信号纵向分辨率的有效方法．本文结合上述两种处理手段，提出了一种小波谱均衡方法：先将二维非平稳信号进行小波分频处理，得到不同尺度的信号；然后将各尺度上的信号分别进行谱均衡处理，再将经谱均衡处理的不同尺度信号进行重建，从而得到高分辨率信号．利用小波谱均衡进行实际信号处理，处理结果表明该方法的处理效果要好于常规的谱均衡方法，它既能提高二维非平稳信号的纵向分辨率，同时又能保持原信号的固有特征．     

基于多分辨率分析的1/f类噪声滤波器设计

针对1/?类噪声的非平稳、自相似、长程相关以及幂指数型的功率谱等特性，根据小波理论以及多分辨率分析思想给出了1/?类噪声的多分辨率分解的表示方法，在此基础上建立了其小波模型并设计出相应的白化滤波器。运用基于小波的阀值限定的方法进行消噪，以干涉式光纤陀螺系统中由于偏置不稳定性造成输出信号中所存在的1/?类噪声为研究对象进行仿真分析。结果表明，该方法处理此类非平稳噪声的有效性。     

谱减在基于动载的路面不平度识别中的应用

分析了路面激励和发动机振动引起的汽车垂直动载的特点,提出了采用谱减法去除用于路面不平度识别的垂直动载中周期性噪声的方法.谱减之前对染噪信号和噪声模板都作静态小波滤波,可有效消除随机噪声谱引起的"音乐噪声".对发动机怠速时和在光滑水泥路面测得的信号比较后采用了后者作为噪声模板,并使用基本谱减方法对信号进行了滤波.试验数据处理发现谱分辨率取2Hz时谱估计方差较小,相应"音乐噪声"也较少.仿真表明,在数据点数为1024个时,使用谱减去噪使信噪比由7.2 dB提高到31.5 dB.     

基于Hilbert谱熵的柴油机故障诊断方法研究

从信号的特征提取出发,采用局域波时频谱分析和信息熵结合的方法--Hilbert谱熵(HSE),进行柴油机振动信号的特征提取和状态识别.首先,对信号进行局域波分解;然后,根据得到的内蕴模式分量计算Hilbert谱;最后,建立基于时频分布的Hilbert谱熵,并以此作为故障识别的特征参数.以柴油机缸套与活塞间磨损的状态识别为例,根据对时域、频域和时频域的信息熵比较分析,证明了Hilbert谱熵对柴油机的状态进行评价的有效性.此方法为柴油机预知维修提供了一个有效的手段.     

基于小波方法的随机脉动风模拟

根据小波的多分辨率分析性质,利用小波重构算法,采用正交小波基对脉动风速进行模拟.选取适当的小波基,假定最粗糙尺度上的尺度系数(即原始信号在最粗糙尺度上的近似),基于线性估计原理,由其线性组合估计同一尺度上的小波系数(即原始信号在该尺度上的细节内容),利用逆小波变换反复迭代计算,就可以得到原始信号在最精确尺度上的近似.根据这一思路,模拟了与Kaimal谱一致的苏通桥某点的纵向脉动风速,验证了小波方法模拟随机风场的有效性.     

基于小波变换的多分辨率语音消噪

根据多分辨率分析的原理 ,提出了一种基于小波变换的语音增强方法。通过小波多分辨率分解 ,将受噪声污染的语音信号在不同尺度上展开 ,并对特定频段上的信号细节进行分析和处理 ,从而使对听觉影响最严重的频段上的噪声被有效地滤除掉 ,滤波后的语音信噪比得到较大的改善 ,其方法简便有效。     

破茬圆盘刀点蚀声发射信号的小波消噪方法的研究

分析了破茬圆盘刀点蚀声发射信号及小波变换的特点,以说明小波变换是适合于点蚀声发射信号处理的一种方法。利用小波的多分辨分析对声学信号中参杂的噪声进行抑制,使声发射数据满足"规则化"的要求;同时为减少声发射点蚀实验对环境的依赖发挥重要作用。实验结果证明小波分析对声发射信号具有良好的去噪效果。