水下沉底目标回波的小波谱重排时频分析及其匹配检测

在浅海沉底目标主动声探测中,强混响背景下回波有效特征表征是目标分类的基础。根据工程需要讨论了Wigner-Ville,短时傅立叶变换(STFT)和小波重排谱下回波时频特征的提取过程,分析了混响与目标回波的耦合特性。提出构造基于小波尺度谱重排的时频检测器,在时频面实现目标信号和混响分离,以小波重排谱来表征回波,可取得较好的效果,在此基础上设计时频匹配检测器,以达到较好的目标检测性能。湖试数据分析表明小波尺度谱重排联合二维匹配检测器能压抑混响,提高信混比约2dB.     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

子波去噪在雷达信号处理中应用

在介绍子波变换功率谱计算方法的基础上,提出了一种基于子波变换理论的雷达视频回波信号去噪方法,该方法首先对回波信号进行多分辨分解。确定每一尺度上的门限阈值;然后对信号进行离散子波变换,去除各尺度上低于对应门限阈值的信号成分,再利用离散子波反变换获得了去噪后的视频回波信号。利用该方法对实测雷达视频回波数据进行仿真验证,获得了较好的效果。     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于提升方法的小波构造及早期故障特征提取

针对机械信号早期故障特征的提取问题，提出了一种根据故障特征波形的特点来构造相应小波的方法．该方法以提升方法为基础，通过对初始双正交滤波器组进行提升和对偶提升，来获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而构造出具有理想特性的新小波．提取提升后小波分解的高频细节信号在每个信号工作周期中的模极大值，来确定信号发生微弱突变的时刻和位置．工程振动信号分析表明，同其他类型的小波相比，用提升方法构造的小波能更好地匹配机械信号故障特征波形，因此较理想地提取出了某炼油厂重催机组转子不平衡、轴系不对中和轻微碰摩的故障特征．     

风廓线雷达去地杂波方法研究

针对传统的回波模拟方法不能很好的模拟高斯白噪声的分布, 也不利于反应真实的回波信号的问题, 改进了回波信号的模拟方法, 同时为了减小地杂波对信号参数估计的影响, 在静态小波变换的基础上, 提出了一种抑制风廓线雷达地杂波的方法, 由于采用提升实现方式, 其运算量并没有明显增加。相对于传统的基于 DWT 去地杂波的方法, 新方法更加适用于较低信杂比的情况。仿真结果验证了新方法的有效性。     

近程PRC-CW雷达运动目标特征研究

为获得运动目标特征,基于目标多点散射模型推导了近程伪码调相连续波(PRC-CW)雷达回波多分量信号模型.在该模型基础上提出将运动目标的细微频谱结构作为该目标特征,并详细阐述了特征提取的方法.该方法在常用的脉压-快速傅里叶变换处理之后,利用频谱细化方法得到目标的细微频谱结构,然后通过梅林变换实现了该结构特征对于目标不同入射角情况下的尺度不变性.给出了实现过程框图.目标外场实测数据试验结果表明不同目标的细微频谱结构明显不同,反映了不同目标的结构特征.     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。     

“二代小波变换算法”在激光雷达回波信号去噪中的应用

提出了一种新的基于二代小波的消噪算法,可以有效地消除激光回波信号中的噪声.仿真结果表明,该算法可以有效地提高信噪比,降低激光回波信号中所含有的噪声,与传统小波去噪算法相比,该算法计算简单,适合于实时处理.     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7％.结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。     

冗余第2代小波构造及机械信号特征提取

针对强噪声背景下机械信号故障特征的提取问题,构造了一种提取该类信号时域特征的冗余第2代小波方法.该方法通过对初始预测算子和更新算子插值补0,来获得不同分解层上的预测算子和更新算子.冗余第2代小波不需要剖分运算,直接利用构造的算子对逼近信号进行对称预测和更新,可使逼近信号和细节信号的数据点数保持不变,并根据每层细节信号的噪声特点选取降噪阈值门限.实验和工程振动信号分析表明,冗余第2代小波的降噪效果优于其他类型的小波方法,较理想地提取出了滚动轴承内圈剥落和汽轮发电机组高压缸蒸汽激振的时域故障特征.     

冲击回波信号的小波分析研究

利用冲击回波信号的连续小波变换波形特点,精确提取冲击回波信号的纵波和横波波前,大大提高了冲击回波材料弹性模量的测量精度。     

基于小波包分析与BP神经网络的氧化铝熟料检测

利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究.通过采集回转窑中氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型.利用MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测中具有可行性,而且具备一定的准确率.     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

基于经验模态分解的子带自适应声学回声消除算法

在语音通信中,声学回声消除技术用于消除扬声器与麦克风之间耦合产生的回声干扰.在声学回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于组合滤波器、小波变换实现的.本文基于经验模态分解提出一种新的自适应回声消除算法EMD-APNLMS,它克服了基于组合滤波器算法收敛慢的缺点以及基于小波变换算法需要选择小波基的问题.计算机仿真结果表明,该算法实现了回声的消除,收敛速率较快,非常适用回声这种非平稳信号的处理.