5种小波在心音信号处理中的分析与比较

小波分析凭借其特性,非常适合作为一种工具对心音信号进行分析处理。但由于不同小波各有其特点,导致处理效果存在一定的差别。文中特根据心音信号的特征构造一种小波,并与db5小波、bior5.5小波等4种小波进行比较。结果证明自构小波在进行心音去噪、分解重构以及分类上都有非常良好的效果。并进一步证明了根据一类信号的特点构造一种小波是提高分析效果的可行方法。     

基于均匀圆阵的信号源DOA估计方法

该文研究了基于均匀圆阵阵列的信号波达方向向估计问题，对一维角度估计采用MUSICK算法，通过谱峰搜索得到信号的方位角；对二维角度估计采用模式激励法，对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励，其使阵列流形具有类似于均匀线性阵列的列式，在此基础上，对波达矩阵进行分解，由各特征值对应的特征向量处理得到对应信号的到达方向，给出的计算机仿真结果证实了它们的有效性。     

一种新的时变参数AR模型分析方法

提出了一种新的非平稳信号的时变参数AR模型分析方法－局域波分解及其时变参数AR模型。该方法先用局域波分解方法把待处理信号分解成有限个基本模型分量，再对分解得到的基本模式分量建立时变参数AR模型，从而得出时频平面上的时变参数AR模型谱。它扩大了传统的时变参数模型法的应用范围，可用于复杂的非平稳信号的分析和处理。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

基于EMD关联维的齿轮箱齿轮状态振动辨识

论述了经验模式分解(EMD)的理论和特性，以及关联维数及其特性，并根据实际齿轮箱振动信号的非平稳特征和简单监测征兆的需要，引入分别适于非线性非平稳信号分析和表征系统观测序列非线性、不规则程度的经验模式分解和关联维数，提出用EMD关联维来辨识齿轮箱振动信号，结果表明：当齿轮处于不同状态时，与齿轮故障密切相关的内在模式函数的关联维数明显不同，EMD关联维方法可以作为齿轮故障的特征提取工具。     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

基于局域波法和K-L信息量的柴油机故障诊断方法

针对柴油机表面振动信号的非平稳时变特性，采用局域波分析方法将实测信号分解为多个内蕴模式分量，提出了基于内蕴模式分量K—L信息量的柴油机故障检测方法。然后以正常状态为参考状态，对活塞缸套间的3种磨损故障实例进行了分析，结果证明了该方法在柴油机故障诊断中的有效性和工程实用性。     

充液井孔中偶极子源激发的模式和分波

给出了有效表示偶极子声源在井孔中激发的分波的数值方法.文中将支点看作对数,并分析了井孔特征函数即井孔位移势函数的多值性及其黎曼面结构.在理论分析的基础上结合实例,分析了快地层情况下对井孔声场有贡献且位于不同黎曼叶上的极点的分布规律.结果表明,（0,0）黎曼叶上的极点都是实极点,并形成具有频散特性的多个模式分支,其中最低阶的模式也称为弯曲波模式,数学分析表明弯曲波模式无截止频率,这与以往的观点有所不同.其他黎曼叶上的极点都是复极点,并在复波数平面上形成很多分支.就相关的极点和割线对井孔声场的贡献进行分析,数值计算结果表明无论是快地层还是慢地层情况,割线积分的结果都不能准确地表示纵横波等分波成分,只有结合相关极点的贡献才能较好地表示各分波,其中泊松比较大的慢地层情况下在（0,-1）黎曼叶上且靠近纵波垂直割线的复波数平面上存在虚部较小的极点,这些极点对声场中纵波分波的贡献较大.     

基于子波分析的信号噪声分离方法研究

信号或图象的子波变换是一种多分辨的分解,可以给出信号在不同尺度下任意位置的信息,上于变换核是支撑的,子波变换可以有效的描述信号的局部特性。本文在分析子波变换的基础上,结合信号中加性声的特点,给出了一种子波变换域的噪声滤波方法,通过对数据的分析处理结果表明,该方法行之有效。     

局域波法的多分辨分析特性及其应用

局域波法通过局域波分解和瞬时频率的求解,将任何复杂的信号分解成为有限数目并且具有一定物理意义的基本模式分量,每一个分量描述了时变信号中不同频率和尺度范围的固有振动模式,所获得的各分量局域波时频分布具有多分辨分析特征.由于局域波分解是自适应的,它的多分辨分析特征也是自适应的.经理论分析与对变速箱轴承座处拾取的振动信号的分析验证了方法的有效性,局域波法为工程测试中的时频分析提供了一种有效的手段.     

基于proteus的波形发生器设计

传统的单片机应用系统设计方法是先做出硬件,再编程调试,有开发时间长、不易修改和查错等不足,本文应用目前唯一能仿真单片机运行的proteus软件,实现了波形发生器的软硬件设计和仿真调试。该设计采用单片机AT89C52、D/A转换器DAC0832等器件,可通过按键切换不同波形(方波、锯齿波、三角波和正弦波)和输入信号频率,并在LCD上显示,而且可利用虚拟示波器观察输出波形。另外在算法上通过设置比例因子,提高了信号的输出频率。本系统应用proteus软件,将软硬件设计集于一体,便于调试和完善,成本低廉,给后期的实物制作提供了可靠保障。测试结果表明,系统性能稳定,参数精确,波形清晰,信号最高频率可达10 kHz,能满足工程及实验的一般要求。     

一种消除局域波法中边界效应的新方法

局域波法能在时频图上正确地描述平衡非线性信号的局部特征，但由于信号边界的不确定性，现有的边界处理方法都不能有效地消除边界效应，造成时频图内两边端点附近信号的能量扩散，因此精确估计边界值是局域波法的关键问题，采用边界波形匹配的方法预测边界值，无论边界点是极值点或非极值点，都能有效地消除边界效应。     

用时频分解法从空间波场中分离表面波信号

提出了一种从空间波场中分离表面波信号的方法,其基本原理是：在小波包变换和时域加窗对信号进行分解的时频单元上,通过改进的极化分析方法和构造的滤波函数对所有时频单元进行处理,将处理结果进行合成即可得到分离出的表面波．这种方法的优点是：对只在时间上重叠或只在频率上重叠的波,可进行有效的分离,压制了各向同性随机干扰,具有较高的时间频率分辨率;特别是通过改进的极化分析算法,可解决原方法中高阶模态表面波提取中存在的问题．     

低复杂度多功能自适应数字频率计设计

利用高速运放和比较器实现输入弱小信号的放大及整形,采用FPGA完成对输入信号的精确频率测量.测量范围为1Hz~100MHz,内部分成5个量程,可根据输入信号频率不同自动进行量程切换,并支持对方波的占空比及双通道同源方波时间间隔测量等功能.FPGA测量结果经MCS-51单片机处理后送至LCD完成显示,测量相对误差不大于10-4,可用于各类低成本数字测量仪器研发.     

基于形状和位置可调非参数原子的信号波形提取方法

提出一种基于非参数原子的信号波形提取方法．将具有先验知识的模板信号通过一个均匀滤波器组得到一组基函数，并由此构造出用离散序列表示的非参数原子．滤波器组的采用以及子带信号的延时扩展使得构造的波形原子的形状和位置可以自适应地调节．基于奇异值分解技术导出了用非参数原子实现信号波形提取的算法．所提出的方法可以构造出无法用公式和参数描述的波形原子，可从信号中提取任意复杂的波形．实验结果表明，即使在模板信号的幅度、相位或频率与待分析波形存在较大差异时，仍可有效地将相应波形从信号中提取出来．     

基于二维小波变换的面波分离技术研究

针对面波干扰的特点,应用二维小波变换把地震信号变换到时间、频率、空间和波数的四维函数中,然后充分利用有效波信号与面波在时间域、频率域、空间域和波数域方面的差异进行面波分离,通过分解与重构,得到分离面波后的地震信号,实际资料的处理结果表明:本文方法在叠前面波分离方面具有良好的效果。     

钢轨非接触式无损检测技术数值模拟研究

文中针对现有钢轨检测技术不足的问题,提出了基于空气耦合导波的钢轨非接触式无损检测方法,建立了可模拟空气耦合导波激励与接收全过程的声固耦合仿真模型,并基于声学理论对仿真模型进行了验证。首先,通过该数值模型模拟分析了轨底不同损伤程度对接收导波信号的影响;然后,考虑空气耦合导波受高强度随机白噪声的影响,提出了基于激励信号中心频率小波系数的损伤评估方法。结果表明：根据Snell定律及声学理论,钢轨空气耦合导波检测的最优激励角与接收角为6.6°;钢轨空气耦合接收导波具有波形稳定、能量集中及抗干扰能力强的特点;无论损伤程度大小及所处空间位置如何,接收到声压时域信号波包中心到达时间均基本一致;不同损伤程度对应损伤指数范围有明显差异;基于激励信号中心频率的小波系数法简单可行,准确度高,适用于已知窄带导波信号的损伤信息提取,在接收信号受噪声污染严重的情况下仍能够有效识别出钢轨损伤;基于空气耦合导波进行钢轨损伤识别具有可行性。     

基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断

为实现低信噪比下的微弱信号检测,提出一种基于局域波和混沌的微弱信号检测方法.将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量为单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期碰摩故障信号检测结果说明了该方法的有效性.