一种提取含噪声信号中重叠峰位置的新方法

以二阶B-样条小波为分析小波，提出了一种提取分析化学中含噪声重叠峰位置的新方法——连续样条小波变换法．在合适的尺度下，处理后的信号类似于信号的四阶导数．结果表明，采用连续样条小波变换法能使峰变窄，并能提高信号的信噪比，同时还能从含噪声重叠信号中直接得到重叠峰的数目及其相应的峰位置．     

连续样条小波变换解析高噪声重叠分析信号

采用连续样条小波变换方法对化学中高噪声重叠信号中峰位置和峰数目的提取进行了分析,讨论了信噪比、重叠程度、信号相邻峰高比对重叠信号解析的影响．结果表明：对于信噪比低至1的高噪声信号,采用连续样条小波变换处理能够得到重叠信号的峰位置和峰数目;连续样条小波变换对于高噪声重叠信号具有较好的解析能力,为低含量多组分物质的复合信号的定性定量分析提供了基础;该方法与离散小波变换法相比,数据点无须为2^n(n为整数),并且不需要对信号进行多次分解,因此简单快速。     

应用三次样条插值和连续‘Mexh’小波变换对重叠峰的分离研究

对于分析化学中的重叠信号,是化学计量学的研究重点之一.本文应用模拟信号,应用三次样条函数进行插值以增加数据密度,然后由连续‘mexh’小波变换分析重叠信号.结果显示通过‘mexh’小波变换能分离重叠的信号,峰位值不变.对实验信号进行分析,获得理想结果,可为分析化学中重叠的色谱、光谱信号分析提供方法.     

基于小波变换分析阻抗胃动力信息

研究了基于小波变换提取胃运动信息的新方法,运用小波多分辨分析对采集的体表胃阻抗信号进行分解,去掉呼吸阻抗信号和血流阻抗信号,提取近似成份作为胃收缩信号.该方法能够提取胃运动的信号和同步胃电信号,可对提取信号的主频进行不同频带的分类,计算功率谱参数、描绘动态谱,从而研究胃动力情况.应用小波变换可以有效消除叠加到阻抗信号中的各种干扰,通过与同步胃电信号共同验证,该方法能完成阻抗信号提取,为临床胃动力信息研究提供一种体表无创伤新途径.     

一种基于小波变换的混叠语音基音提取方法

小波变换对单一信号源的基音提取非常有效，但在多音源混叠语音的基音提取中则无法有效地获得基音信息。为解决这一问题，先从混叠语音信号中确定信号的个数以及每路信号的时间间隔范围，之后再对其进行奇异点的分离，以便提取各源信号的谐波分量。为简化计算并避免由于幅值的不同而影响搜索效果，对各次谐波的幅值进行了归一化、卷积等处理，最后使用小波变换精确地提取出混叠语音的基音。实验表明了这一方法的有效性。     

应用连续墨西哥帽小波变换对弱信号提取分析研究

应用连续小波变换分析含有噪声的模拟弱信号,对比mexh、db4、coif4、haar、meyr、morl 6种小波函数,结果显示,小波函数不同所得结果也不一样.通过小波变换系数求和,可将原信号放大,mexh能有效显示所要研究的信号,峰位值不变,并且使不易进行定量分析的信号也具有良好的线性关系.     

涡流检测自然裂纹与信号处理

在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估.采集了自然裂纹 ECT 信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理.首先将 ECT 信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号.对一维和二维 ECT 信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和自噪声中的缺陷信号非常有效.     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

基于小波脊的超声信号处理

根据超声信号通常是单频载波脉冲信号,具有渐近信号的特性,提出了一种基于小波脊的超声信号处理算法．首先利用渐近小波变换提取超声信号的小波脊,计算小波脊的移动熵,然后通过移动熵实现缺陷信号与噪声的分离和缺陷定位,最后利用小波反变换重构出缺陷信号．该算法充分利用了超声信号的时域、频域和相位信息,不仅消噪性能好,而且缺陷定位准确     

用提升小波变换提取诱发脑电

提出了一种利用小波分解和重构进行诱发脑电信号的有效提取方法.改变了小波变换的Mallat算法运算量较大,难于满足某些实时性较高的系统需求,采用提升小波变换进行诱发电位的提取,其运算量只有传统方法的一半左右,有助于提高系统的实时性.实验结果表明:用提升小波变换提取诱发脑电信号,能有效的改进实验曲线的信噪比、缩短信号的处理时间,将可以提高BCI系统的通信速率.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

序列信号连续子波变换的MATLAB方法实现

目的在于考察序列信号的连续子波变换(CWT)在MATLAB中的程序实现.介绍子波变换的基本概念和MATLAB中的算法原理,发现在cwt.m的算法中,由于差分运算的存在使子波滤波器系数含有误差,提出新算法及其程序实现.最后利用两种算法对FSK信号进行连续子波变换,证明提出的新算法优于原算法.     

基于在线小波变换的毛细管电泳信号滤噪方法

将在线小波变换用于毛细管电泳信号的滤噪处理,满足了毛细管电泳信号采集过程中实时处理和监控的需求.针对毛细管电泳信号的特点,采用固定时间窗的在线小波变换,并给出最佳时间窗长的选择方法.模拟信号和冬虫夏草的毛细管电泳信号滤噪实验的结果表明,该方法在保持峰位与峰高不变的情况下可显著提高信噪比,有效滤除了噪声峰.     

论人才埋没

人才埋没,一种客观存在的人才浪费现象。其根错综复杂,既有外在的社会因素,又有成才主体的内在因素。探讨人才埋没的根源,是为了尽量地减少或避免人才埋没,达到人尽其才,才尽其用的目的。     

基于奇异值分解的连续小波消噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

用小波变换提取局部放电信号

为了提取局部放电信号,采用二进尺度小波变换的Ｍａｌａｔ算法,应用Ｄａｕｂｅｃｈｉｃｓ小波,设计了低通、带通滤波器。数值仿真研究中,用指数衰减或衰减振荡波来模拟放电信号,研究了小波变换提取信号的效果及有关影响因素。仿真和现场监测数据处理的结果表明,由于小波变换具有多分辨率特性,能快速而有效地从多种窄带干扰中提取出放电信号,适当条件下还可实现较完整波形的提取。由于处理速率较高,适合在线监测时实时使用。     

基于小波及Hilbert-Huang变换提取壁湍流相干结构

为了研究壁湍流中的相干结构,在直流抽吸式低（变）湍流度风洞的实验段中,应用恒温热线风速仪IFA-300精确测量平板湍流边界层不同法向位置的流向速度信号.分析壁湍流脉动速度的概率密度分布,并与高斯分布比较,验证了壁湍流中相干结构引起的猝发现象的统计规律.提出了一种利用小波变换和Hilbert-Huang（HHT）变换相结合来提取相干结构的方法.对壁湍流脉动速度进行HHT变换,通过变换后各模态的能量分析,分离出主要含能模态对应的相干结构.利用小波重构法继续提取未分离的小尺度相干结构.对剩余湍流信号进行概率统计,并比较提取的全部相干结构与原始湍流信号的波形和HHT边际谱,验证了湍流信号既包含非随机的相干结构信号也包含随机的非相干信号.     

基于小波重构的钻头磨损切削力特征提取

采用小波分析对钻头不同磨损状态的切削力信号进行分解与重构处理,获得了切削力信号在不同频段的时域变化特征,并分析了各个频段重构信号的方差随钻头磨损的变化规律,实验结果表明,采用小波分析技术可有效地实现钻头磨损特征信息提取,且提取的信息特征对钻头磨损状态的变化十分敏感。