湍流相干结构与壁压强脉动关联的小波分析

在风洞中同时测量平板湍流边界层的速度和壁面脉动压强,用小波分析法结合能量最大判别准则确定湍流边界层相干结构的时间尺度和壁压强脉动的时间尺度之间的关系．结果表明：压强脉动信号的小波能谱最大值对应的时间尺度与湍流边界层相干结构的特征尺度接近,可以利用壁面压强脉动信号的分析结果间接反映经过边界层的相干结构的时间特征．本研究选择复数Morlet小波作为小波母函数,有较好的分辨率．     

壁湍流相干结构猝发过程中雷诺应力的相位平均波形

用IFA300恒温热线风速仪和×形二分量热线探针精细测量了风洞中平板湍流边界层不同法向位置的瞬时流向、法向速度分量的时间序列信号. 用子波变换对瞬时流向、法向速度分量进行多尺度分解. 用子波分析辨识壁湍流相干结构猝发事件的能量最大准则检测壁湍流相干结构猝发事件的上抛和下扫运动; 研究了相干结构猝发过程中流向、法向速度分量及雷诺应力的条件相位平均波形的相位关系; 研究了相干结构猝发的动力学过程及其对壁湍流统计性质的影响.     

基于改进随机减量法和小波变换的

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

两种时频分析方法在心音信号处理上的比较研究

在介绍小波变换（WT）和希尔伯特一黄变换（HHT）时频分析的基础上,通过非平稳信号实例对比分析了小波变换和Hilbert变换,并将其应用于心音信号的处理。通过比较和分析小波变换和Hilbert变换在心音信号处理上的特点,最后得出结论：HHT变换有较好的计算效率以及较好的时域和频域分辨率,在分析非平稳信号时比小波分析更具适应性,在心脏疾病诊断等研究中有着广阔的应用前景。     

基于改进随机减量法和小波变换的结构模态参数识别

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

沟槽壁湍流减阻机理的氢气泡流动显示及数字图像分析

应用氢气泡流动显示和数字图像处理技术,对微型沟槽壁面平板湍流边界层的减阻机理进行了实验研究.对开口循环水槽中沟槽壁面及光滑平板壁面湍流边界层近壁区高低速条带流动结构及其猝发现象进行了氢气泡流动显示,应用"帧间比较"定量分析方法,获得了水平平面内流向脉动速度、展向脉动速度的平面分布,并对沟槽壁面和平板壁面近壁面区域湍流相干结构的氢气泡流动显示图像进行了比较分析,根据流向脉动速度、展向脉动速度的平面分布分析了沟槽壁面及光滑平板壁面湍流边界层近壁区高低速条带结构的展向尺度特征,从壁湍流相干结构控制的角度研究了沟槽壁面平板湍流边界层的减阻机理.     

改进HHT方法在转子故障中的应用

HHT（希尔伯特-黄变换）能够将振动信号分解为有限的模态分量,并由此可对汽轮机转子故障信号进行特征提取,但噪声的干扰对分解过程和分解结果影却很大。先利用小波变换技术对含噪故障信号进行去噪处理,再作HHT分析的方法。结果表明,该方法克服了直接用HHT分解方法由噪声带来的不必要的干扰,提高了参数提取的准确性,并由此提高了汽轮机转子质量不平衡故障诊断率。     

吹吸扰动对湍流边界层多尺度相干结构的影响

用IFA-300热线风速仪以高于对应最小湍流时间尺度的分辨率，精细测量了风洞中施加局部周期性吹吸扰动平板湍流边界层近壁区域不同法向和流向位置的瞬时速度的时间序列信号．对平板湍流的扰动是通过平板上沿展向分布的一条窄缝引入的正弦振荡产生的．用子波分析对壁湍流脉动速度信号进行多尺度分解，用子波系数的瞬时强度因子和平坦因子检测壁湍流多尺度相干结构，并提取不同尺度相干结构的条件相位平均波形，研究不同频率的吹吸扰动对平板湍流边界层多尺度相干结构的影响，结果表明，扰动对边界层近壁区域平均速度分布、能量随尺度分布以及多尺度相干结构及其条件相位平均波形，都有显著影响，其中32Hz扰动影响最大．     

采用解析模态分解和小波变换的损伤识别方法

针对希尔伯特-黄变换(HHT)在信号处理中存在的模态混叠现象,引入解析模态分解定理(AMD)提取时变结构响应的一阶本征函数,并构建一阶本征函数能量比指标识别结构的损伤位置.从损伤位置处的响应信号出发,引入连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的损伤演化过程.通过一个刚度突变和线性变化的三层剪切型结构数值算例,对一阶本征函数能量比和一阶本征函数小波能量变化率指标进行验证.结果表明:所提出的指标能够有效识别结构的损伤位置和损伤时间.     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

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。     

基于小波变换的心阻抗血流图特征点提取

以小波变换的极大值在多尺度间的变化与信号的瞬变有直接关系为基础,由小波变换的奇异点(过零点、极值点等)来观测心阻抗微分波形,在感兴趣的尺度上找到模极值点和特征点的对应关系,从而完成对特征点的自动检测。采用临床医学ICG数据对算法进行了检测,实验结果表明:心阻抗微分信号中B点、X点的漏检率与采用传统的相干平均法相比有明显降低,说明小波变换技术是心阻抗微分信号分析与处理的又一可行有效的方法。     

湍流多尺度相干结构间歇性的PIV实验研究

利用粒子成像测速(PIV)系统测量了湍流边界层中流向速度平面,并对湍流多尺度相干结构统计特性进行了实验研究.利用连续子波变换,计算了不同尺度、不同法向位置的子波系数概率密度函数.结果发现缓冲区有着更强的间歇性.利用子波系数量化湍流间歇性的方法,应用推广的自相似律(ESS),计算了子波系数结构函数的标度指数.研究表明:当多尺度相干结构被提取出后,利用子波系数计算的ESS标度律就符合科尔莫戈罗夫提出的线性标度律,验证了多尺度相干结构是湍流边界层产生奇异标度律的原因.此外,利用PIV系统测量的数据,给出了流向平面内的以子波系数表达的能量分布.这种方法有利于进一步对多尺度相干结构在空间平面内的辨识与特性进行研究.     

光纤激光干涉测量激光冲击强化自由表面速度

光纤激光干涉（PDV）是最近几年发展起来的一种新型测速技术,在某些领域已逐渐取代任意反射面测速（VISAR）,但在低速且短瞬时快速变化的质点速度测量方法和数据处理技术还不成熟．本文针对激光冲击强化过程中靶材自由表面速度这一具有典型短瞬时、速度剧烈波动、速率变化大等特征的非平稳信号进行PDV测量,比较了短时傅里叶变换和连续小波变换的处理结果．研究表明,PDV对弹塑性金属材料的激光冲击强化自由表面速度能够进行准确测量,获得了符合理论分析的测量结果,特别是捕捉到了弹性前驱波;连续小波变换处理效果显著优于短时傅里叶变换．     

基于平移不变离散小波的多普勒血流信号杂波抑制

针对由血管壁和慢速运动组织产生的杂波会严重影响超声多普勒低速血流成分频谱估计的准确性问题，根据超声多普勒血流信号及杂波的特征，提出基于平移不变离散小波变换的抑制杂波方法，分别对仿真和实际超声颈动脉血流信号进行实验，并与高通滤波和离散小波变换方法进行比较，结果表明：经过平移不变离散小波变换方法抑制杂波后，信号的声谱图质量及性能指标均有明显改善，其中低速血流相对误差仅为4．86％，与高通滤波方法的相对误差10．28％和离散小波方法的相对误差7．26％相比，相对误差分别减小了5．42％和2．4％，低速血流成分频谱估计的准确性得到了提高。     

湍流边界层多尺度相干结构的子波自相关辨识

采用热线风速仪测量平板湍流边界层的流向速度信号,运用连续子波变换的自相关分析,研究边界层相 干结构的变化规律,提出了子波尺度与涡时间尺度关系的计算式．结果显示,相干结构在时空中呈多尺度分布,在 对数区集中在较大尺度,在缓冲区扩展到较小尺度,越靠近黏性底层,拟序运动越明显,并向更小尺度发展;广泛存 在的相关性很弱的小尺度涡成为数量巨大、含能很少的背景湍流．子波变换的自相关分析可以定性,也可定量显示 涡的时空特性,是研究湍流多尺度相干结构的有效方法．     

HH变换在地震动信号分析中的应用

通过对仿真信号和实际地震动信号的分析,指出HH变换(Hilbert-huang transform)中产生的虚假IMF(intrinsic mode function)主要是由于EMD(empirical mode decomposition)没能将信号中频率相近的分量分解开而产生的.这种虚假的IMF在对地震动信号进行分解时很难将其排除,并且不能正确给出地震动的能量在频率上的分布.此外,Hilbert变换对某种信号会给出错误的瞬时频率.因此将HH变换应用于地震动信号分析时,将Hilbert变换同小波变换联合应用以得到较好的分析结果.     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.