基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...     

离散正交小波包及其在噪声抑制中的应用

研究有限长序列的小波包处理和噪声抑制的方法,方法用正交共轭滤波器构造有限维内积空间的正交值和分解及有限长离散小波包,分析了噪声的小波包分解系数的特性,并提出小波包变换域降噪的方法。     

基于ABAQUS和小波包能量谱的钢桁架损伤预警

用大型结构有限元分析软件ABAQUS建立了钢桁架完好模型和损伤模型,并模拟结构受到瞬态激励的振动测试实验,得到了结构动力响应信号。利用小波包变换对完好结构信号和损伤结构信号分别进行了多尺度分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标。结果表明,小波包能量谱对结构损伤具有很好的损伤敏感性,验证了该方法的有效性且具有良好的工程实际应用价值。     

基于小波包变换的自适应波束形成

在小波变换算法的基础上，结合智能天线所处理的信号空域频率较高的特点提出了基于小波包变换的线性约束最小方差波束形成算法。该算法利用了小波包分解对高频分析更细致的特性。仿真结果表明，该算法的极点处增益和零陷都优于小波变换算法。     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术.建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系.给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法.对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究.应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小渡包时频分析仪.能实现任意信号的小波包分解和显示.最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质.     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术。建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系。给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法。对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究。应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小波包时频分析仪,能实现任意信号的小波包分解和显示。最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质。     

基于小波包变换的人工地震波合成

以原始地震波为母波,以与抗震规范相容的功率谱为目标谱,利用功率谱与小波包变换系数之间的关系式,提出了利用小波包变换合成人工地震波的新方法.通过实例分析发现:人工合成的地震波功率谱与目标谱符合较好,而且继承了母波的非平稳特性;具有相似功率谱的地震波的时程图却有很大的差异,在实际工程中选择地震波时,不但要考虑地震波的频域特性,还要考虑其时频特性;人工合成地震波时,应选择多个小波基函数进行精度对比,从中挑选出误差小精度高的小波基函数作为实际合成地震波使用;不同分解水平下的合成精度也有所差异,并不是分解水平越高人工合成地震波的精度也越高.     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

基于小波包变换的三维荧光光谱数据压缩方法

基于db小波包变换,采用频率分级阈值方法对三维荧光光谱数据进行了压缩。建立了数据的小波包分解树,根据对数能量熵最小原则确定最优树,通过频率分级阈值方法对最优树中的小波包系数进行压缩,并且用实验获取的数据加以验证。实验结果表明,和小波变换相比小波包变换能够更有效地保留数据的细节信息。通过和其他阈值法比较可知,频率分级阈值法具有更好的压缩率和数据恢复能力,其压缩分数达到90%,恢复分数大于98%,谱线相对误差小于1%。平行因子分析重构光谱与原始光谱的结果表明,小波包压缩能有效保留有用信息。     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

基于小波包方法的非平稳地震动模拟和设计谱拟合

提出了一种基于小波包分解和重构的模拟非平稳地震动并拟合设计谱的方法.该方法模拟出工程用地震动并调整频率分量,使其以一定的精度拟合设计谱.首先,利用5个参数生成了构成地震动加速度时程的小波包系数矩阵,并通过小波包重构获得加速度时程,该系数矩阵模拟了实际地震记录中频率随持时逐渐减小的特点.其次,将模拟的地震动利用小波包分解方法分解为具有高分辨率非重叠的小波包系数矩阵,然后根据设计谱调整频率分量.数值算例表明,该方法模拟的不同持时的加速度时程均能吻合同一设计谱,且迭代后仍然能保留地震动的非平稳特性.另外,该方法具有较稳定和较快的收敛过程,能在有限次调整迭代中实现较高的拟合精度.     

基于小波包分解的剩余电流接地故障选线方法

为解决电网发生单相接地故障后,无法对故障线路精确辨识的问题,提出了一种基于小波包分解的剩余电流接地故障智能感知方法。依据小波分析法和智能感知原理,针对接地故障产生的剩余电流进行故障信息采集,将收集到的剩余电流信息进行分析对比,以感知接地故障并进行故障识别;通过研究交流电源剩余电流在线式监测和基于小波变换方法的弧光接地故障诊断技术,利用小波包分解得到电流时频特性进行故障选线;分析故障线路和正常线路中电流特性的差异,并精确辨识出故障点;在仿真软件中对所提出的小波包分解基础上的故障线路选线方法进行了仿真。仿真结果表明,该方法能精确提取时频信息,有效确定故障线路。研究结果为站用交流电源接地故障选线方法提供了参考。     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能。     

基于小波降噪和EMD方法的风力发电系统齿轮箱故障诊断

将小波降噪和经验模态分解相结合,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断的方法。先对齿轮故障振动信号进行小波降噪预处理,再进行经验模态分解,对包含故障特征的固有模态函数用Hilbert变换得到包络谱,通过对包络信号做功率谱分析,提取故障特征频率,与未降噪信号处理的结果进行比较,降噪后诊断效果明显。     

小波包频带检索改进算法及其在电机故障诊断中的应用

针对目前在利用小波包处理非平稳信号的过程中,存在认为小波包分解频段是按频率连续递增排列的误区,在分析小波包原理和小波包分解重构过程中频段排列特点的基础上,提出一种将小波包分解的频段按照频段由小到大顺序排列的方法,以方便所需频段的检索。在Lab-VIEW平台下进行了仿真验证,证明该方法的正确性,并利用改进频段顺序的小波包分解和重构程序对电机转子断条故障进行诊断,取得了很好的效果。     

面向结构损伤预警的小波包能量谱识别参数

对Benchmark钢框架结构试验数据和润扬大桥悬索桥监测数据进行了小波包能量谱损伤预警分析,在此基础上详细考察了不同小波函数和小波包分解层次的损伤预警效果.结果表明:Daubechies小波和Coiflets小波适用于结构损伤预警,并且实际工程中应采用较大的小波函数阶次以获取较好的时域分辨能力和损伤预警能力;小波包分...