基于离散小波变换的超宽带信号检测

在超宽带通信系统中,满足FCC频谱功率限制的信号的功率谱密度极低,类似白噪声,这对非合作侦收方而言,加大了其对信号的检测难度.针对这一问题,本文提出一种基于离散小波变换的检测方法.首先对仿真出来的OFDM-UWB信号在噪声干扰条件下进行小波变换与傅里叶变换,然后在不同的信噪比条件下对信号的两种变换进行对比仿真.仿真结果...     

涡流检测信号的独立分量分析预处理

提出将一种求解盲源分离问题的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法应用于自然裂纹涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)信号的预处理中。利用一种基于负熵极大的FastICA算法,分别对实验产生的疲劳裂纹和应力腐蚀裂纹ECT信号进行了处理,实现了ECT信号中缺陷分量与探头提离信号、部分噪声信号的有效分离。为了验证算法的有效性,同时采用小波分析算法对相同ECT信号进行了去噪处理。结果表明ICA算法在ECT信号处理中具有独特优势。     

小波分析与人工神经网络结合对混凝土缺陷超声信号识别的应用

混凝土缺陷的无损检测的准确率和可靠性一直不太理想.本文根据混凝土缺陷超声检测信号非稳态的特点,利用小波包变换提取反映缺陷性质的特征值,并运用神经网络模式识别技术对特征值进行缺陷识别.预制了一组具有裂缝缺陷的混凝土试件,并对其进行了检测,检测结果表明利用小波包变换与人工神经网络相结合的方法进行缺陷识别,可使缺陷位置和范围的判别获得较高的准确率.     

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.     

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.     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式．从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法．经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信息和波形都有较好的恢复作用,克服了均值滤波及中值滤波法造成原信号边缘模糊的缺陷．该方法可推广到其它信号的处理,具有一定的理论意义和实用价值．     

一类非高斯噪声的统计特性及其去噪研究

首先利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声--双模噪声的统计特性进行研究;其次,详细研究了利用小波包变换和随机共振来消除信号中夹杂的双模噪声.理论分析和仿真表明:此方法具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量的处理方法要优越.     

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     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

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．     

基于神经网络正向模型和遗传算法的涡流检测自然裂纹形状重构

提出了一种基于神经网络正向模型与遗传优化算法从疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing, ECT)信号重构裂纹形状的方法.人工制作了疲劳裂纹试样,利用一种小波分析方法对采集的疲劳裂纹ECT信号进行了去噪预处理并提取了信号特征.随后通过破坏性检测方法获得了裂纹的真实形状.在建立疲劳裂纹参数化模型基础上,利用经过处理的裂纹ECT信号和裂纹形状参数样本库对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络进行训练.遗传算法首先创建大量表示裂纹形状参数个体的初始种群,输入经过训练的神经网络,得到对应的ECT预测信号,然后运用遗传策略进行迭代反演优化,搜索裂纹形状最优解.重构结果表明该方法具有快速、精确的优点.     

形态小波在中厚板表面裂纹缺陷检测中的应用

中厚板表面裂纹缺陷在图像中容易受背景噪声和氧化铁皮的影响,传统的图像处理方法很难将裂纹缺陷从图像中检测出来.提出了将形态小波变换应用于中厚板表面裂纹缺陷检测的方法.该方法利用小波分解对突变信号的检测能力,结合裂纹缺陷在形态上近似于直线的性质,将裂纹缺陷从图像中准确提取出来.实验证明形态小波用来检测中厚板表面裂纹缺陷比用其他方法更有效.     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。     

用小波变换和多项式拟合提高地震资料分辨率

用小波变换研究了地震勘探信号小波变换的过零点特性。提出了用小波变换的过零点匹配提取地震勘探信号同相轴变化信息，并利用所提取信息和多项式拟合消除随机噪声，同时增强信号高频，使信号信噪比和分辨率都得到显著提高的新方法。该方法对地震道进行小波变换，对变换结果进行过零点匹配求出地震同相轴变化信息，沿同相轴对地震道的小波变换系数进行多项式拟合得到去噪的小波变换系数，对去噪后小波变换系数进行高频增强并进行反变换便得到具有高信噪比和高分辨率的地震道。理论分析和实际处理结果表明，该方法能有效地提高地震勘探信号的信噪比和分辨率。     

电力扰动信号的小波形态学去噪方法

电力系统运行中扰动现象对供电质量和系统的安全运行造成了极大的影响.为了找出各种扰动现象的规律,减少、避免扰动发生,通常采用小波变换方法从噪声中提取扰动信号,但有些扰动信号与噪声的小波变换系数值相近,且低于阈值被当作噪声去掉,导致信号失真.本文提出了一种小波形态学融合的去噪算法.仿真结果表明:该融合算法能有效消除噪声并能...