小波分析在滤波中的应用

小波分析是一种能同时在时间域和频率域内进行局部分析的新的信号分析方法。该文首先引入小波分析的概念,介绍了声音变换;然后根据地球物理勘探中数据量大,处理速度要求高的特点选用了Ｍｏｒｌｅｔ小波,并做了适当的简化,实现了小波正反变换,最后系统地探讨了在陷波,时频滤波,时变滤波中的应用,通过几个数学模型和一个物理模型的试验,均得到了理想的结果。     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．     

一种子带适应的图象恢复最小二乘迭代算法

研究了基于子波变换的图象最小二乘恢复技术,提出了一种具有子带适应性的选代算法实验结果表明,采用该算法的恢复图象的质量和迭代收敛的速率均优于常规的空域解法．     

多种小波基应用性能分析（Ⅰ）

将近年来提出的各种典型的小波基（小波函数）进行汇总,对其有关理论问题和应用时需要注意的具体细节进行详细分析,对科技工作者和工程技术人员有一定的实用价值。     

无线局域网的Wardriving入侵检测

为了对无线网络进行入侵检测,设计并实现了无线网络安全监控系统.利用Libpcap函数对无线传输的原始包进行捕获;根据IEEE 802.11 MAC层协议,对原始包进行协议解码;利用统计分析检测方法,对基于主动扫描的Wardriving入侵进行检测.测试结果表明,该系统能及时发现Wardriving入侵.     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果，提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误，然后把该模型应用于最近邻数据关联算法，并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态，有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明，该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

基于矩阵判定分析法和小波网络的银行信贷信用分类方法

分析了矩阵判定分析法和小波网络在解决银行信贷信用分类问题上各自的优缺点，并在此基础上将这两种方法结合起来解决银行信贷信用分类问题．实证分析表明，该模型比单独使用矩阵判定分析法或小波网络的分类准确率要高。     

基于多节点样条理论的漏磁数据去冗余压缩算法

为解决管道漏磁缺陷检测中采样数据的去冗余压缩问题，在利用小波去噪的基础上，根据多节点样条理论具有插值过程无需解方程组、逼近误差小、基函数有界支集的性质，通过构造一个对称的、局部支集的、拉格朗日型基函数，从而设计出一种能快速、高效地逼近原检测数据的去冗余压缩新算法，以提高管道漏磁在线检测数据压缩的实时性．用实验室检测到的漏磁数据对该算法进行了验证．结果表明，该算法具有很好的实时性及较高的数据压缩率．     

宽带随机激励下结构损伤的小波监测

小波变换已被用于监测结构发生损伤时所引起的响应信号奇异性，但是，当结构受宽带随机激励时，结构响应信号的奇异性也会由激励所引起．研究了分离激励和结构损伤两方面引起的响应信号奇异性的小波变换方法，并将该方法应用于美国土木工程师学会（ASCE）结构健康监测基准的有限元模型分析中．仿真结果表明，该方法是有效的．     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.