基于小波变换的滚动轴承故障信号包络谱分析

小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分析提取非稳态的故障特征.实验结果表明,基于小波变换及希尔伯特包络谱分析的联合方法可有效突出滚动轴承典型故障的非稳态特征,可以准确地实现故障诊断.     

基于小波变换和频谱分析的交叉口群路径分级方法

为确定交叉口群的关键路径,建立了基于小波变换和频谱分析的路径分级模型.根据交叉口群交通关联性强的特点,通过小波变换对交通检测数据的降噪,以突显其短时变化特性;计算上下游交叉口进口流向交叉谱的一致性和位相,确定上下游流向的关联性和统计滞后关系,得出流向的特征向量,并应用模糊识别方法将路径分级,确定交叉口群的关键路径.采用南京市广州路交叉口群实测交通数据验证模型的有效性.结果表明,模型可实现交叉口群的路径分级,并识别其关键路径,为交叉口群交通信号协调控制奠定基础.     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

基于小波变换的火车车轮扁疤信号能量分析

火车车轮扁疤是火车行车事故的重大隐患之一,了解扁疤信号的能量分布情况对正确检测车轮扁疤有重要的意义．针对车轮扁疤信号具有持续时间短、突变快等特点,提出了一种运用小波变换的多分辨率分析和小波能量谱对扁疤信号进行分析的方法,通过比较扁疤信号在不同尺度下的能量密度,找出能量与各频段之间的对应关系,得出了扁疤信号的能量主要集中在2500Hz以下的频带范围内,在实际的车轮扁疤检测算法中只需分析频带范围为2500Hz以下的扁疤信号即可,通过实验验证了该能量分析方法的有效性．     

Spread Spectrum Watermark Based on Wavelet Transform for Still Digital Image

The proposed method inserts a watermark into the spectral components of the data using techniques analogous to spread spectrum communications,hiding a narrow band signal in a wideband channel.The watermark is difficult for an attacker to remove.It is also robust to common signal and geometric distortion such as JPEG compression,cropping and scaling.In addition,the watermark can be extracted accurately without source host image at the receiver.     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

基于小波变换的岩心高光谱特征提取及波谱匹配方法

探讨岩心矿物高光谱特征提取和快速波谱匹配的方法.将小波变换应用于岩心高光谱的特征提取,以多尺度小波系数能量值为特征表示方法,以光谱角度匹配为矿物波谱匹配方法.针对湖北省大冶市鸡冠咀铜金矿的10条实测光谱,采用光谱角度匹配方法对实测波谱与标准波谱的多尺度小波系数能量值进行匹配,得到的矿物匹配结果与钻孔柱状图中的实际矿物完全吻合,验证了该方法的可靠性.多尺度小波系数能量值可以作为岩心高光谱的波谱特征,光谱角度匹配法在岩心高光谱的波谱匹配中同样具备适宜性.     

基于谱熵和多尺度小波的码元速率估计方法

针对实际信号码元速率估计中噪声对估计精度的影响和小波方法最优尺度的选择问题,提出了一种基于谱熵分析和多尺度小波变换的码元速率估计方法。通过谱熵检测有效滤除带内噪声,并采用并行多尺度小波分析和精度函数分析提取最优小波尺度。实验结果表明,该方法的估计性能优于传统小波分析方法,并且在低信噪比情况下具有更好的估计鲁棒性。     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

基于小波-能量模式的回转支承故障诊断方法研究与应用

回转支承机械结构和工作条件特殊,导致其故障机制复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的故障诊断.提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的回转支承故障诊断方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对回转支承振动信号进行多尺度分解;根据回转支承低频故障特性,对小波分解后的低频区进行频谱分析,再结合各尺度频带能量谱进行回转支承故障诊断.通过对回转支承加速寿命试验中各阶段数据分析表明,该方法能够有效、准确地诊断出回转支承故障模式,相比单一的小波频谱分析诊断精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.     

二维非平稳信号的小波谱均衡分析方法

小波变换对信号的分时分频的精细表达和多分辨率的全面把握，使我们能更深入地认识信号和噪声的特性，便于基于小波域进行更有效的高分辩率的处理工作；而谱均衡处理技术是提高信号纵向分辨率的有效方法．本文结合上述两种处理手段，提出了一种小波谱均衡方法：先将二维非平稳信号进行小波分频处理，得到不同尺度的信号；然后将各尺度上的信号分别进行谱均衡处理，再将经谱均衡处理的不同尺度信号进行重建，从而得到高分辨率信号．利用小波谱均衡进行实际信号处理，处理结果表明该方法的处理效果要好于常规的谱均衡方法，它既能提高二维非平稳信号的纵向分辨率，同时又能保持原信号的固有特征．     

基于小波包变换的时间序列模型模态参数识别

提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.     

基于小波包能量谱和因子分析的结构损伤识别方法

为了消除环境温度对损伤识别结果的影响,提出了一种基于小波包能量谱和多元统计方法——因子分析的损伤识别方法.首先利用小波包能量谱法对结构动力响应数据进行分析,得到结构动力响应特征参数;其次建立结构动力响应特征参数的因子模型,用因子分析法去除环境温度对于动力响应特征参数的影响,并通过计算得到结构损伤指标;最后以钢结构平台仿...     

用小波变换谱均衡法提高地震资料的分辨率

谱均衡方法是提高地震资料分辨率的一种有效方法.通常,谱均衡方法是通过傅立叶正变换在频率域实现的,但是,傅立叶变换存在着先天不足的缺陷,即时-频局域性差,它不能分析信号的局部频率特性.小波变换方法的时-频局部性要优于傅立叶变换,它克服了傅立叶变换的不足,既能保证变换是可逆的,又可以分析信号的局部频率特性.文中充分利用小波变换与谱均衡的优点,利用小波变换与谱均衡相结合的方法,对不同尺度的分解结果进行谱均衡处理,以达到提高分辨率的目的.     

基于小波变换的低频数字水印嵌入算法

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法．二值水印首先经过Arnold变换后再嵌入在原始图像的低频部分，仍能保持良好的视觉效果，进一步证明了低频部分不是水印的禁区．实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波等攻击的能力．     

基于小波分析的进化谱及在故障诊断中的应用

在Priestley提出的基于小波分析进化谱理论基础上，对改进进化谱估计的性能进行了研究。首先，重点分析了小波分解的尺度与信号时变趋势和分辨率之间的关系，并指出了根据信号时变特征和分辨率要求确定合理的小波分解尺度。其次，讨论了权函数对进化谱估计能量泄漏现象的影响，指出了选用Hanning窗等作为权函数可以有效地抑制谱泄漏现象。仿真及在故障诊断中的应用与理论分析的结论一致。根据本文所提出的方法来估计非平稳信号的进化谱可以得到更高精度的结果。     

小波变换和神经网络用于红外光谱定量分析

为扣除开放光路法红外光谱中的背景干扰 ,发挥开放光路法的优势 ,提出了针对多组分气体体系的小波变换(WT)和人工神经网络 (ANN)相结合的红外光谱定量方法。该方法在数据处理阶段利用小波变换方法扣除了样品光谱中的背景干扰 ,然后通过计算谱峰强度和组分浓度之间相关系数的方法确定了待测组分的特征峰 ,最后利用 ANN技术实现了定量分析。该方法用现场实测光谱进行了检验。结果显示其综合性能优于其它几种常用的方法 ,是一种有效的红外光谱定量方法     

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。     

光栅参数与小波谱值的关系

推导了光栅参数与小波频谱值之间的数学关系.采用矢量衍射理论和标量衍射理论两种方法分别计算光栅的衍射效率,并分析两者近似相等的条件,导出光栅参数和小波谱值的关系.以墨西哥帽小波为例计算平面透射光栅的狭缝宽度,获得平面透射光栅参数、衍射效率和墨西哥帽小波谱值的关系.     

基于平稳小波域GSM模型的SAR图像去噪

为解决SAR图像处理中传统方法存在的图像边缘模糊、失真等问题,将平稳小波变换和高斯混合尺度模型（GSM）相结合,建立了基于平稳小波分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪,最后对各个方法的滤波结果用评估参数进行客观评价。实验结果表明,该方法具有比空域滤波及标准小波方法更优的去噪性能。