小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

用小波分析函数的正则性

信号中的不连续性和瞬变现象常常携带着重要的信息．霍尔德(H)条件是用来描述函数正则性的．傅立叶变换是分析信号奇异性的传统方法．然而它只能反映信号正则性的整体状况，而不能确定奇异性的位置和大小．由于小波具有时．频局部性，因此与频域方法相比，小波方法更能有效地分析函数的局部正则性．     

嵌入式实时数据库设计关键技术研究

从连续小波变化求信号极值点和离散小波变换检测随机信号频率结构的突变两个方面分别进行了描述。指出小波神经网络在电路故障诊断中的优势与发展前景以及小波分析方案的软件实现。最后指出了小波分析理论在电路系统故障诊断中的不足之处和发展方向。     

小波分析在线性负载仿真控制中的应用

通过小波、尺度函数与多分辨率的理论分析，对线性负载仿真控制器机组转速信号进行了时频局部化分解，发现奇异点的位置和空间分布状况，可精确地描述信号的局部奇异性，为故障诊断提供了新的技术和方法。     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理，并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中，即通过二进离散小波变换，把实际噪声信号进行多层小波分解，使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示，为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据。     

工程信号中的小波采样与小波分析

基于墨西哥小波母函数，详细地分析了小波分析中的采样与Ｆｏｕｒｉｅｒ分析中采样的差别，小波分析中，在满足信号分析的采样定理条件下，先对信号和小波正交基进行一次采样后，再进行２次采样，并研究了Ｌ＾２（Ｒ）中信号的小波直接分析和小波时频谱，还对现场信号，时变信号，调相和奇异等模拟信号在不同频率成分上的分解作为实例对小波分析的聚集原理进行了论证。     

基于时频分析的内燃机曲轴轴承磨损故障的诊断研究

内燃机曲轴轴承所受到的冲击信号是非平稳、时变信号，用传统的诊断方法难以进行故障的早期发现和诊断．论文运用振动测试技术，测取不同间隙下主轴承座及机体上的振动信号，然后充分利用了小波包无冗余、无疏漏、正交地分解信号到独立的频带内的能力及时频分布对时变信号良好的描述能力，发展了一种基于小渡包的重分配平滑伪魏格纳维尔分布的时频分析方法．通过对振动信号进行了分析比较，其干扰项少而分辨率高，既能定性揭示曲轴轴承磨损故障的变化规律，又能定量地诊断该故障．     

电力系统故障信号的小波分析和处理方法研究

将小波分析方法应用于电力系统故障信号分析和处理，获得了小波包分析和数据压缩处理两个方面较好的结果。在给出小波分析概念的基础上，较为详细地讨论了离散二进正交小波算法，并利用该算法分析了电力系统故障信号，获得了较好的结果。     

应用小波分析研究信号消噪

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时，频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现象。用Daubechies小皮分别对信号本身的奇异性，噪声的奇异性进行分析，结果表明，二者具有较大的不同。因而，将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以透平压缩机组为例，分析了小皮分析在故障诊断中的应用。用小波进行信号降噪的方法是，先对机组轴承径向报动信号进行处理后再进行特征提取，使故障诊断过程变得容易，很好地保存了瞬态信号的尖峰和突变部分。     

奇异信号的小波分析

对奇异信号的小波分析理论做了定性的描述，并引用小波变换模极大值在多尺度上的变化规律来表征信号突变点的特性。     

基于小波分析的微弱信号处理

应用离散小波变换对微弱数字信号进行分析及处理．离散小波变换具有时频分析特性，能将信号的细微变化反映出来．对实验获取的微弱信号进行小波变换分析的结果表明：离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比，有利于从噪声中提取微弱信号。     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ 重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解、重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳．     

多尺度分析在水下声场弱信号探测中的应用

利用小波变换的时—频局部化性质，对激光探测水下声场弱信号进行正交分解，得到在各个尺度下的细化信号及平滑信号，从而对信号进行全面细致的分析．实验结果表明：小波分析方法适合于微弱信号的检测和特征提取，在改善了信噪比的同时，还保持了很高的时间(空间)分辨率．小波分析具有准确度高，抗噪声性能好，检测范围宽，灵活方便等优点．     

向量小波的构造及其在语音信号增强中的应用

构造了一种新的二进向量小波，借助于ｒ重多分辨分析思想，给出了向量小波的离散化表示及其分解，重构的快速算法，以浮动阈值进行信号去噪，获得了一种新的语音信号增强算法，实验结果表明：此种算法可使得信号中的加性噪声几乎完全消除，重建后的波形又保留原信号中尖锐陡峭变化的曲线轮廓，效果颇佳。     

基于小波变换和独立成份分析的磁共振信号处理

在信号处理中，小波变换和独立成分分析均为重要的分析方法。从信号的噪声处理方面，因为往往得到的数据是信号的采样，因此使用离散小波变换有助于对相应的自相关噪声进行白化；对于磁共振中得到的其它任务相关信号，独立成分分析则可避免模型的局限，对各种独立成分进行解析从而为进一步理解各成分的意义提供依据。     

基于小波变换的奇异信号检测研究

奇异信号的奇异点经常携带有比较重要的信息,它是信号的重要特征之一.证明了小波变换能用来检测信号的奇异性,利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,可以分析信号局部奇异性.信号局部奇异性用李氏指数来描述.研究了奇异性检测小波基的选择条件.给出了实例分析,结果表明,小波变换在信号奇异性检测和局部化分析方面具有优异特性.     

小波分析在故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以钻井泥浆泵为例，分析了小波分析在故障诊断中的应用。结果表明，用小波降噪的方法先对泵阀信号进行处理后再进行特征提取和故障诊断变得容易；用小波进行泵阀信号的消噪可很好地保存瞬态冲击信号中的尖锋和突变部分。     

用混合分析方法设计供电质量分析仪

通过对电能质量常用算法优缺点的分析,设计了快速傅里叶变换(FFT)和小波分析相结合的混合分析算法.此算法能够根据信号是否具有突变而选取合适的分析过程.描述了主要算法的设计原理及基于DSP处理器的硬件设计,并通过仿真验证了算法的可行性.     

基于小波理论的GPS信号分析

根据小波的多分辨率分析理论，对GPS信号和SA信号做了多级去噪处理，得到了较好的去噪效果，达到了差分的定位精度，通过对GPS信号的频域分析认识到SA信号既有低频成分又有高频成分，并具有对称性，用含SA的GPS信号与不含SA的GPS信号差，得到SA信号的样本，和含SA的GPS信号具有极强的相似性，进一步证明了上面的观点，这对加密解密研究具有一定意义。