小波分析在土木工程结构健康监测系统中的应用研究

利用小波分析多分辨率的特点对结构损伤进行在线检测,判定结构损伤位置。在阐述了土木工程结构健康监测系统的组成、监测内容模块的功能及其特点和小波分析进行损伤识别的原理以及结构损伤的多尺度分析的基础上,通过对单层混凝土结构实验台的加速度信号进行小波分析,得到结构损伤的时刻,通过研究信号小波变换的尺度函数确定了损伤的位置,试验表明,该方法具有一定的实用价值。     

基于振动模态小波变换模极大的结构损伤检测

给出了将小波奇异性检测原理应用于结构损伤检测的方法:对结构的模态振型进行离散小波变换,根据小波变换模极大诊断结构的损伤位置;利用BP神经网络模拟多个尺度下小波变换模极大与损伤程度之间的非线性关系,根据网络的输出诊断结构的损伤程度.为了检验该方法的有效性,以某简支梁损伤检测为例进行了数值模拟,结果表明,利用离散小波进行结构损伤检测,无需计算Lipschitz指数,而且精度可满足工程要求.     

小波基带宽的变化对结构损伤识别的影响

分析了小波变换在结构损伤检测中的应用 ,证实选择具有不同带宽小波基对检测结果可起到关键性作用 .小波变换可以看作是一组带通滤波器 ,小波滤波器通过多尺度带通和自相关加强特性 ,对结构的动力信号进行实时检测 .利用灵活的多尺度带通小波滤波器组 ,对结构振动信号作滤波分析 ,结构所有的自然频率特性可以同时在时频空间出现 .通过观察不同带宽内振动信号的时频变化来判断结构损伤存在     

小波尺度谱在AE信号特征提取中的应用

通过分析典型声发射信号及其特征提取,将小波尺度谱引入到声发射故障诊断领域,首次提出了声发射信号的小波尺度谱分析法。给出了小波基函数及其参数的选取,克服了声发射信号小波尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷。将小波尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确。仿真分析和实验研究均表明小波尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测与故障诊断。     

基于转角模态小波变换的连续梁损伤识别研究

针对采用基本振型进行小波变换识别连续梁支座附近损伤的困难,提出了运用转角模态小波变换识别损伤的方法.该方法在对连续梁转角模态进行有限元分析的基础上,用墨西哥帽小波做连续小波变换,并由多尺度小波分析确定损伤位置,由低尺度上的小波系数模极大值识别相对损伤程度,由小波系数线特征确.定损伤类型.通过对一具有离散裂缝、裂缝群和局部刚度下降三类损伤的连续梁做数值计算分析,验证了方法的有效性.该方法对连续梁损伤识别的工程应用具有参考价值.     

基于小波变换的轮胎多尺度边缘检测

本文提出了基于小波变换的轮胎多尺度边缘检测的方法。将小波变换用于图像多尺度边缘检测,根据轮胎的图像特点,为了提高图像边缘检测的精度,对小波滤波器系数进行了分析,为了得到较好的边缘检测效果,对尺度进行了确定。     

小波变换模极大值多尺度边缘检测算法分析

文章利用小波变换和多分辨率分析的性质,从多尺度角度对图像边缘检测算法进行分析,总结出小波变换模极大值多尺度边缘检测算法。通过对标准图像Lena进行小波变换模极大值多尺度边缘检测结果发现,其比小波变换模极大值边缘检测算法和Canny算法在部分边缘检测中得到了更多的细节信息,使图像变得更真实。     

基于小波多分辨率系数模值的并发故障检测方法

提出了利用小波分析技术进行信号奇异性检测的多重并发故障检测方法。利用小波多尺度分解技术,将信号进行多尺度的小波分解,得到不同尺度下的信号高频分量的小波系数模值,并根据奇变信号和噪声信号小波系数模值的差异,采用软阈值去噪法,对其高频分量小波系数进行去噪处理,获取不同尺度上突变信号的小波系数模值,实现对故障的检测,并可根据不同尺度上小波系数模值的对应关系,实现对多重并发故障的区分。对电网信号分析的仿真结果证实了该方法的正确性和可行性。     

应用小波变换尺度谱检测行波暂态信号

介绍小波变换定义、性质和时间尺度分析,研究小波变换的尺度谱检测无噪声和有噪声条件下的行波暂态信号的能力．通过检测尺度谱图的峰值实现对行波暂态信号的检测．对三种小波变换的尺度谱和参数选择进行仿真和比较后表明,选择好合适的小波和参数,即使在较低的信噪比条件下也有相当好的检测效果．与只用小波变换检测相比,尺度谱图法检测表现更好,适应性更强．     

基于小波最优重构尺度的AUV推进器故障检测方法

针对采用传统小波方法检测外部干扰下自主式水下机器人(AUV)推进器故障时存在的故障检测灵敏度较低问题,提出一种基于小波最优重构尺度确定的AUV推进器故障检测方法,基于小波Shannon熵的小波最优重构尺度确定方法确定离散多层小波分解后细节系数的最优重构尺度,目的是滤除外部干扰等与故障无关信号,并选择故障信息含量最多的最佳重构尺度进行小波单支重构以识别AUV推进器故障特征.AUV实验样机水池实验结果表明,与传统小波方法相比较,所提方法故障检测灵敏度提高了27.78%.     

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

边沿作为图像视觉的最主要特征，成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力，而且可以结合多尺度信息进行检测，因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。     

基于小波变换的信号特征与突变点检测算法研究

采用小波分解可以很好地研究信号的自相似性.小波变换能够分析信号奇异点的位置及奇异性强弱,即通过小波变换后的局部极大值在不同尺度上的衰减特性来衡量信号的奇异性.介绍了小波变换的基本概念,对信号特征和突变点检测算法进行研究,利用小波多分辨分析将突变信号进行多尺度分解,通过分解的信号确定突变点位置.通过Matlab实验,分析了信号奇异点定位和小波检测的结果,当小波变换尺度越精细时,检测突变点位置越精确,验证了小波变换是分析信号自相似性和突变点检测的有力工具.     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用

合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用多尺度二维离散小波分解方法,提高检测准确率.图象匹配采用灰度归一化的灰度相关匹配方法,提高匹配精度.实验证明,采用该法进行目标检测能获得较好的效果.     

基于小波包频带能量检测技术的结构损伤诊断

小波包变换能将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频段, 而各频段信号的能量变化包含着丰富的信息.以悬臂梁为实验对象,对不同损伤程度下的振动信号进行小波去噪后,通过4尺度小波包分解和重构,得到了其能量谱图.实验结果表明:损伤程度不同,小波包能量谱图明显不同.因此可将敏感频带的能量值作为损伤程度的特征值进行损伤诊断.     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

基于神经网络的VBR视频流量建模及预测

为解决视频流量预测问题,结合神经网络和小波技术建模IP(Internet Protocol)网络视频流,提出了利用神经网络预测尺度因子的预测算法.对可变比特率的压缩视频流完成小波分解,得出尺度因子.通过对尺度因子的预测和小波重建,完成视频流量预测.尺度因子的归一化特性简化了神经网络处理过程.对真实VBR(Variable Bit Rate)视频流的流量预测实验表明,模型对IP网络普遍应用的高压缩比视频流具有良好的预测能力.     

基于Morlet小波尺度参数寻优的匹配追踪时频分析

与短时傅里叶变换、连续小波变换、广义S变换等时频分析方法相比,匹配追踪方法具有更高的时频分辨率,但传统的贪婪迭代算法计算效率较低。以Morlet小波作为时频原子进行匹配追踪,通过分析尺度因子不同时Morlet小波时频原子在时间域的形态,比较信号向频率、相位和延时相同,仅尺度因子不同的不同时频原子投影的投影值,认为尺度因子对时频原子的形态具有较强的控制作用,因而对时频原子和信号局部特征的匹配性能具有较强的控制作用。基于以上分析,在利用复地震道计算信号的瞬时信息作为时频原子频率、相位和时延等参数的基础上,对Morlet小波时频原子的尺度参数首先进行一维寻优,在得到最佳尺度因子基础上对时频原子参数进行微调,提高了计算效率。针对模型测试了算法的有效性及在去除噪声和薄层厚度求取等方面的应用前景。     

基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高低信噪比下对海水中被衰减的轴频电场信号的检测能力,提出一种基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测算法.首先,使用小波变换对信号进行分解,并对噪声能量进行估计;然后,利用小波尺度相关对噪声和信号进行分离,并采用均值滤波降低小波系数平移的干扰;最后,提取最大尺度的相关系数作为特征值,对信号进行滑动检测.通过该算法和小波熵算法对实测数据和仿真数据进行处理和对比分析,结果表明:此算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.