基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

一种新的小波变换及其性质——弱收敛意义下微分方程和对应积分方程的等价性

利用一种新的连续小波变换讨论微分方程和积分方程之间的关系,并且当h是对称小波时,能够把一类微分方程利用新的小波变换变换成等价的积分方程.它们在弱收敛意义下是等价的,从而将微分方程的讨论与积分方程的讨论联系起来,使得连续小波变换在讨论微分方程和积分方程的过程中得到应用.     

分形信号的多小波基表示

多小波具有单小波不能同时具备的正交性、紧支撑、对称性和高逼近阶的优点.在研究自相似信号多小波变换性质的基础上,利用离散多小波变换重构公式给出了产生分形信号的多小波模型,指出Wornell模型是该模型的特例(多小波重数γ=1时),并推导了由该模型产生的近似分形信号的时间平均功率谱计算公式.给出了该模型与已有模型比较的数值试验,结果表明该模型构造的信号能较好地近似分形信号.     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。     

基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计

为估计MPSK信号的码速率,提出一种基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计算法.首先,采用载频估计值将接收信号下变频至基带;然后选取多个不同尺度分别对基带信号做Haar小波变换以检测相位突变点,对多个尺度下小波变换的模做乘积性运算,显著凸显突变点的位置,极大削减了噪声;最后,对乘积性结果做快速傅里叶变换(FFT),便可得到MPSK信号的码速率.仿真实验表明,该方法可以在较低信噪比下估计MPSK信号的突变点和码速率,体现了良好的估计性能和优良的低信噪比性能.     

小波域数字调制信号识别与码速率估计

根据小波变换后幅值的方差大小识别信号调制类型和不同码元对应采样点相位差的个数识别MPSK信号,及变换后直流电平个数识别MFSK信号,分析MPSK信号经多个尺度小波变换所得系数模的平方和的频谱,及MFSK信号经一次小波变换所得系数模的第2次小波变换幅值的频谱,估计MFSK信号码速率.仿真结果表明,该方法具有较高的精度及抗噪性.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

小波奇异性分析在滑坡体位移监测降噪中的应用

利用信号奇异性与小波变换模极大值性质间的关系,研究小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法.介绍了小波变换和信号多尺度分解的基本理论、信号的小波变换模极大值在不同尺度下的传播特性与信号奇异性的关系.并利用实际数据资料,在Matlab下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了理想的效果.实验结果表明,将基于奇异性的小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理中是有效的.     

小波分析在钢筋混凝土梁损伤识别中的应用

为识别钢筋混凝土简支梁的损伤状况,对简支梁进行了逐级加载实验,每级加荷后卸荷,观测梁的裂缝,并测定梁的动力反应. 将钢筋混凝土简支梁作为无限自由度体系,并对该体系的动力方程进行小波变换,得到多尺度下的结构动力响应表达式. 信号经多尺度分解后,包含了信号中更多的结构损伤信息. 基于此,用DASP信号处理系统对钢筋混凝土简支梁各损伤阶段的动态信号进行二进制小波分解,通过分析各频段的波形,确定了梁的损伤.