信号处理技术在示波分析中的应用

综述了从１９９１－１９９９年信号处理技术在示波分析中的应用情况。     

小波变换用于示波计时电位法中重叠峰解析

基于小波变换的分频及时移不变性,将小波变换用于示波计时电位法中重叠峰解析的研究。探讨了极化电流大小、频率和示波信号中噪音、分解次数等因素对小波变换结果的影响。实验结果表明：小波变换能从含有噪音和背景的信号中提取有用信息,使信号中重叠峰获得了较好的分离,可用于多组分的定量分析。     

小波变换与神经网络结合用于示波计时电位测定

首次将具有数据压缩功能的小波变换与神经网络相结合用于Pb^2 等金属离子的示波测定，与反弹传播神经网络、小波神经网络相比，本方法具有更高的预测精度和更少的收敛迭代次数。这一方面是因为使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入，压缩后的信号不仅提取了原信号中的特征信息，而且使内络输入的数据点数大幅度,大大提高了网络的运算速度。另一方面，由于选用了较高次分解所得的高频部分作为网络输入，从而即使在原始信号中含有较高的噪音时也能获得较高的预测准确度，因此，将具有压缩功能的小波变换与神经网络相结合的方法必将得到广泛的应用。     

小波变换在热分析信号处理中的应用

用小波分析方法对热分析信号进行多分辨率分析，达到很好的滤波效果。经小波方法滤波后的热分析信号能有效地进行人工干预判峰或自动判峰，使研制的热分析仪性能有了很大提高。小波变换程序用ＶＢ语言实现，与热分析仪的操作环境融为一体。     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响，提高重力异常测量值的精度，在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上，将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波做了对比，以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据。理论分析和仿真实验表明，自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响，但在相同情况下，自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性。     

小波变换在噪声信号处理中的应用研究

基于噪声信号处理的故障诊断技术中的一个重要内容就是如何从大量、繁杂的噪声信号中提取有用信息．在讨论了基于噪声信号处理的故障诊断技术特点的基础上,重点介绍了如何利用小波变换中的多分辨分析和小波包分析来对噪声信号进行处理的原理、方法以及基于Matlab小波分析工具箱的噪声信号特征提取技术。     

示波分析新方法研究

提出了电压反馈的示波分析新技术，并将流动注射系统应用于示波分析，建立了示波流动注射分析法，即动态示波分析法；设计了适用于示波分析的流通池，研究了新方法的重现性、灵敏度及影响去极剂峰高的各种因素。实验表明，新的示波分析法重现性较好，简便快速灵敏，为示波测定的实际应用找到了可行的途径。     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。     

小波分析及其去噪性能研究

小波变换是一种具有一定时间和频率分辨率的分析方法．为了寻找更有效的去噪方法，对连续小波变换(CWT)、离散序列小波变换(DTWT)和正交小波变换(QWT)作了理论分析。结果表明：CWT对噪声具有良好的抑制作用；DTWT在通过域值处理的同时，也考虑了因噪声造成的某些信号细节的丢失；而QWT则能有效地提取淹没在噪声中的微弱信号。与传统的傅里叶变换(FT)相比较，具有显著的优点，值得关注。     

LWT-FLP去噪算法在FBG传感器信号处理中的应用

为了提高传感器信号处理的精度,结合提升小波变换和前向线性预测算法优势,提出了一种应用于FBG传感器信号处理的LWT-FLP去噪算法。研究结果表明：信号经FBG处理后展现出显著的去噪效果,且与处理前具有相似的变化趋势,FBG传感器可代替标准电磁流量计使用,具有相同功能。LWT-FLP算法相比于G-FLP算法及FLP算法这两种传统算法,去噪效果更佳。加速度计输出信号经LWT-FLP算法去噪后,不论是方差还是均值相比原始结果下降幅度都很大。     

小波变换理论及其在信号处理中的应用

详述了小波理论产生的实际背景和发展状况，对小波变换的定义、时频局部性及处理突变信号的能力作了分析．最后，讨论了小波变换在信号处理中的应用，并展望了其应用前景     

冲激信号在信号分析中的应用

冲激信号是常用信号中一种非常重要的信号,主要分析了它在信号卷积运算、信号傅里叶变换和连续信号抽样中的应用．     

傅里叶变换技术在交流示波计时电位法中的应用

将Ｆｏｕｒｉｅｒ变换技术应用于示波信号的处理,提出了高次微分示波图的频谱分析和高次谐波示波计时电位法。用于示波图中背景和噪音的扣除及定量测试,获得满意的结果。     

Application of spline wavelet transform in differential of electroanalytical signal

Investigating characteristics of spline wavelet, we found that if the two-order spline function, the derivative function of the three-order B spline function, is used as the wavelet base function, the spline wavelet transform has both the property of denoising and that of differential. As a result, the relation between the spline wavelet transform and the differential was studied in theory. Experimental results show that the spline wavelet transform can well be applied to the differential of the electroanalytical signal. Compared with other kinds of wavelet transform, the spline wavelet transform has a characteristic of differential. Compared with the digital differential and simulative differential with electronic circuit, the spline wavelet transform not only can carry out denoising and differential for a signal, but also has the advantages of simple operation and small quantity of calculation, because step length, RC constant and other kinds of parameters need not be selected. Compared with Alexander Kai-man Leung’s differential method, the differential method with spline wavelet transform has the characteristic that the differential order is not dependent on the number of data points in the original signal.     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点，提出两种新的函数，对化学信号进行n次小波变换，得到了信号的近似2n阶导数．由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现：对于含噪信号，小波变换法有效滤除了噪声，所得结果的信噪比明显高于前一种方法；同时还可分离重叠峰，提高谱图分辨率．该方法函数形式简单，易于编程，为处理化学信号提供了新的途径．     

基于小波变换的按摩手法肌电信号分析

为通过滚法的量化结果分析为按摩手法的评定及训练提供一定的参考依据, 利用表面肌电仪采集按摩师及初学者滚法相关肌群的表面肌电信号, 采用小波变换算法对信号进行多分辨率分析, 进而研究其能量分布。实验结果表明, 在滚法操作中, 按摩师75%的能量集中在低频段, 其中肱桡肌的能量占总能量的40%, 而初学者能量分布与之有显著差异。在掌握正确的操作要领前提下, 初学者应注重肱桡肌能量的训练。     

涡流检测自然裂纹与信号处理

在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估.采集了自然裂纹 ECT 信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理.首先将 ECT 信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号.对一维和二维 ECT 信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和自噪声中的缺陷信号非常有效.     

Matlab在"数字信号处理"实验教学中的应用

信号处理正在从模拟处理方法逐步转向数字处理方法,数字信号处理是一门阐述数字信号处理基本原理、方法和实现的课程,是进行数字信号处理的基础,对进行数字信号处理具有实际的指导意义.在这门课程的课堂和实验教学过程中引入Matlab软件可以帮助学生理解数字信号处理的基本原理,提高学生的兴趣和教学质量,增强学生实验的效率和效果.