小波分析及其在弱信号处理中的应用

应用离散小波分析进行数字弱信号分析及特征提取。离散小波分析具有时一频分析特性，能将信号的细微变化反映出来。对实时获取的数字弱信号作离散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，十分利于从噪声中提取微弱信号。     

弱信号检测技术研究

本文对弱信号的定义和弱信号的应用范围进行了概述,综述了微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况,重点比较了目前在微弱信号检检测技术中应用的方法:相关检测、离散信号的统计处理,基于小波分析的微弱信号检测,基于混沌振子的微弱信号检测,最后总结各个方法的特点.     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

小波变换数字算法及其在高压输电线保护中的应用

从电力系统继电保护应用的角度，结合香农采样定理，深入探讨了连续信号和离散信号的小波变换的关系，给出了离散信号的积分小波变换和离散小波变换的数字计算方法。从理论上研究了信号小波变换的误差与尺度函数和小波函数的关系。结果表明：小波变换的误差来源一是信号在尺度空间的投影与抽样空间的投影转换，二是小波以及尺度函数的选择。小波的时频定位特性越好，即时间频率窗的面积越小，计算误差越小。阐述了小波分析在电力系统高压输电线路的行波保护以及单端暂态量保护中的应用。     

离散小波包分析在非平稳信号处理中的应用

用离散小波包将振动信号分解到不同的频带，然后对感兴趣的频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率．对306滚动轴承的保持架缺陷作出了实际诊断，诊断结果与理论较为符合，证明离散小波包是一种有效的弱信号提取与诊断方法．     

离散小波变换在电力系统故障检测中的应用

传统的傅立叶分析难以处理电力系统故障时产生的暂态信号.小波变换具有良好的时频局部化特性,为分析非平稳、突变信号提供了有效的途径.通过多尺度分析,将连续小波变换离散化,得到适合数字信号处理的快速算法——离散小波变换.最后给出了应用离散小波变换进行输电线路故障测距的实例,通过仿真分析证明该方法可以极大地提高测距精度.     

Haar小波的离散化消噪方法及其应用

介绍一种Haar小波离散化消噪方法,并应用该方法进行信号和图像消噪处理.首先将信号或图像用该方法实现计算机的离散化抽样取点,然后结合小波阈值方对含噪信号或图像用Haar小波作消噪处理,并进行离散平滑,实现连续小波离散化处理.该方法对信号和图像的消噪处理的效果好,具有广泛应用的价值.     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

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。     

一种基于小波的数字调制信号识别算法

小波包变换理论上可以实现信号频带的均匀划分,从而更好地提取信号的时频特征.作者首先介绍了卷积型小波包算法,然后分析了三种主要的数字调制信号的小波变换特征,提出了一种基于小波的数字调制信号识别算法,仿真结果表明该算法能够识别典型的数字调制信号,而且具有较好的抗噪声性能.     

完备正交积分变换下的信号重构

通过对香农(Shannon)采样理论的进一步研究,得到在完备正交积分变换下由离散采样值重构连续信号更一般的采样理论及其推论.通过选择其中不同的正交函数K(x,t),可以得到不同的积分变换式和不同的信号f(t)重构式,而香农采样定理仅是这种采样理论的特例.     

基于ARM嵌入式平台的雷达数据采集系统

针对雷达接口信号测试复杂问题,提出了基于ARM9系列嵌入式平台作为硬件开发平台的雷达数据采集系统。将采集系统按照便携式数据采集系统和数据管理及分析系统两大分系统进行了详细阐述。     

改进包络滤波算法及在电路信号中的应用

分析多次采样取平均值和经典的包络均值方法,指出这两种方法的优缺点.提出改进的增量包络均值滤波(I-EMF)算法:先将采样信号递归平均重建,以削弱幅值过高的噪声信号点;然后在实时提取的重建信号上下包络中引入合理的衰减量;最后计算包络均值作为真实信号的估计值.通过仿真分析和实验验证,该算法具有较好的信号处理与去噪性能.     

火灾探测的能量模型及其应用

从传感器信号及信号处理角度深入分析了受探系统的能量释放特点，建立了火灾信号检测的能量模型，提供了计算火灾探测的误报警率和漏报警率的理论公式和一种解决误报警问题的火灾信号处理方法。     

瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

由已知幅度谱及部分采样点恢复信号与采样频率的关系

恢复信号所需的已知采样点数占信号总长度的比例Ｐ与采样频率有关，在一定条件 下，提高采样频率，可使Ｐ远小于三分之一。已知的采样点可不限于从信号的第一点开 始，也不限于是一段连续的采样点。本文的研究结果扩大了信号重构方法的应用范围。 试验例子的计算机计算结果与理论分析相符。     

周期和冲击混合特征信号的自适应波形分解

导出了一种适合于分解机械动态信号的基元函数，它与提出的自适应信号分解方法相结合，能够将机械动态信号分解为正弦波和冲击响应的线性展开，因此不仅可以从信号中提取平稳的周期波形，而且还可以提取非平稳的冲击响应波形，特别是当信号中同时含有2种特征波形时，可以将其分别提取出来。转子冲击实验结果也证明了所推导的基元函数的有效性，并与Gabor基元函数进行了比较，表明应用提出的基元函数能够更有效地提取信号中的冲击响应波形。     

吉布斯现象的MATLAB实现

在信号分析中,复杂周期信号可用一定的数学工具将其展开为一系列的谐波信号,反过来,一系列的谐波信号可合成得到相应的周期信号.用Matlab编程,实现了信号的合成,吉布斯现象的效果相当明显.     

超宽带在煤矿井下穿透障碍物杂波信号的抑制方法

传统的奇异值分解、主成分分析、独立成分分析等谱分析方法很难分离目标信号和杂波信号。根据煤矿井下杂波信号起伏较大的特点,利用经验模态分解与参考独立分量分析(ICAR)联合抑制超宽带在煤矿井下穿透障碍物杂波信号。仿真结果表明:改进的ICA-R方法抑制杂波效果显著,分离出的目标回波幅度得到提高,消除了杂波区域中起伏信号的影响。该方法可以抑制杂波对目标信号的影响,有效地分离出目标信号。     

线性调频-巴克码雷达信号的分析与处理

介绍了一种新型的雷达信号,该雷达信号是一种采用脉内和脉间混合编码的脉冲压缩信号．通过理论推导和分析得出混合信号的频谱与子脉冲线性调频信号的频谱基本相同,这个结果与用计算机模拟所得结论一致;分析该混合信号的处理机理并且给出这种信号的一种处理方法．