小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科，它与傅里叶变换相比，是一个时间和频率的局部变换。它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元，而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分，这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具，在信号分析中，因为奇异点包含了比较重要的信息，因此信号的奇异性检测甚为必要。本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理，通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换。     

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.     

基于小波分析对信号奇异性的检测

提出小波分析对信号奇异性的检测方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，并结合仿真实例对小波分析在奇异信号检测上的应用进行实际分析．     

基于小波分析对信号奇异性的检测

提出小波分析对信号奇异性的检测方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，并结合仿真实例对小波分析在奇异信号检测上的应用进行实际分析．     

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。     

奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究

由于小波变换不仅具有良好的时频局部化特性 ,而且还可以根据信号频率的变化自动调节时频窗口 ,因此利用小波变换可以有效地检测出信号的奇异性特征。文章在分析电力系统暂态故障信号的奇异性和小波变换奇异性检测基本原理的基础上 ,得出电力系统暂态故障信号奇异性的特殊性 ,从而提出利用小波变换进行故障暂态信号奇异性检测的算法 ,并且给出了仿真研究结果     

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.     

小波分析在低压断路器故障检测中的仿真应用

在复杂的现场条件下,各种影响因素的共同作用可能造成在线监测数据失真,信号的局部奇异点的奇异性通常携带了信号的许多重要信息。为保证分析诊断的准确,必须对在线监测数据进行去噪处理,本文论述了基于小波分析的信号奇异性检测原理,对实测信号分析的结论具有应用价值。小波变换具有在时域和频域方面的局部化能力,适合对非平稳信号的处理。小波变换系数模极大值的位置和幅度与信号的局部奇异性密切相关,本文提出了一种基于小波变换的去噪方法和奇异性检测的处理方法。与以往方法相比,该方法通用性强,且无需大量的统计信息。通过对实际的监测数据进行分析,验证了所提方法的有效性。     

基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。     

基于小波变换的串扰信号频率的检测

在对小波变换与串扰信号奇异性检测算法分析基础上,对印刷电路板(PCB)的设计中串扰信号频率产生进行了分析,进而推定串扰信号源频率检测方法.并通过PROTEL软件产生串扰信号数据,利用小波变换与串扰信号奇异性检测算法检测串扰信号取得准确频率范围.     

谐波小波及其时频剖面图在旋转机械诊断中的应用

分析了谐波小波的定义、特点,以及用谐波小波时频图、等高线图表示谐波波分解结果的方法。分析结果表明,这两种方法虽然可以直观表示信号的时频能量分布以及无噪声信号中的微弱奇异成分,但当信号中存在噪声时,用这些方法将难以检测信号的奇异性,因而它们在工程实际中几乎是没有用的。提出了谐波小波时频剖面图（Ｔｉｍｅ－Ｆｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｐｌｏｔ,即ＴＦＰＰ）方法,利用该方法可以检测含噪声信号的微     

小波分析在变压器励磁涌流识别中的研究

励磁涌流是影响变压器差动保护正确动作的重要因素,而如何区分励磁涌流和内部故障电流又是变压器保护存在的主要问题,为此,文中利用Coif5小波函数在奇异信号处理方面的优势,分别对励磁涌流和内部故障电流进行小波分析。仿真研究结果表明:经过小波变换后励磁涌流呈现周期性奇异点,而内部故障的波形无奇异点,coif5小波变换后的周期性奇异信号能够很好地识别励磁涌流和内部故障,且方法简单、可靠。     

基于小波变换和自相关分析的电缆故障测距研究

随着电力电缆应用的增多,对电缆故障测距的精确度要求也不断提高。本文提出了一种基于小波分解的信号相关技术,在此基础上引入小波变换和自相关分析方法。先对采集到的信号进行多层小波分解,运用小波变换进行信号滤波和奇异性检测, 然后运用搜索模极大值的方法找到高频分量中的奇异点,从而实现故障的自动精确测距。经仿真测得故障距离为1498.23m（预设距离1500m）,误差是1.77m,小于一个采样点的距离,满足要求。     

一种快速重构信号的方法è

从多尺度的思想出发，提出一种由小波变换的模极大值及造成小波变换模极大值眯的信号突变点的正规性快速重构信号的方法，在各尺度下，依小波变换模极大值及造成小波变换模极大值点的信号突变点的正规性来选取基函数拟合信号在该尺度下的小波变换，再作小波反演得重构信号，实验结果表明，它是一种快速而又有较高信噪比的重构方法。     

基于自适应小波基的刀具磨损检测

通过刀具磨损特征向量的定义和提取,建立了奇异性指数和刀具磨损的对应关系,并利用小波变换对切削力信号进行分析,实现了刀具的磨损检测。     

小波变换及其在钢丝绳断丝检测信号中的应用

目前钢丝绳检测信号中对断丝信号的处理仍比较困难,小波变换能够有效地探测正常信号中夹带的瞬态反常信号,并可以聚焦到信号的细节。简单介绍了小波变换的基本理论,并将其应用于断丝倩号的去噪平滑和奇异性检测,基本消除了干扰信号．有效地避免误判断丝;同时使奇异点更加明显,试验证明该方法效果明显。     

基于奇异值分解的连续小波消噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.