小波技术在氧化锌避雷器泄漏电流在线检测中的应用

为提高氧化锌避雷器泄漏电流的测试准确度,以确保设备故障诊断中的有效性和可靠性,采用小波技术对现场信号进行消噪处理,对消噪后的信号,利用信号的相关分析推算出阻性基波泄漏电流,仿真结果表明：与传统的信号分析方法相比,小波分析技术不仅能众噪声中准确提取待测泄漏电流信号,同时又可真实复现泄漏电流信号中的劣化特征,这对设备的早期故障诊断具有重要意义。相关分析的应用,则显著提高了测量的准确度,增强了设备故障诊断的准确性。     

小波包变换在滚动轴承在线检测系统中的应用研究

针对滚动轴承在生产过程中容易出现故障的问题,设计检测系统对生产的滚动轴承进行故障检测具有十分重要的意义。本文设计的以工控机、数据采集卡、AD/DA卡为核心,以加速度传感器、生产线控制装置为辅助的滚动轴承在线检测系统,可以实现在线检测滚动轴承故障的目的。滚动轴承在线检测系统与生产线运行同步,运用小波包变换的方法对滚动轴承的振动信号进行特征分析,实现对故障的实时检测,从而提高了检测系统的智能化水平。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

小波变换在继电保护隐藏故障检测中的应用

针对电网正常运行时继电保护隐藏故障很难被发现的特性,利用小波时频局部化的特性,提出了基于小波的继电保护启动性能监测方法,介绍了继电保护隐藏故障和小波理论,重点分析基于小波分析的继电保护启动性能监测方法,通过该方法能够检测出继电保护系统启动元件中是否存在隐藏故障。     

小波变换在心电图R波检测中的应用

本文描述了一套基于小波理论进行心电信号处理的方案及其实现,即根据小波变换分解后,各个尺度上信号的特征采取相应的措施进行滤波或者R波检测.文章同时介绍了该方案的Matlab仿真结果.该方案不但具有简易性和运算的快速性,并在R波检测部分加入时域校正,达到良好的R波检测的正确率.     

基于小波去噪的冷水机组传感器故障检测

对基于主元分析方法的冷水机组传感器故障检测效率取决于训练数据和被测数据的质量的问题进行了研究.采用小波变换剔除测量数据中的噪声,提高数据质量,从而提高故障检测效率.结果表明:在-1.0℃故障下,基于小波去噪的主元分析方法的故障检测效率达到了91％.在同等数值的正负偏差故障下,基于小波去噪的主元分析方法的故障检测效率对称性更好.故障检测效率与小波基函数的分解层次关系密切.分解层次越多,故障检测效率越高.所有的db族小波基函数在5层分解的情况下,-0.5℃故障下的检测效率均能达到90％以上.     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

从理论上探讨小波变换如何具体确定奇异点的位置及如何进行边缘检测。     

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。     

基于小波变换的三相流测量技术的研究

以电容传感器在线检测输油管道中油／水／气流体信号为基础,分析了测量原理。提出了基于小波变换的三相流流体信号的后处理的原理及方法,并具体分析了提取水／气相流体流速的过程。     

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。     

在线传感器突变信号的检测与区分

为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法. 针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系. 用小波频带分析技术,将高低频信号分离,并进行能量统计,根据高低频信号能量比例的变化,判断出突变信号产生的原因. 经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明,该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障.     

基于小波变换的自适应滤波器消除ECG中基线漂移

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器，其参考信号选择原始信号经小波分解后的高频部分。该滤波器可有效消除心电信号中基线漂移。经ＭＩＴ／ＢＩＨ心电数据库检验，取得满意的结果。     

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.     

小波域中值滤波器在陀螺寻北仪中的应用

研究了利用小波变换消除陀螺干扰漂移的方法．通过对陀螺寻北仪两位置寻北方案的分析，表明陀螺随机干扰信号是影响系统精度的主要误差源．为此将中值滤波与小波阈值去噪相结合构造了小波域中值滤波器，并应用于陀螺数据处理中．寻北试验结果表明，该滤波器在有效对白噪声滤波的同时也能较好地去除脉冲噪声，与传统的去噪方法相比，寻北精度提高20％，对陀螺各种干扰信号具有很好的抑制作用．     

抑制心阻抗信号呼吸基线漂移的小波变换法

提出了基于小波变换的循环减法来抑心阻抗微分波呼吸基线漂移。仿真表明，在呼吸基线漂移较大的情况下，该法可有效抑制多而又不使信号失真。     

一种基于双正交小波分解的自适应数字水印技术

提出了一种基于小波域上的自适应图像水印嵌入方法，它根据各小波子带的噪声敏感度和视觉掩盖特性，将基于Legendre序列的伪噪声水印添加到图像小波子带的特定数据上，实验结果表明，本水印具有很好的不可见性，并且对图像压缩和噪声干扰具有比DCT域水印嵌入算法更强的健壮性。     

采用解析模态分解和小波变换的损伤识别方法

针对希尔伯特-黄变换(HHT)在信号处理中存在的模态混叠现象,引入解析模态分解定理(AMD)提取时变结构响应的一阶本征函数,并构建一阶本征函数能量比指标识别结构的损伤位置.从损伤位置处的响应信号出发,引入连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的损伤演化过程.通过一个刚度突变和线性变化的三层剪切型结构数值算例,对一阶本征函数能量比和一阶本征函数小波能量变化率指标进行验证.结果表明:所提出的指标能够有效识别结构的损伤位置和损伤时间.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

边缘检测中的小波

讨论了以B样条平移函数作为光滑函数的两种二进小波及其对偶的特性，给出了它们的滤波器，支集宽度和中心，作为例子，绘出了n=2，3，4时的尺度函数。小波及其对偶的波形，这些小波常用于边缘检测中。     

形态小波变换及其在图象编码中的应用

提出了一种基于形态学的非线性小波分析方法，并将这种形态小波分析方法应用于图象编码上，与一般的小波分解方法不同的是，该形态小波分解采用非线性方法，分解结果中图象特征更明显，图象编码压缩比更高，解码出的图象更加清晰；同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现，分解运算简单，速度快。