小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

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．     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法．对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组，将信号划分到不同频道上．滤波器每作用一次，数据点减半，采样的时间增至两倍．选取轴承缺陷所在频段的数据插零，将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率；然后通过AR功率谱分析轴承运行状态，诊断出轴承对应的故障．对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断，诊断结果与实际较为符合．证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法．     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.     

小波变换在检测粘接件信号特征中的应用

在对金属与非金属粘接件性能检测的分析处理中，应用小波变换的方法对这种非平稳过程的信号进行分析，有效提取了性能检测所需要的特征参数，为提高金属与非金属粘接件性能检测的准确率和效率奠定了基础。     

基于离散智能的自重构机器人变形策略

在总结自重构机器人系统结构本质特点的基础上，提出了一种描述模型，对几种典型的同构和非同构系统进行统一的描述．探索了自重构机器人的基本变形方法，给出一种建立在全离散的局部智能基础上的变形策略，使机器人通过模块局部之间的交互产生整体自组织的结果，并且能够减低变形算法的计算复杂度．以一个9模块系统的变形过程为例进行了验证．     

基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

基于小波分析的HDTV信源编码技术

分析研究了基于MPEG-2标准的高清晰度数字电视信源编码技术,阐述了小波分析中多分辨分析的基本思想和理论,并将基于多分辨思想的Mallat算法较好地应用于HDTV的图像压缩编码系统中.     

数字图像中照度不均匀校正技术研究

为了消除数字图像中的照度不均匀性，对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论．分析了这些方法在计算误差上的内在原因，并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术．该技术兼顾了数字图像的频域和空域，使得采用本方法校正后的图像具有品质优，计算误差小和时间消耗较少等特点．     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．