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.     

差分PIC接收技术在WCDMA系统中的应用

研究了WCDMA系统中的差分PIC多级接收技术，探讨了减少运算量的简化算法，通过对WCDMA系统进行链路级仿真得到了该系统的性能曲线，最后给出了差分PIC技术的实现方案。     

目标检测的多分辨小波Holder数法

针对传统纹理分割方法的不足,从分形布朗运动的平均Holder数出发,提取人造目标与自然场景的相对距离,根据相对距离区分物体和背景,通过不同分辨率下的小波Holder数的计算,进行直线拟合．利用拟合后直线的斜率及线性度等参数可进行目标的检测．实验表明,与用单纯的分形特征参数相比,所提出的方法是一种快速、有效的人造目标识别方法．     

改进的二进制查询树的RFID标签防碰撞算法

在射频识别系统中,存在阅读器与多个标签同时通信的碰撞问题,标签的防碰撞算法是解决数据冲突的关键。文章详细阐述了已有的典型的二进制查询树的防碰撞算法,并在此基础上提出了一种新的防碰撞算法;该算法利用二时隙的方法,使阅读器的询问次数和标签识别所需的数据流大大减少,提高了标签的识别效率。从仿真实验中表明,该算法比已有的二进制查询树算法具有更明显的优势。     

基于矩阵判定分析法和小波网络的银行信贷信用分类方法

分析了矩阵判定分析法和小波网络在解决银行信贷信用分类问题上各自的优缺点,并在此基础上将这两种方法结合起来解决银行信贷信用分类问题．实证分析表明,该模型比单独使用矩阵判定分析法或小波网络的分类准确率要高。     

火箭飞行数据的两种滤波方法对比

传统的火箭飞行数据处理方法是使用α-β-γ数字滤皮离线处理，对飞行数据采样信号的第1点、第2点不进行滤波估值，第3点开始逐个进行估值、预测、校正。该方法需要消耗大量的时间，并且滤波后信号的残留噪声仍然较多。针对此问题，经过大量的数值实验和理论分析，发现用小波方法实时处理火箭飞行数据效果较好，比较两种结果，证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波，且实现了数据的实时处理功能，应用前景好。     

连续小波变换在中医脉象信号处理中的应用

小波变换具有良好的时频局域化性质，适合于非平稳信号的处理。脉诊是中医诊察疾病的重要手段，脉象反映的是人体的生理与病理信息，脉象信号具有随机性和非线性等特点。应用连续小波变换分析了15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号，提取了吸毒者脉象信号中的异常信息，为戒毒治疗的评估与改进提供客观依据。在尺度0.1、0.2、0.3和0.4下，对每一例脉象信号分别进行了处理，发现在0.2-0.4s时间间隔内，海洛因吸毒者和正常人脉象信号的连续小波变换系数间存在显著差异，并提出了用于划分海洛因吸毒者一正常人的临界参数。研究结果表明，连续小波变换是处理脉象信号的有效方法。     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

薄板特征值问题误差分析

在对样条小波认真分析的基础上，建立了样条小波插值，讨论了样条小波插值的有关性质，分析了薄板特征值问题的重要特性，由Lax-Milgram定理得出α（w,u）=λb(w,u)的弱解存在且惟一，在尺度函数有限元空间V^ho及样条小波有限元空间W^ho对板特征值问题进行了误差分析。     

化学信号滤波的小波新技术

提出了一种基于墨西哥帽小波的信号滤波的新方法－MWDA。它是一种化学计量技术，易于操作，被成功地应用到分析化学信号的处理中，MWDA即使处理信噪比为1的高噪声音信号，仍能莸满意的结果。