齿轮故障诊断中振动信号的提纯和重构

在分析了齿轮振动产生机理和振动信号频谱特征的基础上 ,提出了齿轮振动信号提纯和重构的诊断分析方法 .与传统的窄带滤波相比 ,该方法可识别出齿轮啮合副中有故障的齿轮 .由于消除了 2个齿轮间的相互干扰 ,由该方法提纯重构信号的幅值包络、相位信息和瞬态频率 ,能更准确地反映出齿轮的故障 .     

一般光路中的分数傅里叶变换的分析方法

在分数傅里叶变换的基本性质的基础,通过引入一个定标因子,通过两次切变操作来旋转ＷＤＦ,给了分数傅里叶变换的一种新的分析该方法可以将原有的分数傅里叶分析从对称光路扩展到的一般的光路。     

凸集值模糊集与凸集值模糊推理

将区间值模糊集与区间值模糊推理推广到了凸集值情况,通过在Ｃ［０,１］上引入一些新的概念,定义了凸集值模糊集中并、交等运算,讨论了凸集值模糊关系的新的合成运算,并将其应用于凸集值模糊推理。     

小波分析在滤波中的应用

小波分析是一种能同时在时间域和频率域内进行局部分析的新的信号分析方法。该文首先引入小波分析的概念,介绍了声音变换;然后根据地球物理勘探中数据量大,处理速度要求高的特点选用了Ｍｏｒｌｅｔ小波,并做了适当的简化,实现了小波正反变换,最后系统地探讨了在陷波,时频滤波,时变滤波中的应用,通过几个数学模型和一个物理模型的试验,均得到了理想的结果。     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．     

一种子带适应的图象恢复最小二乘迭代算法

研究了基于子波变换的图象最小二乘恢复技术,提出了一种具有子带适应性的选代算法实验结果表明,采用该算法的恢复图象的质量和迭代收敛的速率均优于常规的空域解法．     

多种小波基应用性能分析（Ⅰ）

将近年来提出的各种典型的小波基（小波函数）进行汇总,对其有关理论问题和应用时需要注意的具体细节进行详细分析,对科技工作者和工程技术人员有一定的实用价值。     

江汉平原洪涝灾害遥感监测方法

用遥感数据及常规气水文数据获取涝灾信息,用ＤＥＭ（数字高程模型）或微等高距地形图及其导出的高程－面积－容积模型作涝灾淹没损失估算的基本技术手段,用植被指数作主要方法对江汉平原“１９９１．０７”暴雨涝灾作了灾情评价及减产估算。     

可变2n点流水线FFT处理器的设计与实现

设计一种可以连续计算N点复数序列傅里叶变换(FFT)的流水线结构处理器,其序列长度N(为2的幂)可变.流水线结构由乒乓存储器将基本运算模块级联而成,对输入数据的顺序以及流水运算的级数加以控制便可计算不同长度序列FFT.给出了由序列长度控制输入数据倒序、旋转因子寻址以及数据输出的实现方法.数据采用块浮点表示,提高了运算精度.用硬件描述语言VHDL在寄存器传输级(RTL级)进行描述,并在单片FPGA上实现.该芯片可工作在80 MHz,连续计算时,处理长度为1 024点的序列仅需12.8 μs.     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。