小波包方法在车载FSK信号中的应用

FSK信号作为保障铁路安全运行的主要信号制式，在国内铁路上现在有两种，是法国引进的UT信号和国内自主开发的YP信号，小波变换是继傅里叶变换之后的重大突破，而小波包则是小波变换的进一步发展，克服了小波变换的一些不足，本文首先研究了车载FSK信号的特征，再利用小波包对车载FSK信号进行滤波处理，文中，给出了如何确定给定频率的信号在小波包分解树各个分解层中对应节点的算法，在滤波处理过程中，为了处理带内的噪声，也给出了采用阈值的方法来减少带内白噪声，阈值的选取充分应用到FSK信号的小波包分解的特点，最，我们给出了计算机产生的仿真FSK信号和现场采集的FSK信号的两种仿真，仿真结果表明，根据车载FSK信号的特性，小波包方法是处理车载FSK信号的有效方法。     

编组站测速雷达的信号分析及测量方法

测速雷达是驼峰场车辆溜放控制系统中的重要测量设备。本文简述目前在驼峰场广泛应用的多谱雷达测速原理，分析了雷达信号和噪声，提出一种基于频谱分析测速的方法     

基于小波变换的轨道检测数据滤波方法

为了尽量减小轨道检测数据中夹杂的粗大噪声干扰对轨道检测结果的影响,利用小波算法对轨道检测数据滤波处理是一种可行方法。分析了dbl,db2,db3和db4小波基对轨道检测数据中高频突变脉冲信号的敏感性,选用较为敏感的db1小波基对轨道检测数据进行小波分解。通过3σ准则识别出粗大误差点并加以剔除,对轨道检测数据的高频和低频部分进行小波重构,从而达到较好的轨道检测数据去噪滤波效果。分别采用均方误差值、信噪比和平滑度指标对几种小波的去噪滤波效果进行了分析比较,进一步验证了db1小波能在轨道检测数据的处理中达到较好的去噪滤波效果。实例表明,论文提出的方法对能够敏感地识别轨道检测数据中的噪声信号,有效地剔除检测数据中的粗大误差,达到较为理想的轨道检测数据滤波效果。     

伪随机编码调相在铁路8mm驼峰测速雷达的应用研究

根据铁路8mm驼峰测速雷达的技术条件要求以及在实际应用中存在的各种干扰会使雷达输出多普勒频率不稳定的问题,提出将m码码型变换的互相关技术应用于8mm驼峰测速雷达,重点对m码码型变换的互相关函数以及应用于驼峰测速雷达的信号处理进行分析,对此种体制的雷达框图、原理、信号处理数学分析以及应用中重要的m序列码的参数选择等技术问题进行研究。通过仿真实验,说明此种体制雷达对测速区以外的远、近距离上的回波干扰和其他杂波干扰具有较大的抑制作用,并可有效地抑制发射机泄露信号产生的噪声干扰。     

基于软硬阈值折中的小波包语音增强算法的研究

由于语音信号的非平稳性,传统去噪方法将会不可避免地造成有用语音信号的损失,小波包分析能同时对信号的低频部分和高频部分进行分解,与小波分析相比,对信号的分析能力更强.文中提出一种新的去噪方法,它对噪声的清除更加干净,仿真结果表明,这种方法优于软、硬阈值法.     

8mm驼峰测速雷达的主要问题及处理

介绍了8mm波长的多普勒测速雷达在编组站驼峰运用中受邻道、电源、温漂、降雨等信号干扰所引发的问题及采取的应对措施,并介绍了雷达电源、微波组件及信号放大电路的常见故障及处理方法,以确保驼峰溜放作业安全,对通信信号工程应用具有一定的价值。     

小波与相关函数算法在矿山震源定位中的应用

针对矿震震相提取分析中震相信号提取困难、噪声影响大、精度低等问题,提出从小波时频分析和统计学的角度,根据小波域内矿震信号与噪声的不同特性以及不同采集通道间信号具有相关性特点,采用小波阈值滤波算法和相关函数算法对矿震信号进行计算,得到了各个采集通道间较准确的波到时差。试验结果表明,该算法对高斯噪声和其他非相干噪声具有抑制作用,能够有效提高计算结果的精度。     

基于小波分析的机车转向架振动信号的降噪和故障诊断

从小波变换的理论背景出发，介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。并重点对小波分析在信号消噪和故障诊断两方面的工程应用做了一些有益的探讨。首先对机车转向架振动信号用db4小波进行了分解，并运用所介绍的算法进行了消噪处理，取得了明显的效果。其次是运用小波包频分技术建立了机车转向架的振动状态特征向量，能较好地表征机车振动的故障状态。     

电磁超声系统强噪声干扰抑制算法研究

在采用电磁超声技术(EMAT)进行车轮踏面探伤时,针对检测数据中存在的噪声问题提出一种结合小波算法和相位差算法的综合算法.根据噪声及有用的电磁超声信号的特征,得出小波软阈值去噪方法;结合布莱克曼窗函数及信号的频谱特征,提出一种利用简单三角函数来实现信号相位计算的方法;算法在改善电磁超声系统数据波形质量、提高系统的检测准...     

小波非线形阈值方法在工程地震勘探中的应用

针对浅层地震勘察中的随机噪声压制,提出了非线形阈值的小波域衰减算法。首先分析了小波软、硬阈值去噪方法的优缺点,对小波阈值去噪算法中的阈值函数进行改进,采用了非线形阈值去噪算法对地震信号进行处理。通过模型分析与实际数据处理表明,相对软、硬阈值去噪算法,该方法不仅可以很好地压制地震信号中高频随机噪声,而且可以很好地保持原信号的地质信息。     

基于Kalman滤波和变时间窗测频的转速测量FPGA实现

利用信号与噪声状态模型的Kalman滤波,对频率进行无偏估计,适合对机车运行速度的精确测量.利用变时间窗采集脉冲信号的方法克服了常规算法中刷新时间和测量精度不稳定的缺点,同时也保证了对不同频率的测量精度.通过基于FPGA平台的算法设计与仿真,表明了上述方法对机车转速测量的实时有效性和准确性.     

小波变换在机车振动信号分析中的应用研究

介绍了小波变换的理论背景和在振动信号处理方面的两种应用。文中对机车转向架振动信号用db4小波进行了分解,并运用本文所介绍的算法进行了降噪处理,取得了明显的效果;运用小波包技术建立了机车转向架的振动状态特征向量,较好地表征了机车振动的故障状态。     

基于改进联合卡尔曼滤波算法的列车测速信息融合

基于高速列车的测速精度直接影响车载设备的控制精度,为了提高测速精度,在分析基于联合卡尔曼滤波算法的多路测速传感器信息融合原理、结构和算法的基础上,针对联合卡尔曼滤波系统因缺乏系统噪声和测量噪声的先验知识而导致滤波精度下降的问题,运用自适应联合卡尔曼滤波思想,对系统过程噪声和测量噪声的统计特性实时进行估计和修正,并将改进前后的算法进行计算机仿真。研究结果表明:改进后的滤波算法具有更好的融合精度,更稳定的滤波效果,能够进一步提高测速系统对环境的适应能力。     

驼峰场雷达受牵引回流干扰问题解决方案探讨

驼峰雷达受谐波干扰时会使测速数据不稳定,致使枢纽地区驼峰编组场较易发生车速控制不稳定,进而产生车辆超速或夹停的现象,影响运输安全.本文主要探讨枢纽地区驼峰雷达信号受供电牵引回流干扰影响测速的问题及其解决方案,为驼峰设计及施工提供指导.     

一种基于正交小波包技术的机车信号记录器数据快速压缩方法

根据铁路机车信号设备自身的信号译码需求,提出一种基于正交小波包技术的轨道电路信号的快速压缩方法,以改善目前机车信号记录器直接存储方式给波形数据存储造成的局限性.该方法利用截频性能出色的dmey小波的正交镜像小波滤波器组对机车信号记录器的记录波形信号进行3级小波包分解,按照记录信号制式的不同,在考虑dmey小波滤波器截频特性的前提下,根据小波包分解后的信号频带对应关系,只保留当前轨道电路信号所在频带的波形数据,以达到信号压缩的目的.实验表明,该方法可以对目前铁路现场主要使用的国产移频信号、UM71信号和ZPW-2000信号进行有效压缩和精确重构,且具有算法简单和方案灵活等特点,能够满足铁路现场实际运用的需要.     

基于振动信号分析的增压器故障诊断和转速测量方法研究

通过对实测增压器振动信号的分析,建立了适合增压器故障诊断和转速估计的振动信号分析模型。基于该模型提出了增压器振动监测和转速估计的方法。对影响转速估计精度的因素以及如何提高估计精度等问题进行了深入地探讨,提出了适合增压器故障诊断的增压器振动信号小波包滤波降噪方法,给出了提高增压器转速、诊断参数估计精度的办法。现场应用表明,采用振动信号分析技术确实可以诊断增压器的早期机械故障。     

摆式列车线路检测信号的动态自适应滤波研究

为提高摆式列车检测系统的精度,针对传统数字滤波器的不足,将非平稳随机信号时变模型参数的自适应估计与普通卡尔曼滤波算法相结合,提出一种能有效消除或削弱测量信号中高斯白噪声的卡尔曼动态自适应滤波方法及数学模型。实时建模精度是实现卡尔曼动态滤波的关键。通过对具有不同遗忘因子的递推最小二乘算法的分析和比较,结果表明,带自适应遗忘因子的递推最小二乘算法(RLSAF)由于其遗忘因子能根据信号本身的统计特性的变化自适应地进行调整,因而对非平稳随机信号具有很强的跟踪性能。采用基于RL-SAF算法的卡尔曼动态自适应滤波方法,能实现摆式列车线路检测信号(陀螺仪角速率信号)的有效滤波。     

基于SVD-MOMEDA的高速列车齿轮箱轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承故障信号难以检测的问题以及多点优化最小熵解卷积修正(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)方法受滤波器阶数、故障周期影响的问题,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)改进的MOMEDA的轴承故障诊断方法。首先采用SVD作为MOMEDA的前置滤波器滤除部分噪声,然后通过MOMEDA多点峭度谱追踪故障周期成分,采用变步长搜索法迭代求解MOMEDA滤波器最优阶数,最后利用最优参数相对应的MOMEDA增强信号中的周期性脉冲,并通过包络谱提取故障特征。仿真信号和试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法。