基于小波变换的有限长度信号的分解与重构算法

针对Ｍａｌｌａｔ的小波分解与生构的塔式算法，具体地对有限长度信号提供了一种小波分解与重构的算法，该算法仅利用了有限个小波基，无需对信号进行周期延拓，从而可完全无失真地重构信息。     

一种改进的多小波分解重构算法及其应用

在论述多小波基本理论及其分解重构算法的基础上,基于多小波分解重构算法的扩展与正交多小波的对称/反对称特性,提出了一种改进的分解重构算法,并以SA4多小波为例,对电力系统高压输电线故障暂态信号进行分解与重构,证明了其有效性。     

基于小波分解改进算法和峭度最大原则的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。     

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。     

轨道检测噪声数据剔除方法的研究

为了消除铁路轨道检测数据中夹杂的噪声数据对轨道状态评定的影响,利用小波算法对原始数据信息进行分解.通过对分解后得到的高频信息进行分析,即可以找出轨道检测数据中噪声数据出现的规律.然后利用小波消噪方法对检测数据进行处理,得到消噪之后的数据,从而实现数据的恢复.使用Matlab中的小波算法对兰新线某段数据进行分析,实践表明小波算法具有较好的消噪功能.     

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。     

小波变换在牵引供电系统谐波检测中的应用

采用一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析方法完成谐波有效值测量和信号畸变定位,实现牵引供电系统的各次谐波跟踪,对谐波的实时补偿提供理论依据。通过利用小波变换将某一信号分解到某一频带上,根据采样频率及其小波包分解尺度确定频带范围,实现该频带所包含的谐波含量分析,获得频带内所有整数次和非整数次谐波量值,克服谐波测量因频谱泄漏、栅栏效应造成的误差。仿真结果表明,基于小波包分解系数重构算法的谐波含量测量方法得出的结果具有较高的准确性,为谐波检测和滤波补偿提供了可靠的理论基础。     

驼峰测速雷达信号的小波滤波分析

针对卡尔曼滤波方法存在的缺点,研究采用小波滤波方法进行驼峰测速雷达信号滤波。小波滤波的基本原理是对信号小波变换后的小波系数进行非线性处理,然后重构信号,滤除信号中的噪声。根据雷达信号的特点,初步选用Haar小波和二阶Dauhechies(db2)小波、3层分解、通用阈值和半软阈值算法,进行离线试验及分析。根据离线试验的滤波效果,确定选用二阶Daubechies(db2)小波、3层分解和半软阈值算法进行雷达信号滤波。利用离线试验选定的小波和算法,对采集的雷达信号进行实时滤波仿真,仿真结果与离线试验结果基本一致。将小波滤波方法与卡尔曼滤波方法对比可知,小波滤波能有效地滤除噪声、提高信噪比、减少均方差,滤波效果比较理想。因此,采用小波滤波方法进行驼峰测速雷达信号滤波,可以获得更准确的车速。     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。     

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。     

一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测方法中出现噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值噪声抑制和尺度相关子带关联算法进行边缘检测,可以很好地减弱噪声;低频部分利用修正的形态算子进行形态学边缘检测,能够检测出弱边且定位准确;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确.     

基于小波变换的轨道电路移频信号奇异性检测

针对当前移频自动闭塞系统采用时域分析方法处理轨道电路移频信号显示出准确率不高等问题,引入小波变换的Mallat算法,借助Matlab,通过对实际信号的数字处理,得到用coif5小波基6层分解和相应阈值可以有效地分析和判断轨道移频信号的结论。     

列车车轮踏面擦伤信号处理算法研究

车轮踏面的擦伤、磨损等缺陷严重影响车辆与轨道设施的安全和使用寿命。使用小波分析,对列车运行中踏面与轨道产生的振动检测数据进行算法研究处理,数据处理中采用小波包分解重构的方法对信号滤波,利用直方图的特性得到擦伤信号的阈值。     

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.     

小波去噪在重型轨道车无线通话中的应用

根据空间分布区域不均匀函数和白噪声在小波分解后的不同特性，运用数理统计信号处理的理论，提出了一种确定小波分解系数最佳门限的方法。结果证明，这种方法具有良好的去噪效果。应用于重型轨道车无线通话系统中，实现了自适应滤噪，提高了通话信噪比，改善了通话质量。     

接触网无线遥控开关站的通信安全技术研究

根据接触网开关站采用无线遥控对无线通信的具体技术要求,分析GSM网络的适应性;针对GSM网络可能出现的信号干扰问题,基于小波分析理论,对发射的原信号采用小波变换的方法进行信号膨胀放大及离散化,以达到信号可编程的目的;然后用小波分解与重构方法对离散的原信号进行加密发送,最后对接收到的加密信号再解密还原信号,从而保证了接触网无线遥控开关站无线通信的安全、可靠。将提出的信号离散化、分解和重构的算法运用于西北地区某工矿企业专用线接触网无线遥控开关站,经近3年的使用证明,该接触网无线遥控开关站的无线通信安全且稳定、可靠。     

基于改进Fisher准则、VMD、距离相关系数和核极限学习机的轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数k和α,其次将分解所得各个模态的峭度,中心频率和同原信号的距离相关系数作为小波核极限学习机的特征向量,并用模拟退火粒子群算法基于改进的核空间的Fisher准则优化小波核的2个参数,同原始Fisher准则相比提升了分类准确率,适用于小样本训练集下核极限学习机的参数优化。对比实验表明相比EMD方法,VMD方法有更高的分类准确率和更好的噪声鲁棒性。     

基于音频内容的混合域脆弱水印算法

提出一种用于内容认证的脆弱音频水印算法.与以往的脆弱音频水印算法相比,不采用二值图像作为脆弱水印,而是基于音频内容,利用奇异值分解生成脆弱水印.水印嵌入在离散小波变换和离散余弦变换构成的混合域.仿真实验表明,该算法具有很好的不可感知性,并且对有损压缩、添加噪声、重量化等操作具有很强的敏感性,同时能够对替换等恶意篡改做出报警并确定篡改位置.     

基于可控金字塔的轮廓波变换构造及其应用

针对轮廓波变换存在频谱混淆现象等缺陷,利用满足精确重构条件的可控塔式分解替代轮廓波变换中的拉普拉斯分解,提出一种由非抽样可控金字塔和方向滤波器组实现的可控金字塔轮廓波变换SPCT(Steerable Pyramid Contourlet Transform).在该变换中,可控金字塔将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.该变换去掉了可控金字塔的抽样环节,方向分解具有高度灵活性,因而具有平移不变性.利用可控金字塔轮廓波变换SPCT 对Lena图像进行自适应图像去噪,并与基于小波变换和轮廓波变换的去噪算法进行比较.实验结果表明,利用本文提出的算法能有效地抑制频谱混淆现象,并且更有效地保持了细节和纹理,其峰值信噪比和视觉效果均有较大改善.     

自适应频域字典的机车轮对轴承稀疏诊断方法

稀疏分解是强噪声环境下故障特征提取的一种有效方法,构造与故障振动信号匹配的字典对稀疏分解效果至关重要。小波参数字典因小波的灵活多变性和良好的局部时频特性而被广泛应用于轴承故障诊断领域。然而,现有小波参数字典多是通过时域相关滤波法(CFA)以小波与故障冲击间的相关系数为指标获取字典原子的最优中心频率、阻尼比等参数,时域滤波耗时长、抗噪性差,相关系数指标没有考虑冲击发生的周期性特点,导致字典匹配性欠佳。针对上述问题,提出一种自适应频域滤波进行参数字典设计的机车轮对轴承故障诊断方法。该方法以新提出的时频域指标——加窗包络谱峭度(WESK)和相似度指标——皮尔逊相关系数(PCC)作为字典原子参数选取依据,以粒子群优化算法(PSO)优化的Morlet小波带通滤波器确定轴承故障产生的系统共振频率作为字典原子的中心频率,按照PCC值最大原则选取最优阻尼比完成字典原子的构造,改变时移变量张成小波字典后,结合正交匹配追踪算法(OMP)稀疏重构原始信号,提取故障特征频率。自制试验台数据以及机车轮对轴承的工程实际应用均验证了所提方法和新指标(WESK)的有效性和稳定性,诊断效果优于现有时域相关滤波法(CFA...