基于小波变换的箔条回波特性时频分析

文章通过对雷达接收到的箔条回波信号与目标回波信号在经过小波变换分析后,得出了基于小波变换的时频分析有助于了解回波信号的特性。最后通过MATLAB计算证明了该方法的有效性。     

小波分析在船舶导航传感器中的应用

论述小波变换的数学理论和方法。根据小波变换的多分辨率分析方法，重点分析小波变换在导航系统中的作用；利用Daubechies小波函数，采用阈值去噪法，可在低信噪比的情况下较准确地估计导航传感器的原始信号；分别针对多普勒系统和北斗双星定位系统，借助小波变换对其接收信号进行了离线仿真研究。仿真分析表明，应用小波变换的分层技术抽取特征参数效果明显，去噪效果亦较为理想。     

基于小波能量熵的水下目标磁场信号去噪

本文提出了基于小波能量熵的水下目标磁场信号去噪方法,通过对信号进行小波分解,计算各层目标信号和背景噪声的小波系数能量熵,利用信号在不同的分解尺度上具有不同的小波熵,自适应地确定高频系数的阈值,利用经过处理后的小波系数进行小波反变换,实现对水下目标磁场信号的去噪.仿真试验结果表明,该方法能有效去除背景噪声,检测出目标磁场...     

基于辐射噪声能量分布的舰船目标分类算法

有效的特征提取技术是水中目标识别的基础.为提高基于舰船辐射噪声的水中目标识别准确率,选用小波变换完成信号预处理和滤波,并在信号变换后的多尺度子空间上提取信号特征参数,归一化处理后构建分类特征向量,最后用支持向量机算法进行训练和测试.仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析方法和支持向量机算法对舰船辐射噪声信号进行分类识别,特征提取算法有效,分类速度较快.     

基于参数优化小波变化的舰船目标检测方法

常见的舰船目标检测方法是通过对雷达的回波信号进行分析,优化舰船目标检测模型。本文结合小波变换算法,重新构建了舰船目标的检测模型,对目标检测的数据进行了分析。通过迭代优化,对小波变换模型中的参数进行了调制。实验结果表明,基于小波变换的舰船目标检测模型具有很强的适应能力,能够显著提高目标检测能力。     

基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。     

主动自导水下航行器的高分辨宽带信号检测技术

为了提高主动自导水下航行器对目标的识别能力,提出一种基于自小波变换的主动自导水下航行器的高分辨宽带信号检测技术,构建主动自导水下航行器的回波信号模型,在海水混响干扰下采用自相关匹配滤波器进行信号滤波处理,对滤波输出的宽带信号采用自小波变换进行时频分解,对水下航行器的回波探测信号作WVD-Hough变换,采用二维谱峰搜索方法实现高分辨的目标信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行主动自导水下航行器的宽带信号检测的准确检测概率较高,抗旁瓣干扰能力较强,对打击目标的具有高分辨识别能力。     

地震波信号降噪技术

针对地震波信号本身的复杂性,在接收和处理地震波信号的各个阶段都可能引入噪声的问题,提出了采用小波变换对地震波信号进行降噪的方法,小波变换降噪方法在去除掉高频噪声的同时保留了信号的高频成分,是一种比傅立叶变换更有效的降噪方法。对比了几种小波去噪的方法,从不同的性能指标中优化出针对地震波信号的环境特点最为有效的降噪方法,从而达到有效提取有用信号的目的。     

基于单个三分量海底地震仪的水中目标方位估计

利用相互连接的地震仪或者声传感器阵列可以实现水中目标的方位估计及源的定位。对单个三分量地震仪来说,通过分析其水平轴接收信号之间的相互关系可以得到水中航行目标的方位估计。应用所研究的方法对置放于海底的地震检波器所接收水面航行目标的数据进行分析,得到了目标方位角的估计。     

小波包降噪在液压泵故障诊断中的应用

基于小波包变换理论及小波包降噪基本原理,对液压泵配流盘偏磨故障及滑靴磨损故障的信号进行了处理,实测信号经小波包降噪后,能有效提取其中的信号特征,实验结果表明,小波包分析能够根据被分析的信号特征,自适应地选择相关的频带,提高信号的时—频分辨率,突出故障信息,实现微弱故障的高效诊断。