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。     

小波消噪在电力电子装置故障检测中的应用

考虑电力电子装置中噪声因素对故障检测和识别的影响,用多尺度小波变换和小波包变换对信号进行消噪.小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频成分包含信号的主要性能,高频含较多的噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.然后利用Matlab对电力电子装置故障暂态信号进行消噪处理,比较各种消噪方法的优缺点,并结合理论分析和模拟结果讨论了阈值的选取方法和原则.仿真结果表明,基于小波变换的消噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的实用方法.     

基于小波包能量谱的地铁隧道健康监测预警

基于小波包变换对环境激励下的加速度响应信号进行分析,根据加速度响应信号的能量谱提出两种健康监测的预警指标,并采取统计小波包能量谱来研究小波包能量分布的收敛性,以确定损伤识别预警的基准阈值。以武汉地铁3号线王宗区间隧道运营阶段为背景,考虑到隧道内复杂环境引起的随机噪声对加速度响应信号损伤识别敏感性具有一定影响,提出一种基于小波包变换的多阈值去噪法,基本原理即对每个小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行降噪处理。实际工程表明:10-1Hz以下加速度响应信号的信息均得到保存,在剔除噪声的同时有效保护各频段的有用信息,可用于实际工程信号降噪过程中;随着数据段数n的增加,预警指标能量改变偏差ED与能量变化方差EV趋于稳定,可以有效判断结构损伤的全过程变化,表明通过收敛值得到的预警阈值在实际应用中具有可行性。     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

隧道爆破振动信号EEMD分解后小波包降噪法研究

对比了常用4种降噪方法的优缺点,针对隧道爆破振动信号随机、瞬态、非平稳且含非纯白噪声的特点,提出先对振动信号予以集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)然后采用小波包降噪的方法。该方法可在消除随机噪声的同时,更多地保留信号的细节特征,尤其是信号中存在高频有效分量时更为优越。经EEMD分解后在最佳小波基和最佳分解级数下小波包降噪法的降噪效果优于小波降噪法、缺省阈值降噪法和Birge-Massart阈值降噪法。可为隧道爆破振动信号的处理和分析提供参考。     

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。     

基于EEMD的应答器上行链路信号处理的研究

应答器是列控系统中重要的点式车-地信息传输设备,地面应答器与列控车载设备之间的信息传输对列车的安全运行有重要影响。EMD是对信号进行平稳化处理的过程,根据信号频率特征自适应的分解为本征项和趋势项, EEMD是在EMD的基础上进行的改进,能够有效抑制EMD的模式混淆现象。通过对BUS信号特点以及应答器系统工作原理进行详细分析的基础上,利用EEMD算法将BUS信号分解为不同的IMF分量;对其进行FFT变换得到不同的频谱图;最后重构BU-2FSK调频信号分量,达到消除噪声干扰的目的。仿真结果表明:采取EEMD可以有效地检测并提取BU-2FSK调频信号,是一种有效的信号处理方式。     

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.     

基于小波变换的铁路移频信号分析

傅氏变换在频域有完全的局部化特性，但不含时域局部化信息，这为分析信号在某一时刻的信号特征带来不便。小波变换可对信号进行多尺度分析，容易提取信号特征。本文主要是用小波变换方法分析移频信号，并用不同的小波基对铁路移频信号进行了仿真，通过比较找到了合适的小波基，结合ＦＦＴ算法得到移频信号的有关参数，并在文末给出了一个成功分析的例子。这种方法优于在目前铁路中所使用的分析方法，是铁路中信号检测中的新方法。     

铁路车载移频键控机车信号检测系统的实现

车载信号的检测是保证列车安全运行的重要手段之一.在具体分析国内车载FSK信号的特点及其存在的主要干扰之后,针对车载FSK信号干扰严重的实际情况,选用了混频滤波法对信号进行低频调制波的解调,并在硬件上采用DSP芯片TMS320VC5402和单片机89C52相结合的主从式结构成功实现对车载FSK信号的检测.     

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。     

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。     

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。     

基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断

针对轨道车辆的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种小波包与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先对采集到的振动数据进行小波消噪,然后利用小波包分解提取故障信号的能量特征向量,最后利用提取的能量特征训练RBF神经网络,进行故障诊断.诊断结果表明,基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断方法能够较好的诊断出轨道车辆的轴承故障类型,具有一定的实际应用价值.     

基于FSK的CTCS数字接收模块的设计与实现

CTCS（中国铁路控制系统）是确保列车高速安全运行的重要基础装备。本文介绍了CTCS系统专用的FSK信号接收的新方案。分析了FSK解调信号的原理，描述了使用FPGA（现场可编程门阵列）设计接收模块的方法，并验证了设计原理的正确性。     

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。     

基于小波脊的轨道电路FSK瞬时特征提取

小波脊线技术能对信号特征进行有效的提取.利用连续Morlet小波变换后的相位进行迭代计算,对轨道电路移频信号的脊进行提取;利用该变换算法,对实际FSK信号的瞬时特征进行提取,验证了该算法能有效地提取瞬时频率和低频控制信号.文中同时给出了算法详细的计算步骤,提供了一种有效、简单的分析和判断轨道电路移频信号的方法.