小波分析在光纤陀螺寻北中的应用

对某型光纤陀螺仪的实测信号进行了分析。为了降低噪声对光纤陀螺寻北的影响,提高寻北精度,利用五点三次平滑、数字滤波、小波变换分析法对光纤陀螺静态输出数据进行了滤波处理,通过对比滤波前后陀螺的输出曲线、标准差以及频谱图,可以发现：小波阈值滤波能够有效的补偿光纤陀螺的随机误差。通过小波分析可以显示出陀螺低频信号的发展趋势。利用去噪后的数据进行二位置寻北计算,结果表明：小波分析可以使精度提高29．8％。     

基于小波分析与径向基函数神经网络的气缸压力重构

介绍了RBF神经网络的原理及其此法重构气缸压力的实现步骤,并根据柴油机缸盖振动的激励机理,对径向基函数神经网络的参数进行了有效的设置。通过用不同工况下的样本进行训练,建立了柴油机缸盖振动信号与气缸压力之间的非线性映射关系。为了提高重构精度,更为准确地提取压力在缸盖处的响应,提出了利用小波分析对振动信号进行降噪处理。试验表明应用RBF网络法重构气缸压力简单有效,重构压力曲线与实测曲线拟合度良好。     

基于小波分析的自动控制系统的故障分析

工业控制系统常发生的故障是执行机构和检测装置的故障，且故障信号是多突变性的。传统的Fourier分析由于在时域缺乏空间局部性，只能确定一个函数奇异性的整体性质，而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况，难以检测到突变信号。小波变换具有空间局部化性质，而且时域窗和频域窗的宽度可调节。对系统的输入、输出信号进行小波变换，利用该变换求出输入输出信号的奇异点。仿真实验证明了小波变换在故障检测中所具有的优越性。     

小波变换在紫外光信号降噪处理中的应用

介绍小波变换的基本理论并且利用db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理。通过数值模拟对软阈值法和硬阈值法进行了比较。实验结果表明软阈值小波降噪法有着更好的性能,能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高到了8.5192dB。     

氢发动机异常燃烧的诊断研究

通过对氢发动机异常燃烧现象的研究,指出压力信号包含了丰富的燃烧信息,提出应用小波变换法提取异常燃烧信息,对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为工程中实际应用提供了理论基础。     

海上航行中的行程传感器电磁干扰信号抑制算法研究

保证船舶电子设备的正常运作是现代船舶业发展中的重要课题,船舶中传感器输出信号的精确度对于船舶安全行驶是至关重要的。本文利用小波降噪来抑制行程传感器电磁干扰信号,最后通过实验来获取小波分解层数,并且确定阈值函数。实验结果表明,经过小波去噪后,信号的误差非常小,系统的稳定性得以提高。     

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...     

基于分类区间小波网络的雷达目标识别研究

介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题.实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果.     

一种旋转机械振动信号小波去噪方法

针对旋转机械的非平稳振动信号难以用传统方法处理的问题,本文讨论了小波方法在旋转机械振动信号去噪中的应用。针对旋转机械故障信号的特点,提出阈值去噪和模极大值相结合的小波去噪方法对振动信号进行处理,并利用多种指标对去噪后信号做出全而客观的评价。实验结果表明该方法可以有效的提高故障信号信噪比,有利于提高后期故障诊断的准确率。     

光纤陀螺信号的采集与处理

介绍了一种利用LABVIEW采集光纤陀螺输出信号的方法。通过PC机上的RS232接口与光纤陀螺相连,利用LABVIEW中的串行通信模块实现及对光纤陀螺数据的采集。分析了光纤陀螺的静态输出信号,为了抑制光纤陀螺随机噪声,利用五点三次平滑、数字滤波、小波变换分析法对光纤陀螺静态输出数据进行了滤波处理,利用Allan方差分析了各误差源的幅度,结果表明:小波阈值滤波的方法能够有效的补偿光纤陀螺的随机误差。     

超声回波信号的小波消噪研究

利用小波变换的时频局部化性质,对超声回波弱信号特征进行提取,得到了较好的边缘信号,从而对信号进行全面细致的分析。理论分析和仿真结果表明,小波分析方法适合于超声回波信号的检测和特征提取,在改善了信噪比的同时,还保持了很高的时间（空间）分辨力,具有准确度高、抗噪声性能好等优点。并将该技术应用于物距测量中,提高了系统测量的准确度。     

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。     

激光雷达信号小波降噪算法参数选取规则

对激光雷达信号降噪算法进行研究,分析指出小波分解降噪算法能较好地对其进行信号处理.重点对小波降噪算法参数选取进行研究,利用激光雷达仿真信号为例进行仿真实验.结果表明,选用尺度参数为4的coif4小波为基函数,采用启发式阈值的软阈值处理效果较好.该降噪算法能在能量损失较低的前提下极大提高信噪比,为后续的数据分析提供更多高精度数据进而提高探测精度.     

水下爆炸压力时频分布的小波包分析

为了对舰船结构和设备的冲击环境进行研究,提出了基于小波包分析的水下爆炸压力时频分析方法.研究了短时非平稳水下爆炸压力实验测试信号的时频分布和能量分布规律,从水下爆炸压力时域信号中提取出冲击波,首次和二次气泡脉动压力信号,分析了它们在不同频带的能量分布规律.结果表明,基于小波包的时频分析方法可以提取水下爆炸压力不同时段的信号进行能量和频率分析,水下爆炸压力中以低频成分为主的气泡脉动压力产生的能量接近总能量的一半,是使安装频率为数十赫兹的舰船设备产生冲击振动的主要能源.     

基于自适应四参数估计的电罗经航向运动建模

为减小舰船直航时风、流、摇摆等干扰对电罗经航向的影响,提高电罗经指向精度,采用小波变换对电罗经直航向数据进行消噪处理,获得较为平稳的信号;对消噪后的信号经能量频点分析并傅里叶展开;基于改进的四参数估计法,对直航向信号建立自适应迭代预测模型,并与实测数据进行验证对比。结果表明,采用小波分析、傅里叶级数同四参数估计相结合的自适应建模方法适用于电罗经直航向建模,航向预测效果优于传统四参数估计法。     

应用移动质量法的结构损伤小波识别方法

为提高结构损伤识别的精度,充分发挥小波识别在特征提取、信号奇异性检测、信号降噪等方面的独特优势,提出采用移动质量多次检测法的结构损伤小波识别方法。该方法采用移动质量块在不同位置对桥梁进行多次测量,利用各次测量的频率值的变量来确定桥梁结构的其他模态参数,从而确定桥梁的局部单一和多处损伤情况。采用数值算例对该方法进行验证,结果显示,对简支梁的单一和多处损伤识别效果明显。     

一种基于小波分析的船舶振动故障检测方法

迅速兴起的小波分析方法，对时变信号处理具有独特的优点，能同时在时频双域中对信号进行分析。通过对船舶辐射噪声特性的分析，论述了针对振动信号如何选择小波基和如何利用阈值的选取规则。通过与正常信号在仿真过程中的分析对比，直观地得到电路中改变参数所带来的软故障信号的突变特征，成功提取出电路中输出信号的软故障特征，为进一步诊断故障提供了便利。     

小波软阈值滤波在信号去噪中的有效性研究

对于高幅度和宽尺寸的噪声要素,尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时,使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变换去噪的效果不是很好,对此提出了一种软阈值去噪方法。根据小波理论及软阈值滤波的算法,用MAT-LAB对四种典型信号和陀螺信号进行去噪仿真研究。理论分析和仿真结果表明,这种方法能有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声,同时又能很好地保留原有的有用信号。     

基于双树复小波的被动目标特征提取方法研究

针对水下目标辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于双树复小波变换的特征提取方法。首先,采用一种改进的小波阈值去噪方法去除水下目标辐射噪声信号中的噪声成分,该方法可以获得优于经典小波阈值去噪方法的结果;其次,在特征提取过程中,采用具有近似平移不变性的双树复小波变换,该方法能够克服信号时移带来的影响,得到稳定的目标特征向量。仿真试验和实航数据处理结果表明,本文方法提取的目标特征向量比使用离散小波变换提取的结果更稳定。