钢管漏磁检测信号的时频分析

介绍了时频分析中的短时傅立叶变换和小波变换的基本概念和特性。对钢管缺陷的漏磁信号分别进行短时傅立叶变换和小波变换分析与处理，比较它们的优缺点，得出时频分析是解决钢管漏磁突变异常信号的一种有效方法，尤其小波分析方法在解决漏磁信号干扰剔除、数据压缩、特征提取方面更具优点。     

小波分析在船舶测试信号和图像消噪方面的应用

小波消噪已经成为目前信号消噪的主要方法之一，小波变换由于在时频两域都具有良好的局部性能，尤其在信号处理过程中，采样信号都不可避免地受到各种噪声和干扰的影响，利用小波分析可以对实验数据进行消噪处理。本文详细介绍了目前小波消噪的各种方法，揭示了小波消噪的数学背景和滤波特性；并阐述了针对不同信号的自身局部特性以及使用不同的小波变换函数和构造出适合的闻值之间的联系。对一个含有噪声的多普勒测试信号和一个含噪声图像分别进行了多尺度一维离散平稳小波分解和二维离散平稳小波消噪分析，仿真的结果表明：小波分析可以对信号更有效地消噪。     

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。     

小波变换与其示例分析

本文在论述有限长度散信号的小波变换的基础上,从数值滤波的观点解释小波变换,并对若干常用信号（周期与非周期）作了小波变换。文中算例则直观地反映小波变换的多分辨率、数据压缩等性质。     

小波阈值去噪方法在多普勒雷达测速系统中的应用

小波变换具有良好的时频特性和多尺度分析能力,因此在信号分析中得到了越来越广泛的运用。文章就信号去噪的小波变换在多普勒雷达测速系统中的应用进行了分析,并对此系统中运用阈值去噪法时阈值选择的不足进行了改进,取得更好的去噪效果,最后通过仿真进行验证,证明改进方法简单有效。     

应用小波变换进行压缩中分解层次的一种确定方法

提出用小波变换进行信号压缩时对于小波分解层次的一个择优方法。大量实验表明小波分解层次的选取直接影响到重构信号的各方面指标参数。从重构信号与原信号之间的相对误差为出发点和压缩指标，通过实验分析了分解层次与压缩效果之间的简单关系。分析结果表明。二者之间确实存在着某种函数关系，通过简化数学关系得到了分解层次的确定方法。该方法经过检验基本上能准确的反映分解层次与压缩效果的关系，是一种较为有效的分解层次确定方法。     

ICA技术在舰船信号分析中的应用

随着船舶动力系统动力增强,内燃机的振动信号频次及幅度提高,振动信号的非线性冲击特性更加显著。传统的内燃机信号分析通过统计算法分析信号的幅值变换,信号频率变换通过时域变换完成,而信号的非线性冲击特性对动力系统性能影响较大,需要进行滤除。ICA是一种基于Hilbert变换的信号分析方法,能够在幅值和频率上分析信号分布密度。本文在分析了舰船柴油内燃机振动信号特性的基础上,利用ICA分析了信号时频变换特性。     

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。     

小波与其计算

作快速小波变换。文章较完整地论述了波变换原理的基本部分，性质，特点与计算方法。对确定性信号而言，有些规律有助于定性判断信号的小波变换图形。     

海上雷达图像处理中的小波变换算法研究

针对海上雷达图像在图像处理中的噪声消除问题进行分析,并研究小波变换的基本原理以及利用小波变换进行噪声消除的依据。由于SAR图像生成机理的特殊性,传统的噪声消除方法执行效果并不理想,而小波变换具有的多尺度变换特性应用到SAR含噪声图像上能够有效地分割开信号与噪声,实现较好的噪声消除效果。最后,通过实验仿真实现了小波变换的SAR噪声消除,并与经典的噪声消除方法消噪结果进行对比分析,证明小波变换在进行SAR图像噪声消除上的有效性。     

基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法

以降低舰船电气设备运行所受电磁串扰影响为目的,提出基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法。建立舰船电气设备信号电磁串扰噪声模型,使用小波变换方法对电气设备信号噪声进行抑制,针对小波变换去噪能量泄漏大、频带混叠大等问题,使用双树复小波的实部树和虚部树进行电气设备信号分解,即保留小波分解的优点又可以完全重构电气设备信号,并结合硬阈值和软阈值函数优点,形成通用阈值函数,优化小波变换的阈值函数,保证更好信号去噪抑制效果。通过实验可以看出,该方法的应用既可以有效抑制电气设备信号中的噪声干扰,又可以保证原始信号波形不被破坏,同时在信号分解时,可以在噪声聚集的高频部分形成十分优秀的降噪效果,使信号趋近平稳状态。     

基于改进小波算法的舰炮齿轮箱故障特征提取

小波变换具有优良的时频分析特性,适合于提取齿轮箱等机械设备的故障特征。但是由于小波滤波器的频响应特性不理想,因此直接对信号进行小波变换会产生一定的虚假频率,从而影响故障特征提取的准确性。针对小波分析的混频现象,在深入分析该现象产生原因的基础之上提出一种改进算法,并给出了利用该算法提取故障特征的具体步骤,为舰炮齿轮箱故障特征提取提供了一个新途径。仿真结果表明,该方法能有效地消除混频现象,提高了故障特征提取的准确性。     

基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法

常规障自动检测方法计算故障信号时频会产生误差,导致检测中的信号丢失,因此,提出基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法。以故障信号特征为条件建立信号模式分解函数,通过约束函数的历程提取舰船电力系统中的故障信号,利用连续小波变换将提取信号处理拆解为中心式分布的小波,计算分布在信号传递范围内的小波时频,将时频导入到小波工具箱中的Matlab,实现故障检测。实验测试结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测结果更加完整,未出现信号丢失的问题。     

瞬态信号检测方法的研究

概述了瞬态信号检测的基本方法，研究了基于小波分析的瞬态信号检测方法，进行了瞬态信号建模仿真以及计算机处理仿真，得到了比较理想的结果。     

连续小波分析法在船体波激振动分析中的应用

小波分析法特别适用于非平稳信号的分析和处理,针对船体波激振动的响应特征,简单介绍了连续小波变换的基本理论,提出了用Morlet小波分析船体响应的方法和步骤.重点运用小波分析分析了不规则遭遇波浪和船体弯矩响应的时频特征,并且与傅立叶变换结果进行了对比,研究了波浪与弯矩的相关特征,提出了波激振动产生原因的新的解释,有利于船舶响应的预报理论和结构设计方法的进一步发展.     

基于MATLAB的舰船辐射噪声信号小波消噪处理

针对舰船辐射噪声信号的特点提出了小波消噪的方法,对小波消噪理论作了简要的阐述,并设计了一种消噪方案,最后利用MATLAB,在计算机上选用不同的小波基和阈值进行了实船信号的消噪处理试验,并对结果进行了简单的分析比较。试验结果表明,在选择了合适的小波基和阈值的情况下,利用小波变换的方法对舰船辐射噪声进行消噪处理可以取得良好的效果。     

小波变换分析及船舶噪声处理

针对目前船舶噪声对船舶有用信息的影响,本文利用小波变换进行船舶噪声处理,并利用Matlab函数进行不同小波基的船舶信号去噪实验。实验结果表明,恰当的小波基函数和阈值能够很好抑制信号中的高频部分,得到平滑的有用信息。     

数字通信信号调制识别的Gabor变换方法

Gabor变换是线性时频变换中的一种，它通过加窗函数的办法对Fourler变换加以改进。把Gabor变换引入到了数字通信信号调制识别领域，对ASK、FSK和PsK信号的Gabor变换域特征进行了理论分析和软件仿真，最后给出了识别算法和仿真结果。     

一种新的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承发生故障时,其振动信号常呈现出强烈的非平稳特性。提出了一种基于小波变换和固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)的滚动轴承故障诊断方法。阐述小波分析基本理论和ITD分解基本原理。着重介绍基于小波和ITD分解滚动轴承故障诊断。仿真信号和实验结果表明,以小波与ITD分解相结合的信号特征提取方法,能够准确有效地提取滚动轴承的故障特征。