小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

小波变换在信号奇异性分析中的应用

阐述了在奇异信号分析中,小波变换较傅立叶变换及短时傅立叶变换的优势,描述了小波变换在奇异信号分析中的应用。     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

基于离散小波理论的时间尺度变换实现

时间尺度变换就是使信号在时域上压缩或扩展而幅度不发生变化，将连续小波理论的时间尺度变换推广到了离散小波变换领域，推导了基于离散小波变换的函数时间尺度变换公式，在已知任意平方可积函数f(t)的条件下，通过离散小波变换和反变换求得期望的g(t)=f(t/λ)，并给予了理论证明和仿真实验。     

基于分数小波变换的空域相关特性的信号降噪新方法

简要介绍了分数小波变换的基本思想及在信号处理方面的特点。利用分数小波变换系数在不同尺度上对应点处的相关性对其进行选择和处理,这样处理后的分数小波变换系数基本上对应着信号的边缘,然后对信号系数进行重构,达到了降噪的目的。以数值仿真和实测齿轮箱振动信号为例,研究了该方法的降噪效果,同时和小波包直接降噪进行了比较。结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声。     

基于小波变换技术的钢丝绳缺陷检测降噪方法研究

文章介绍了钢丝绳断丝信号的特点,分析了利用变阀值小波与提升小波降噪的原理、步骤。通过对断丝模拟信号与实际钢丝信号的降噪处理,验证了两种小波变换降噪方法均能有效去除基线漂移和脉冲噪声等干扰。与传统变阀值小波变换相比,提升小波降噪效果更好、运算速度更快、内存占用更少,为信号的后期特征分析与定量计算奠定扎实的基础。     

基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现。而且,浊音和清音也各有其特性．鉴于此特点,给出了一种基于小波变换的多尺度多阈值语音增强方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比．仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法．     

一种M带小波的构造方法及其应用

传统2带小波变换在高尖载波信息中提取暂态居分的应用中存在局限性,M带小波变换弥补了这一缺陷,在探讨M带小波基的构造条件的基础上,研究了一种基于余弦调制完全重构滤波器组的M带小波基的构造方法,仿真分析了局部放电暂态信号的6带小波变换的特点,展示了该M带小波基构造及其应用的优点。     

形态小波变换在轴承故障信号处理中的应用

基于数学形态学的形态小波变换是对信号基于形态特征的非线性分解，选取合适的信号分解算子既能够抑制噪声，又能够提取信号中的冲击成分。形态小波变换只有加减法和取极大、极小运算，与通用的时频分析方法相比计算简单。仿真数据和实验信号的分析表明：形态小波变换能够准确有效地提取轴承故障的特征频率成分，适用于轴承故障的在线诊断。     

图像压缩中的变换方法及应用

分析了通过变换为什么会实现图像的压缩，简要分析了几种常用变换方法的优缺点和离散余弦变换．从小波和小波变换的定义、小波变换浅析、小波变换在图像压缩中的应用等方面，重点阐述了很有发展前景的小波变换．最后概要分析了JPEG2000性能方面的特点。     

应用小波变换检测噪声中的信号

研究了基于小波变换的信号检测问题,提出了多分辨似然比的概述,表明对检测问题存在一些特定的时频空间,在其中信号的大部分能量得到保存,而噪声能量很快减少,因此应用小波变换,通过对特定的时频空间的似然比分析较容易判断噪声是否存在信号。     

基于小波变换的混凝土缺陷特征抽取研究

采用脉冲回波法对混凝土板中的不同类型的模拟缺陷进行检测,实验分别在密实板、剥离板和空洞板上进行,利用小波分析对脉冲回波信号进行处理,小波变换采用Mallat算法和具有紧支集的Daubechies小波,并从反映缺陷特征的小波变换细节信号的极大模中抽取特征向量,用些特征进行缺陷的模式识别,分析结果表明小波变换在混凝土板类结构缺陷探测中具有很大潜力。     

电气化铁路弓网离线基于小波变换的信号分析

应用小波变换理论对电气化铁路弓网离线信号进行多分辨率分析，得到各频率分量的分布与离线之间的关系，为计算机自动识别离线现象提供了新的方法。     

基于小波变换的数字图像水印加入与提取技术

介绍了数字图像水印技术的原理，发展现状及其应用范围，以及小波变换技术在数字图像水印技术制作中的应用，同时，还就小波变换在数字图像水印制作技术中的发展前景提出了一些预测和基于小波变换的数字图像水印制作方法的思路。     

基于波变换的图象压缩编码的研究

在对近几年图象编码的新方法进行归纳的基础上，研究了这几种图象编码方法的内在联系，重点研究了小波变换和直接映射编码（向量量化编码）之间的关系，对于经过小波变换后的子图象，分别采用了小波变换结合霍夫曼编码和小波变换结合向量量化编码的实现方法，对这两种编码方法做了比较，研究了在小波变换的基础上进行直接映射的有关问题，为进一步研究小波及其应用，图像编码和分析提供了基本算法程序。     

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响，利用Haar小波变换建立了原始信号瞬时频率与Haar小波系数的关系，以计算瞬时频率．根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样，再对重采样信号进行傅立叶变换，即可得到消除了畸变的频谱．     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.     

基于小波分析的车轮六分力信号的去噪研究

介绍了利用小波分析去噪的原理,分析了小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和阈值法3种信号处理方法的特点,详述了利用阈值法处理信号时选择小波基、确定分解层、阈值处理和信号重构的方法。利用Matlab的小波分析工具箱对车轮纵向力信号进行去噪分析应用,结果表明:小波分析能很好的区分信号里的突变信号与多余的噪声,通过小波重构得到去噪后的车轮分向力突变的信号。本设计具有一定的应用价值。     

基于改进小波变换方法的混沌信号去噪研究

针对混沌信号和噪声频谱互相重叠,传统方法难以实现有效滤波这一问题,提出一种改进的小波去噪方法.该方法采用参数加权法构造信号,将小波分解系数进行阈值处理,通过循环迭代,利用序列中包含的有效信息,将有用信号提取出来.仿真结果表明,利用改进小波变换去噪方法改善了混沌时间序列的预测结果,证明了该方法的有效性.     

钢丝绳断丝信号的重构

小波变换的突出优点是能够有效探测正常信号中夹带的瞬态反常信号。文中利用多分辨率分析对钢丝绳漏磁信号作了分解，分析了钢丝绳漏磁信号的组成成分，提出了去除干扰重构断丝信号的方法。结果证明此方法明显提高钢丝绳断丝信号的信噪比。