基于小波包变换相关性的信号降噪方法及齿轮故障诊断

介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法,研究了该方法的降噪效果,同时比较小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

Feature extraction and modeling of welding quality monitoring in pulsed gas touch argon welding based on arc voltage signal

Arc sensing plays a significant role in the control and monitoring of welding quality for aluminum alloy pulsed gas touch argon welding （GTAW）. A method for online quality monitoring based on adaptive boosting algorithm is proposed through the analysis of acquired arc voltage signal. Two feature extraction algorithms were developed in time domain and frequency domain respectively to extract six statistic characteristic parameters before removing the pulse interference using the wavelet packet transform （WPT）, based on which the Adaboost classification model is successfully established to evaluate and classify the welding quality into two classes and the classified accuracy of the model is as high as 98.81%. The Adaboost algorithm has been verified to be feasible in the online evaluation of welding quality.     

基于小波变换自适应数字图像水印算法

阐述了图像数字水印和小波变换的基本原理,通过对小波基、分解级数、小波系数选择及人类视觉掩蔽特性等的分析,提出了一种基于小波变换自适应图像数字水印算法．通过剪切、加噪、滤波、锐化、模糊等几种常用攻击技术对算法进行了测试,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性．     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

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。     

A Semi—blind Adaptive Beamforming Algorithm for Wideband Coherent CDMA

This paper presented a novel semi-blind adaptive beamforming algorithm specially designed for wideband coherent CDMA mobile communication systems with multiplexd control and data channels. The presented algo-rithm uses a parallel structure to exploit not only the desired user‘s pseudo noise sequence but also the information from multiplexed pilot and data symbols, thus help achieve faster convergence and lower bit error rate. Monte Carlo simulation results verified the performance improvement in terms of BER.     

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．     

Radar Emitter Signal Recognition Using Wavelet Packet Transform and Support Vector Machines

This paper presents a novel method for radar emitter signal recognition. First, wavelet packet transform （WPT） is introduced to extract features from radar emitter signals. Then, rough set theory is used to select the optimal feature subset with good discriminability from original feature set, and support vector machines （SVMs） are employed to design classifiers. A large number of experimental results show that the proposed method achieves very high recognition rates for 9 radar emitter signals in a wide range of signal-to-noise rates, and proves a feasible and valid method.     

一种有效的水声信道盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡（SEIDFE）算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种稳健性好、收敛快的双模式超指数迭代判决反馈盲均衡算法.该算法对均衡器输出的实部和虚部分别进行非线性变换以修正误差控制信号,从而纠正载波相位旋转;在此基础上,将一种新的自适应变步长算法应用到前馈滤波器前向权值的迭代步长中,提高算法收敛速度;并采取判决误差切换准则,将上述改进算法与判决导引算法有机结合起来,提高算法稳健性和收敛性能.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于Gabor变换的自适应降噪方法

简要介绍了Gabor变换的基本思想,提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

小波包-神经网络在摆式列车倾摆控制系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆控制系统故障的特点，研究了神经网络结合小波包分析进行故障诊断的方法，采用小波包分解和信号重构的方法，将在摆式列车试验台上采集到的振动信号分解到不同的频带以提取有关的故障信息，并将振动信号各频带内的能量特征作为训练样本输入前向神经网络，用优于改进梯度下降法的Levenberg—Marquardt优化方法对网络进行训练，对倾摆控制系统的常见故障进行识别和诊断。实践表明，该方法对摆式列车倾摆系统故障的诊断是可靠的。     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

基于组合模型的城市轨道交通短时客流预测

针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用 ARMA模型与小波 ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波 ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一 ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议.     

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提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。     

小波神经网络改进结构及其学习算法

论述了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,在此基础上,充分利用小波变换时频分析的局部化特性,提出了一种改进的网络结构,建立了非显式小波的网络的学习算法。计算机模拟表明,该结构提高了信号分类识别的精度和灵敏度。     

An Improved Singularity Computing Algorithm Based on Wavelet Transform Modulus Maxima Method

IntroductionA recent finding is that noise signal may con-tain hidden information.Such information promis-es to be of application value(forecasting suddencardiac death in patients,or analyzing financialmarkets fluctuation,or predicting the properties ofelectric devices).We must use some approachesfor extracting such hidden information from noise.Conventional approaches include analysis ofmeans,standard deviations and other features ofhistograms,along with classical power spectrumanalysis.Thos…     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

改进小波包与长短时记忆组合模型的短时交通流预测

为克服非稳定交通流状态下短时交通流预测精度不高、过分依赖大样本历史数据的缺陷,提出一种改进小波包分析和长短时记忆神经网络组合(IWPA-LSTM)的短时交通流预测方法. 利用功率谱细化的思想改进小波包分析算法对小样本交通流时间序列进行多尺度分解和单支重构. 对低频序列和高频序列进行相空间重构,完成长短时记忆模型的逐层构建,实现本地保存并根据预测精度进行自适应更新,将重构的子序列输入模型训练和预测. 将各子序列的预测值叠加输出IWPA-LSTM最终预测值. 实验结果表明,提出的IWPA-LSTM模型在小样本情况下的预测精度优于经典深度学习模型,具有较强的实用性.     

基于子空间跟踪的波束形成算法

在期望信号方向发生变化或未知的情况下，为了获得较理想的波束形成，基于ESPRIT(借助旋转不变技术估计信号参数)方法，借助受限摄动子空间跟踪算法，提出了一种改进的波束形成算法．由于该算法采用子空间跟踪技术，对期望信号导向矢量能实时跟踪，从而能抑制时变信号的指向误差．计算机仿真结果表明，该算法获得的结果与已知期望信号方向理想情况下的波束形成结果相近．     

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。