铁路机车信号分析系统中的信号处理算法研究

现阶段我国铁路存在着各种不同制式的区间自动闭塞和与之相配套的机车信号.对这些信号进行分析以提取信号特征值对系统设计和维护具有实际意义.在铁路机车信号分析系统中,针对移频信号,首先运用小波的多分辨率分析和自适应的阈值选取方案对实际的采样数据进行去噪处理,有效地去除随机噪声突出信号特征,然后借助快速傅立叶变换(FFT)得到了信号特征参数.实际应用表明,对于不同的移频机车信号制式,该算法通用性强,计算精度高.     

基于小波分析的机车走行部故障诊断方法

基于小波变换原理,对机车车辆走行部的振动信号进行时频分析。根据走行部故障振动信号的特点,选用调制高斯函数作为分析小波,处理由损伤冲击造成的信号突变。试验表明,该方法对铁路机车高噪声背景下瞬变信号的描述比以往的时域、频域信号处理技术更为精确,对由单个或多个轴承局部损伤引起的振动信号突变十分敏感,是进行机车走行部故障诊断的一种有效方法。     

小波分析在高压输电线路故障诊断中的应用

运用小波理论，提出了一种新方法，准确地捕捉故障发生时的突变信号，并结合行波故障检测和测距理论，计算出故障距离，给出了算法及仿真结果。     

小波变换在故障处理中的应用

小波变换具有良好的时频局部特性，特别适合非平衡和奇异信号的检测，讨论了小波变换在故障处理中的主要应用，并对小波变换的故障检测方法进行仿真，结果表明该方法具有较好的有效性。     

一种具有注意力集中机制的图象压缩算法

在已有小波压缩技术的基础上，充分利用人类视觉具有注意力集中机制的特性，提出了加权小波系数的改进方法，对某些人类视觉敏感区实现可变压缩比，取得了令人满意的结果，在图象压缩比相似的情况下，主观图象质量取得了明显改善。     

用小波变换提取车型特征实现车型分类

车辆通过环形线圈检测器时 ,车体物质与环形线圈相互作用改变了线圈的谐振频率 ,从而形成频率变化曲线。作者采用小波变换方法从频率变化曲线提取车型特征可以实现对车辆的自动分类。分类效果比较理想     

舰船钛合金超声检测信号模型及模极大值小波去噪算法分析

针对舰船用钛合金超声检测信号中普遍存在的材料散射噪声过大的现象，结合钛合金超声检测信号与散射噪声信号的产生特点，构造了一组信号模型，并提出了基于小波分解的一种改进的模极大值去噪算法。该算法利用小波分解中的低频系数来确定信号位置，在高频各尺度系数的对应位置寻找相应的频率信息，以达到提取信号去除噪声的目的。实例分析表明，该模型能基本反映超声检测信号的特点，而且此算法对TA2钛合金超声检测信号去噪效果比较理想。     

汕头(喾)石大桥钢箱梁和桥面板段翻身技术

汕头(喾)石大桥为主跨518 m的混合梁斜拉桥,钢箱梁全长718 m,其中标准节段长12m,宽30.35 m.因节段外形尺寸较大,受厂房净空及起吊设备限制无法实现直接空中翻身.为此设计了翻身胎架以完成翻身作业,介绍了翻身胎架的工艺设计思路,并对翻身过程中的注意事项进行了总结.     

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。