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。     

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。     

一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

小波分析在故障诊断中的应用

在分析小波变换原理的基础上,根据设备出现故障时的信号特征,介绍了小波分析在降噪及故障诊断中的应用。重点分析了小波变换应用于设备故障诊断的优点及其优于傅里叶变换等其他方法的数学机理。最后通过实例验证小波分析在故障诊断中的应用,并通过与傅里叶变换对比,表明小波变换能克服傅里叶变换的固有缺陷,准确提取故障特征。     

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。