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1.
王启志 《上海海事大学学报》2001,22(3):113-115
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,且故障信号多是突变性的.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. 相似文献
2.
刘保童 《天水师范学院学报》2006,26(2):28-30
时间局部谱分析方法的研究对信号突变性检测具有重要意义。S变换是加窗傅里叶变换和连续小波变换思想的延伸或推广,S变换保持了与傅里叶谱的直接联系,提供了依赖于频率的分辨率,具有连续小波变换所没有的一些特点。介绍了S变换和广义S变换的数学原理,分析了S变换与加窗傅里叶变换和小波变换之间的关系,对一个突变信号在S变换与小波变换下的表现特征进行研究,结果表明,S变换能比小波变换更直观更清楚地表现信号突变位置。 相似文献
3.
小波变换和傅立叶变换在信号频率分析中的比较 总被引：2，自引：0，他引：2
刘海忠 《天水师范学院学报》2005,25(5):29-30
小波变换和傅立叶变换都是信号频率分析的有力工具,本文通过两者对模拟信号的频率分析,比较了两者的优缺点:傅立叶变换分辨率较高,不能同时提供时频信息的;小波变换分析信号频率时可以时间频率同时定位,但是需要选择合适的母小波,处理较复杂。 相似文献
4.
文章简要分析了机械故障的危害和故障检测的分类。介绍了小波变换在故障检测中的原理、算法及应用,特别是计算过程进行了较为详细的论述;并对信号的奇异点的特性作了分析,利用连续性和奇异性计算出模极大值的发生时间和位置。实现了提前预测故障发生的可能,减少了故障发生的几率。最后给出了系统的MATLAB仿真实验并得出结论。 相似文献
5.
聂希芸 《玉溪师范学院学报》2012,(4):54-58
根据心电信号和基线漂移噪声的频谱特点,基于小波变换的多分辨率分析,对心电信号进行多尺度分解,利用分解后得到的模拟近似信号充分逼近基线漂移噪声的特性,从而去除心电信号中的基线漂移这一低频分量.通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行去噪处理,验证了算法的有效性. 相似文献
6.
盛鸿宇 《贵阳金筑大学学报》2013,(4):9-11,16
雷达脉内调制信号分析是实现雷达辐射源信号识别的一个重要手段,雷达脉内调制信号是典型的非平稳信号,需采用非平稳信号处理方法进行分析.小波变换是处理非平稳信号的有力工具,可用来对脉内信号进行分析,但需要搜索算法搜索变换后的小波脊线.因此,在对调制信号进行小波变换后,采用微粒群优化算法搜索小波脊线.通过计算机仿真,结果表明利用小波变换和微粒群优化算法可对雷达脉内调制信号进行参数分析与提取,小波变换分析方法是有效的、合理的. 相似文献
7.
在静电探针自动测量系统测量等离子体参数中,如何在不改变原始数据特征的条件下干净有效的滤除噪声,是一个很重要的问题。对此,采用低通滤波器、移动平均法等一些常用的数据处理方法很难解决。本文采用两种小波变换：Daubechies小波变换和Biorthogonal小波变换分步进行处理,得到了比较好的处理结果,并对上述的几种方法在实际测量信号中的处理结果进行分析对比来证明了这一点。 相似文献
8.
刘保童 《天水师范学院学报》2009,29(2):67-69
小波变换是消除图像和多道信号噪声的一种重要方法,而MATLAB是优秀的数值计算和可视化设计平台。二维小波变换将多道记录信号变换到时间、频率、空间和波数四维域中,根据信号和相干噪声在频率、时间、波数、空间等方面的局部差异来达到滤波的目的。基于二维多分辨分析的基本原理。利用MATLAB的图形用户界面（GUI）和丰富的图像处理功能进行可视化设计,实现了用二维小波变换对多道信号中相干噪声的消除,使烦琐的逐级分解去噪处理变得容易．提高了工作效率。最后．用设计的程序对地震记录信号中的面波进行了消除．并达到了较好的效果。 相似文献
9.
胡继胜 《安徽职业技术学院学报》2006,5(1):7-10
小波变换技术已广泛地应用于图形、图像处理,语音处理,视频处理以及数字信号处理等领域。由于小波变换的良好特性,使其在众多实际应用中都能得到很好的应用,并取得比原有技术更好的实际效果。在数字图像处理领域,基于小波变换的图像压缩、图像增强、图像消噪可以取得很好的实际效果,本文从二维小波理论出发,对其在图像处理的应用上进行了一些分析和处理,反映出小波分析在图像处理方面的特点。 相似文献
10.
关于P波到时的小波分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
任继阳 《玉溪师范学院学报》1999,(3)
本文就P波的到时进行研究，采用了小波分析的方法，由于小波分析所固有的优于博氏变换的性质：即小波分析能对波的频域特性和时域特性有比较好的反映，这相对于博氏变换的只能够反映单独的频域特性或者单独的时域特性而言，采用小波分析更加能够保证波型的不失真，采用经过小波分析后得到的数据更加能够精确的满足计算所需．本文运用Daubechies的紧密支集的正交小波基对实际的地震数据进行处理，以期能够对P波的到时进行自动识别．计算结果显示：对地震数据进行不同阶次的小波变换得到不同的结果，很明显可以看出不同阶次的小波变换所产生的结果有不同的时频特性，并且变换阶次越高，信号变换后得到的结果所反映的频率越低；对地震数据进行线性极化计算，可以得到明确的P波利时． 相似文献
11.
基于EMD和HHT的轧机扭振瞬态冲击信号时频分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
戴桂平 《苏州市职业大学学报》2009,20(1):37-40
为解决轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的瞬态时频分析难题,提出了基于EMD和川bert—Huang变换的瞬态振动信号时频分析方法．利用EMD分解提取信号的固有模态函数OMF）,再结合Hilbert变换,求解瞬时频率,进而得到信号的Hilbert—Huang时频谱及边际谱,从而提取扭振信号瞬态特征．通过仿真实验验证了该方法的可靠性,通过轧机在咬钢抛钢时实测瞬态信号的分析,表明了该方法的可行性． 相似文献
12.
针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题，利用振动信号辨识故障，综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势，提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境，在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF），并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值，采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比，该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果，可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。 相似文献
13.
应用小波包分析技术,结合Hilbert包络技术,提出了小波包能量包络技术.该技术能够很好地表征桥吊在工作时产生的振动冲击等非平稳信号的状态特征,为桥吊的状态监测和安全评估提供了一种抗噪能力强、特征表述灵敏的特征抽取技术,并在已开发的状态监测和评估系统中得到了实践,取得了很好的应用. 相似文献