小波变换思想及其在信号处理中的应用

从傅里叶变换、短时傅里叶变换到小波变换的思想发展过程中分析了小波变换发展的必然性和重要性,并通过MATLAB仿真工具比较了三种变换在信号处理中的应用。实验结果表明,小波变换无论是对信号的时间定位还是对信号的频率定位都优于傅里叶变换和短时傅里叶变换。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,它与傅里叶变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.在信号分析中,因为奇异点包含了比较重要的信息,因此信号的奇异性检测甚为必要.本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理,通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换.     

电能质量信号分析方法及其应用

傅立叶变换具有精确的频率分辨率,小波变换则具有将电能质量扰动进行准确时域定位的优点.为了解决电能质量监测中的实际工程问题,充分发挥傅里叶变换处理平稳信号和小波变换处理非平稳信号的优势,提出了基于时域、频域与小波变换相结合进行电能质量分析的方法.     

基于小波分析的故障诊断的研究<一>一种新的时频信号处理方法——小波分析

一、引言 小波分析是近几年发展起来的一种时频信号处理方法,是傅里叶分析的重大突破。长期以来,傅里叶分析一直是信号分析与图象处理、故障诊断等领域的主要分析方法和工具,然而傅里叶分析有它自身的局限性:首先,傅里叶分析只能获得信号f(t)的整个频谱,而难     

逆向傅里叶变换激光测粒仪的光线计算模型

在光散射颗粒测量中,逆向傅里叶变换技术具有测量下限小和对透镜口径要求低等优点,其缺点是要求满足光束近轴和窄测量区条件.为了实现逆向傅里叶变换技术在在线中应用,提出了一种光线传输计算模型,即在不同的测量区厚度和光束张角情况下计算探测器上散射光信号分布,并与常规的傅里叶变换系统比较,研究测量区厚度和光束张角等因素对逆向傅里叶变换技术光散射信号的影响.数值计算表明,逆向傅里叶变换系统中的信号分布与测量区厚度、等效焦距和入射汇聚光束张角的选择密切相关.所提出的光线传输计算模型可为逆向傅里叶变换系统的在线测量应用提供理论依据.     

基于傅里叶技术快速预测DNA序列编码区

利用功率谱分析探测DNA序列编码区的主要特征信号三周期性,需要计算1/3频率点的傅里叶频谱。针对该问题,提出了只计算1/3频率点处的傅里叶频谱快速预测DNA序列编码区的方法。理论分析和实验证明,该方法的计算速度比使用傅里叶变换或快速傅里叶变换的方法快,计算准确性保持不变,不需要一个训练组或现有数据库的信息。     

相位舍位对DDS谱分布的影响

采用严格的信号分析方法，运用离散傅里叶变换（ＤＦＴ）和傅里叶变换（ＦＴ）详细推导了理想状态和相位舍位条件下直接数字频率合成器（ＤＤＳ）的频谱分布规律。所得到的理论推算结果与目前公认的结果一致，这对实际的ＤＤＳ系统设计有着极大的参考价值     

基于摄像头采集和图像处理的机织物密度检测

采用CCD摄像头拍摄机织物图像,根据其特性进行图像处理,自动寻找条纹方向并旋转图像.通过运用误差处理的方法,得到精确的织物经纬密度.研究结果表明,拍摄一幅图像即可快速得到织物的经纬两个方向的密度,比傅里叶变换和小波变换计算量小,并可以用于实际生产过程中的纺织品密度在线检测.     

基于定点DSP的高性能FFT谱估计

在借鉴现有的快速傅里叶变换频谱校正算法的基础上,提出了改进的双窗法,并根据应用系统的特点,给出了改进的定点数字信号处理扩展精度快速傅里叶变换算法。从理论上分析了改良算法的可行性,通过仿真验证了改良算法的有效性。     

MATLAB在傅里叶变换教学中的应用

针对《信号与系统》课程中傅里叶变换知识具有抽象度高、难于理解的特点,利用MATLAB强大的信号处理功能,结合傅里叶变换中的典型非周期信号、奇异函数、周期信号的内容,实现了课程教学中的各种运算、变换的直观演示.加深了学生对时域和频域概念、分析方法的理解,极大地改善了教学效果.     

子波变换在超宽带雷达中的应用

介绍了连续子波变换的定义和性质：基于子波变换在时域和频域的良好局部化性质;研究其在宽带信号的相关处理和超宽带雷达目标特征提取两个方面的应用,理论分析和试验结果表明,在超宽带雷达信号处理中,宽带相关处理相当于时间尺度域的匹配滤波,采用连续子波变换从频域采样数据中提取目标散射中心是一种较为鲁棒的方法。     

小波变换用于示波计时电位信号处理的研究

本文根据小波交换所具有的时频局域化、分频和时移不变性等性质,将其用于未波计时电位信号平滑与去噪、重叠峰分辨、有用信息提取多方面的研究．结果表明：小波交换是一种优良的信号处理技术,可以明显改善示波分析的现状．     

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。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

应用小波变换提取输油管道泄漏突变信号

为减少输油管道泄漏事故造成的损失，需及时发现泄漏并判断出泄漏 的准确位置。依据负压波检测输油管道泄漏的基本原理，分析了压力信号的突变点以及噪声在小波变换下的不同特性，认识到突变信号的小波变换模极大值具有随尺度的增加而增加，而噪声的小波变换模极大值随尺度的增加而减小的特点，因此可以应用小波变换精确地检测到负压波到达输油管道两端传感器的时间差，结合负压波传播速度就可以算出泄漏点位置。针对具体数据给出了计算算例。应用结果表 明：小波变换法能准确的提取瞬态负压波的突变值，实现对输油管道的泄漏检测与定位。     

小波变换的齿轮泵故障分析

通过对齿轮油泵结构、性能的分析,以泵在正常运行和不同的故障状态下输出压力为信号,提出了基于小波变换的方法来提取和分离输出压力信号,并利用小波分解的方法诊断输出压力信号中包含的故障信息。以此对常用齿轮泵作仿真和试验,所呈现的压力信号三层小波分解系数均不相同,而第三层小波分解系数的差异尤其明显。因此,可利用第三层小波分解系数有效地诊断或甄别齿轮泵运行的状态和隐匿的故障,有利于掌握诊断的主动性,具有较强的实用性。     

基于改进EMD 的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

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。     

基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.