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51.
52.
基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。 相似文献
53.
采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同.基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值,达到分离噪声和信号的目的。结果表明:利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。 相似文献
54.
55.
给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。 相似文献
56.
小波变换在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
论述了小滤变换在航空发动机故障诊断--检测特征信号和分离信号的高、低频成分中的应用,小波变换是采用可变窗口的积分变换,是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理较传统分析方法优越。 相似文献
57.
使用动态数据建模与误差分离技术以及小波分频方法,对船载外测数据进行处理分析,成功地分离出随机误差和船测数据特有的船体误差,并对船体误差给出了分析和合理的解释。结论表明,小波分频对认识和研究船测数据的误差是一种非常有效的方法。 相似文献
58.
Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation 总被引:2,自引:0,他引:2
Zhang Bo Shi Zhongke Li Jianjun 《中国航空学报》2007,20(5):394-401
针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。 相似文献
59.
王文杰 《中国民航学院学报》1997,15(4):21-26
在中国民航电话地球站(TES)系统中,远端站所用的室外单元(ODU)有两种:EFDATA型和HNS的V2型,这两类站在有关频率参数设置上是不同的,这涉及到系统内的频率变换方法。结合这两类站有关参数的设置,详细分析了TES系统的频率变换过程及特点。 相似文献
60.
微带电路和天线的时域仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了运用FDTD设计和分析微带电路和天线的基础理论,分析了误差产生的原因。利用FDTD法分别对微带传输线、矩形微带贴片天线和微带分支耦合器进行了仿真和特性分析。 相似文献