连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

导弹发射装置的总体设计方法(英文)

提出了一套新型导弹发射装置的总体设计方法 ,对其中的重要问题加以讨论并指导新型导弹发射装置的研制 ,为新型导弹发射装置的设计提供依据。导弹发射装置总体设计涉及的内容包括 :导弹发射装置技术指标的分配 ,国外引进的导弹发射装置的实体建模、气压传动装置的设计、弹射机构装置的设计、导弹发射装置的可靠性预测及导弹发射装置的实验研究。本文将就这几个问题展开深入研究。     

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式，在图像分解的基础上．分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用，同时给出应用实例。结果表明，应用小波分析进行医学图像处理，能够有效地改善图像质量，有利于医生对病情的诊断和治疗。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

体表电位标测中的关键技术——心电信号的数字滤波

小波分析在数字滤波领域中具有广大的应用前景，尤其是对具有时变特性的人体心电信号。该文介绍了如何利用coiflet小波对心电信号进行多分辨率分解和重建，并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到一些实际问题，比如小波基函数的选取，确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。实验结果表明，用coiflet小波对心电信号进行数字滤波，能很好地消除心电信号中的三大干扰；基线漂移、工频干扰和肌电干扰。     

回转误差测试中系统噪声分离技术

高精度主轴的回转误差和测试系统的噪声常处于同一水平，这极大地影响了用频域三点法测量主轴回转误差的准确性。针对同步误差（SEM），提出了对含噪声信号进行等角度采样重构、集合平均和小波滤波的组合降噪处理方法，提出了根据传感器和被测主轴直径定量确定小波分解层数的方法，经仿真实验证明其具有良好的去噪效果。针对异步误差（ASEM），提出了消除测试系统噪声的方法，研究了圈数对异步误差测试结果的影响规律。此外，搭建了测试系统，验证了所提方法的有效性。      

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。      

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。