小波分析在飞机复合材料结构智能敲击检测中的应用研究

介绍了一种民用飞机复合材料智能敲击检测系统的设计原理。在MATLAB环境下对敲击信号进行小波分解和去噪,通过对比选取不同的小波函数和阈值时得到的去噪结果,选取最优的小波函数和阈值进行分解和去噪,获得了较好的信号波形,验证了智能敲击检测系统对分层和裂纹两类复合材料主要损伤的辨识能力,同时提高了智能敲击检测系统的精度。     

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

基于PSO-RWE的自适应小波阈值函数滚动轴承振动信号去噪方法

针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题。提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数中未知参数的自适应寻优,达到滚动轴承振动信号自适应降噪目的。改进了一种含两未知参数的小波阈值函数;以相对小波熵为优化算法的适应度函数对未知参数进行自适应寻优,得到最优小波阈值函数;通过对模拟仿真信号和试验采集的滚动轴承振动信号进行分析。结果表明:优化后的小波去噪方法能够更好地将噪声从染噪信号中滤除,去噪后信号波形的平滑度更好,信噪比相较硬阈值去噪提高294%,而且保留了原始信号更多的细节特征,具有更好的去噪性能和应用实用价值。     

信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。     

小波包变换对遥测速变数据噪声消除效果的改进

在介绍小波包定义和降噪声原理的基础上,提出了采用小波包变换降低噪声的方法。为验证该方法的有效性,将其用于某型导弹试验中所测遥测数据的降噪处理中,并与小波变换降噪效果进行比较。结果表明,小波包变换改进了遥测速变数据的消噪效果,是速变信号降噪一种更为有效的方法。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

小波变换在遥测数据处理中的应用

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。     

小波变换在雷达信号检测中的应用

小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。     

基于遗传算法优化小波网络的柔性喷管力矩特性辨识方法

为准确辨识负载力矩并提高主动加载负载模拟的真实度，使用了一种基于遗传算法优化的神经网络辨识方法。使用小波分析方法对测试信号进行预处理，将消噪与分解后得到的信息作为神经网络训练的扩充样本，提高了辨识精度。使用遗传算法选择最优输入信息、网络结构和隐含层规模，加快网络收敛速度并简化计算过程，实现对柔性喷管力矩的快速准确辨识。仿真结果表明该辨识方法可以准确地描述柔性喷管在典型测试信号激励下的力矩特性，平均辨识误差为2%，对于实现精确主动加载控制和验证伺服控制性能具有重要意义。     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于SAR图像去噪.在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了1种小波域SAR图像去噪方法.为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和...     

基于小波奇异分析的流场计算方法及应用

首次将三维小波以及二维小波奇异性分析的思想引进三维以及二维复杂流场的数值计算,发展了一种高效率、高精度、高分辨率的方法.该算法的核心是获取流场中物理量在不同空间点的Hlder指数α,而该指数α的获取又依赖于小波变换以及高维(即二维或三维)小波分析技术.在三维与二维欧氏空间中,为进行小波多分辨分析,需要在尺度空间与小波空间分别引进尺度基与小波基.对二维问题,尺度基与小波基的基底要由1个尺度函数与3个小波函数组成,而三维时要由1个尺度函数和7个小波函数组成.借助于小波奇异分析所找到的流场中奇异点区域与光滑区域,便可分别选用高分辨率、高精度的WENO(weighted essential non-oscillatory)格式与高精度中心差分格式进行流场的离散求解.一系列二维(即,①二维前台阶问题的Euler流;②二维双马赫反射的Euler流; ③著名的二维Riemann问题;④跨声速RAE2822翼型二维绕流; ⑤跨声速VKI-LS 59二维涡轮叶栅绕流)与三维(即,⑥跨声速轴流压气机转子NASA(National Aeronautics and Space Administration) Rotor 37三维黏性绕流;⑦跨声速风扇转子NASA Rotor 67三维黏性绕流)算例表明:该方法的计算效率比传统的WENO格式有较大的提高,大部分典型算例能够提高3~5倍,而且可以获取复杂流场中高分辨率的激波结构以及涡系分布,可以得到与有关实验数据较为吻合的数值结果.      

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

光纤陀螺噪声对惯导系统精度影响的小波分析

针对当前典型光纤陀螺捷联惯导系统,研究了低动态条件下光纤陀螺输出信号的噪声特性,运用小波多尺度变换方法进行了噪声各频段分量对导航精度影响的深入研究及仿真分析,然后采用小波阈值去噪方法进行了实测数据滤波的有效性验证。结果表明,光纤陀螺噪声的低频段部分是影响导航定位误差的主要因素,而对陀螺高频段噪声的滤波措施对导航精度影响甚微。     

高斯型小波在APC识别中的应用

研究了高斯型复小波时频分析方法用于人机耦合振荡(APC)探测的有效性和可行性。基于小波理论分析了高斯型复小波的时域和频域关系,构造了高斯型复小波滤波器。确定了一组识别APC的逻辑模型和参数,并对一起横向APC事件的记录数据进行了分析处理。结果表明,高斯型和双曲高斯型复小波变换都可较准确地探测出APC,但后者实时性更好。     

基于小波包能量谱的航空发动机故障特征提取方法

使用成熟的旋转机械振动信号频谱分析方法,对采集到的多台航空发动机试车振动信号进行分析,找出能反应出发动机转子不对中、转子不平衡和转静件碰磨3种故障频谱特征的振动信号.再使用小波包将信号分解为不同的频段,之后分别计算能反应出故障信息的特征频段的能量,将它们组成用来区分上述3种故障的特征向量,为以后的航空发动机故障的模式识别做准备.     

基于小波域维纳滤波的激光陀螺数据处理研究

针对激光陀螺随机漂移数据的非平稳特性,设计了小波滤波器,使经小波滤波后的数据近似成为平稳序列,并进行了相应的平稳性检验.在小波变换的基础上,结合维纳滤波器处理平稳信号能力强的特点,提出了一种小波域维纳滤波法.仿真试验表明,此方法更显有效性.     

Wavelet-based fairing of B-spline surfaces

Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ,ｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｇｅｔｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｇｒａｐｈｉｃｓ［１］,ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｒａｄｉｏｓｉｔｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ［２］,ｃｕｒｖｅａｎｄｓｕｒｆａｃ...     

参数化小波构造研究及其在边缘检测中的应用

为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

一种估计舰空导弹脱靶量的方法

文章研究了利用舰空导弹引信多普勒频率估计脱靶量的方法。首先,将脱靶量估计表示为多普勒频率第一层低频小波系数的非线性最小二乘拟合问题,并统计验证了拟合方法的有效性;然后,通过小波多尺度分解分析了多普勒频率野值的识别准则,并给出了野值去除的具体步骤,经仿真验证该方法满足导弹试验要求。