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。     

基于小波变换与粗糙集的雷达目标识别方法

雷达目标识别是防空武器系统雷达信息处理的一个关键环节.在小波变换与粗糙集基础上提出一种雷达目标识别方法.小波变换能够提高了时--频分频率;粗糙集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具.利用小波变换对目标原始信息进行分解,得到目标的能量特征向量;通过粗糙集简化关系表,删去冗余信息,用逻辑推理算法表示判别规则.应用小波变换与粗糙集能够满足利用不精确信息进行目标识别的需要.     

基于小波变换的单脉冲雷达目标RCS测量方法研究

随着现代信号处理技术的发展,对非平稳信号分析和处理的小波分析技术已成功应用于雷达目标特性分析领域,大功率单脉冲雷达作为我国航天测控网的主干设备,具有一定的目标特性识别能力。本文主要针对脉冲雷达RCS测量原理,讨论了基于小波变换的单脉冲雷达空间目标RCS测量方法,提出应发挥窄带低分辨率雷达在未来空间目标识别中的作用。     

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.      

基于改进小波变换和包络分析的滚动轴承故障诊断

采用改进的小波分解和重构算法与包络分析相结合的方法,提取滚动轴承振动信号的故障特征频率。改进的小波分解和重构方法避免了 Mallat 算法频率混淆的缺陷,通过对重构信号特定频带进行包络分析,更加准确地提取了滚动轴承的故障特征频率。通过对无故障滚动轴承和内圈、外圈有故障的滚动轴承振动信号的分析,说明这种方法能够有效诊断滚动轴承的故障,并将该方法成功应用于某型航空发动机主轴承故障诊断。     

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。     

基于小波分析的信号滤波方法研究

设计了模拟温度信号的数据采集系统,采集了温度信号T．分别利用最小二乘平滑滤波方法和小波变换滤波方法对传感器输出的原始温度信号T进行滤波,通过对比滤波后波形和残差体现了小波分析在信号滤波应用中的优越性。     

红外图像特征提取的一种方法

小波变换是信号处理、图像处理的重要工具,已广泛应用于信号分析、数据压缩和边缘检测等各个领域。本文基于图像小波变换,提出了一种红外图像特征提取的一种方法。通过对红外图像进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样既得到了红外图像的特征,又压缩了数据。通过大量的红外图像目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

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.     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

基于小波分析的转子故障信号自适应降噪技术研究

在转子故障信号的小波降噪研究中,降噪效果常常依赖小波分解层数、故障转子转速和信号的采样频率,难于自动完成.针对该问题,提出了一种转子故障信号的自适应小波降噪新方法,该方法先对原始数据进行重采样,然后将重采样信号用小波变换分解到规定的层数,最后运用Donoho软阈值法实现降噪.该方法无需人为选取小波分解层数,降噪过程自动完成.大量的仿真和实验算例验证了方法的正确有效性.      

基于小波分析的飞控传感器故障诊断

小波分析具有局部时频分析能力，适宜于对突变信号的检测，针对飞控系统传感器故障的特点，提出了基于小波分析的飞控传感器故障诊断法。仿真结果表明，应用小波分析，可以非常精确定位传感器信号的故障点。     

小波分析在旋转加速度计寻北仪信号处理中的应用

为有效地消除噪声对旋转加速度计寻北仪信号的影响,提高寻北精度,在平稳小波多尺度分析原理的基础上,将平稳小波应用到旋转加速度计信号处理中,并与传统小波多尺度分析进行了对比.经过理论分析和实验验证,平稳小波和传统小波都能在一定程度上抑制噪声对信号的影响,但平稳小波的性能优于传统小波.     

基于离散小波变换的近程信号自动识别

进行信号识别的关键在于利用有限信号数据提取出有效的信号特征,然后根据这些特征作出判决。文中阐述了利用离散小波变换对近程信号进行分解处理,并结合具体应用背景,提取小波分解的细节作为信号识别的特征参量。仿真实验表明,基于小波分解的特征提取过程对噪声有较好的抑制能力,小波变换的应用能够有效提高对近程信号识别的能力。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.      

双树复小波域MCA降噪在齿轮故障诊断中的应用

齿轮箱早期故障信号中往往包含强烈的干扰噪声,而基于简单阈值规则的小波系数降噪方法往往不能取得良好的效果.针对该问题,提出了基于形态分量分析(MCA)的双树复小波降噪方法.首先,对强背景噪声故障信号进行双树复小波变换,得到不同层的小波变换系数;然后,选取小波系数周期性较为明显层的小波系数进行MCA降噪;最后,将降噪后的系数进行单支重构后便可获得故障特征信号,对降噪信号进行包络分析便可以确定信号的故障特征频率.利用该方法对仿真分析和某轧机齿轮箱打齿故障早期信号进行了处理,结果表明:该方法能够在有效去除信号中的强背景噪声,比单独MCA降噪及软阈值降噪具有更好的效果,得到了更清晰的故障特征频率,从而为齿轮早期故障诊断提供了一种新方法.      

基于小波变换的色谱数据平滑滤噪和高效压缩

根据色谱信号及色谱分析的特征和小波变换能精细刻划信号奇异性的特点,本文提出了一种基于多分辨小波分析的色谱伏安信号的平滑滤噪和高效压缩算法.该算法压缩比高(平均大于100倍),滤波效果好,广泛适用于高效液相色谱、气相色谱和红外光谱的滤波和压缩.该算法尤其适用于被强噪声污染的信号处理.     

一种民用飞机驾驶杆高频抖动的抑制方法

针对民用飞机自动飞行过程中驾驶杆/盘存在较高频率抖动现象,提出一种基于小波理论和有限脉冲响应(FIR)滤波器的信号综合处理方法,以抑制驾驶杆/盘的高频抖动.首先分析了驾驶杆高频抖动形成机制及其影响,然后采用Matlab小波分析工具箱对自动飞行系统内环控制律的输入信号进行分析,通过多级分解确定信号中不同的频率成分;最后设...     

基于可逆提升小波变换和上下文预测的SAR图像无损压缩算法

 结合可逆提升小波变换和上下文预测技术 ,提出基于可逆提升小波变换和上下文预测的合成孔径雷达 (SAR)图像的无损压缩算法。分析了基于提升小波的无损压缩算法和基于上下文预测编码的无损压缩算法的优缺点 ,联合两种体制 ,提出先用提升小波变换去除整幅图像的冗余 ,再用边缘保留预测器和子预测器联合技术进一步消除子带内系数间的空间冗余性 ,最后采用自适应上下文建模技术对残差进行分类自适应熵编码。除具有常规小波变换编码的优异性能外 ,该算法的压缩率优于即将推出的国际标准JPEG2000。