一种小波包的微机械陀螺消噪方法

微机械(MEMS)陀螺精度直接影响惯导系统精度。研究表明,随机噪声是影响MEMS陀螺精度的重要因素。本文在介绍小波包变换和自适应阈值的基础上,采用db4小波包变换阈值消噪方法,对某MEMS陀螺信号进行消噪处理,数据处理验证了此算法在MEMS陀螺消噪处理中的有效性。     

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。     

润滑油红外光谱去噪预处理方法

采用小波包变换软阈值去噪方法对润滑油的红外光谱进行去噪预处理,结合偏最小二乘法进行定量预测,并与常用的平滑去噪方法进行对比。结果表明,小波包变换能有效地去除红外光谱的噪声,以此为基础建立的润滑油酸值模型的预测精度高于常用的平均平滑法和 Savitzky-Golay卷积平滑法这 2种平滑去噪方法的预测精度。     

基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究

针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。     

小波包分析在电机信号消噪处理中的应用

在检测航空高速直流电机的机械特性信号时,采样信号中含有大量干扰噪声,对信号的消噪是进行信号提取、分析、故障诊断和处理的前期工作,其效果将直接影响到后期工作.针对电机起动过程中的噪声干扰信号,采用小波包分析的软阈值方法消噪,取得了良好的效果.     

应用独立分量分析提取液体火箭发动机的故障特征

以某型液体火箭发动机为研究对象，针对故障诊断中故障特征提取难的问题，提出了应用小波消噪技术和独立分量分析获取高品质源信号，并利用源信号进行故障诊断的思路，对发动机热试车压强信号进行了实例分析。研究结果表明，该方法提高了诊断信号的质量，有效地提取了故障特征。     

小波消噪在测试信号处理中的应用

结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法：强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

飞机座舱段机身曲面造型智能化设计的研究

应用双三次B样条曲面理论建立了飞机座舱段机身曲面的数学模型，并利用C语言编程，实现了通过型值点数据反算出控制顶点，再经过理论外形计算和三维图形变换，进而随机显示飞机座舱段机身曲面造型的智能化设计。