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。     

π-TFSK时频调制信号的功率谱分析

 高速移动数据传输时,由高速移动而产生的衰落以及多径波的干扰,传输特性及差错率特性恶化,相移时频调制正是为了对抗衰落与多径延迟而产生。建立了π-TFSK时频调制的数学模型及其复数包络模型,在π-TFSK信号的复包络自相关函数的基础上计算了π-TFSK信号的功率谱密度,并对其进行了特性分析。     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

小波变换在转子系统动静件早期碰摩故障诊断中的应用

利用小波变换理论对转静件早期碰摩故障进行诊断,通过对碰摩故障的仿真结果利用D20小波进行波形分解、利用高斯小波进行小波变换,得出：它们不仅可对早期碰摩进行准确诊断,还可准确诊断进入、脱离碰摩的位置;两种分析结果完全一致,达到了互相验证,从而进一步说明利用小波变换理论对早期碰摩故障进行诊断的有效性。     

小波的尺度离散化与稳定性研究

在使用小波变换重构信号的应用中,为了计算处理方便及克服冗余性,常采用离散化处理。为确定均匀点格动态采样网络下的尺度采样间隔的取值及其与小波稳定性的关系,本文分别用Morlet小波和Marr小波对信号进行均匀离散小波变换。对于Morlet小波,其尺度采样间隔有一个取值区间,在这个区间内取值既能分析数字信号的最高频率及避免频谱混叠,又能保证小波的稳定性;而对于Marr小波,其尺度采样间隔的取值不能同时保证分析数字信号的最高频率和维持小波的稳定性,即稳定性与频率选择性是一对矛盾,但在二进抽取采样下选择适当的尺度伸缩因子可缓解这一矛盾。     

基于DDS和DFT的水声换能器小信号阻抗测量

针对水声测量中换能器阻抗和功率放大器的匹配问题,以及换能器老化状况诊断的实际问题,利用DDS(直接数字合成)和DFT(离散傅里叶变换)技术,研究了使用小信号下换能器在不同频率点上的频率响应情况,通过执行多次测量,确定换能器的幅频响应特性曲线,以此分析换能器的老化情况,同时可以对功率放大器输出匹配电路设计提供参考.通过相...     

预设性能控制研究进展

介绍了预设性能控制的发展历程及研究现状,以具有一般形式的单输入单输出严格反馈非线性系统为例, 阐述了性能函数和误差变换的概念,分析了预设性能控制的基本原理。通过其应用实例说明,预设性能控制能够 解决工业生产、飞行器控制中的一些关键技术问题,因而有必要对预设性能控制方法进行深入研究。     

应用时变参数建模方法辨识时变模态参数

 应用非平稳时间序列的时变自回归建模方法进行了参数随时间变化的线性系统模态参数的辨识。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的非平稳时间序列进行建模。通过引入基函数将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识。结合信号时频变换确定模型阶次, 通过时变的伯格尔( Bur g) 算法对时变的自回归(AR) 模型系数和时变结构模态频率进行了估算。通过对刚度随时间变化的三自由度系统模态频率的仿真辨识, 验证了辨识方法的有效性。     

小波分析在外测数据滤波中的应用研究

为提高弹道估计精度,提出了一种基于小波分析的滤波方法,滤除外测数据中AR（自回归）模型的随机误差。分析讨论了滤波过程中的几个关键问题,提出了利用基于偏自相关系数截尾检验的方法来确定分解层数,然后采用GCV（广义交叉确认）准则来确定均方差意义下最优阈值的方法。本文提出的外测数据滤波方法计算简单,不需要估计噪声的方差。仿真结果表明,该方法能有效滤除外测数据中的AR噪声。     

基于DCT变换的彩色图像隐藏算法

文章研究了将一张彩色的隐藏图像嵌AN另一张彩色载体网像的图像隐藏算法。通过对隐藏图像的DCT变换,对提取出的低频系数进行二进制编码,并与中频系数共同构成用于隐藏的特征信息;对载体图像进行DCT变换来确定信息隐藏的位置。通过抗攻击性测试表明本隐藏算法具有很强的稳健性。