基于小波变换的人体步态序列提取

将小波变换用于处理人体行走时产生的加速度信号.利用离散小波变换的多尺度、多分辨率特性对原始加速度信号进行尺度分解,在对小波基以及分解尺度进行合理选取后准确地从加速度信号中提取出隐藏的步态节律.与利用阈值法直接对原始加速度信号提取峰值的算法比较后发现：利用小波分解得到与步态节律相关的特征尺度后再进行峰值检测能显著地提高信号峰值的检出率;即使当原始信号存在较严重的噪声干扰时,该方法也能保证所提取出的步态序列的准确性.这对于步态序列的后续分析具有至关重要的意义.研究表明,离散小波变换是一种有效的提取步态节律的方 关键词： 小波变换 步态序列 峰值检测 特征尺度     

基于提升小波变换的雷达生命信号去噪技术

对于噪声干扰严重、非线性、非平稳、多奇异点的微弱雷达生命信号而言,去噪是对有用信号进行分析前的必要手段。基于多普勒效应原理和雷达噪声的统计特性,建立了雷达生命信号的模型,分别用传统小波变换和提升小波变换对强噪声干扰下的生命雷达信号进行了去噪处理,结果表明被强噪声污染的雷达生命信号可以用传统小波变换的方法和提升小波变换法对其有效去噪,提升小波变换去噪效果优于传统小波变换去噪效果,其信噪比(SNR)和均方误差(MSE)两个性能指标均高于传统小波去噪。对雷达生命信号进行去噪处理时,使用的小波基函数是sym8,分解层数为3层。     

基于HHT变换的起动电动机特征信号时频分析

针对车辆起动电动机电气和机械故障发生时特征信号的时变不平稳特性,进行了时频域分析处理,提出了利用现代信号处理方法对故障信号提取特征向量的方法,主要对起动电动机的电枢和轴承故障进行诊断。在构建电机故障测试实验平台的基础上,利用破坏性实验构造了故障类型,测取了电枢电流和振动信号,分别采用小波分析理论和HHT变换对信号进行分析,通过分解再重构的方式将信号分解成了频率由高到低的不同分量,并获得了故障的特征频率,提取了特征向量。实验结果表明,基于HHT变换的现代信号处理方法在处理时变非平稳信号方面比小波分析理论更具有自适应性,更易识别。     

基于小波变换的紫外光通信信号工频干扰去除方法研究

在无线紫外光通信系统中,日光灯等会对系统产生工频干扰,干扰会以正弦波形式叠加到经光电倍增管接收的有用信号上,并对后续的抽样判决产生影响。首先分析了小波变换去除工频干扰噪声的原理,给出了基于接收信号波形计算信噪比的方法,并基于该方法对小波变换的去工频性能进行了分析,最后讨论了小波去除工频干扰时最优小波基的选取问题。频谱分析表明,小波变换可有效消除100 Hz和200 Hz的工频干扰,当小波基选为sym40时小波去除工频干扰的性能最好,去噪后信噪比为12.22 dB。     

混沌干扰中基于同步挤压小波变换的谐波信号提取方法

针对混沌干扰背景下多个谐波信号的提取问题, 提出了一种基于同步挤压小波变换(SST)的谐波信号抽取方法. 首先利用SST将混沌信号和谐波信号组成的混合信号分解为不同的内蕴模态类函数, 然后利用Hilbert变换对分离出的内蕴模态类函数进行频率识别, 从中分离出各谐波信号. 以Duffing混沌背景为例, 对混沌干扰下多谐波信号的提取进行了实验分析. 实验结果表明: 对于不同频率间隔的多个谐波分量, 本文方法的提取结果都具有较高的精度, 而且所提方法对高斯白噪声的干扰具有较好的鲁棒性, 综合提取效果优于经典的经验模态分解方法.     

基于快速独立分量分析的脑电波信号降噪

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号的干扰等特点,对基于小波变换和快速独立分量分析的脑电波信号的滤波降噪方法进行了研究,说明了小波变换和快速独立分量分析的降噪原理,并通过对利用MindSet耳机采集得到的原始脑电波数据的处理,证明了快速独立分量分析算法可以将原始脑电波信号中包含的心电伪迹和工频干扰等多种干扰信号成功地分离出来,同时比较了两种方法的性能,验证了基于快速独立分量分析的降噪方法具有明显的优越性。     

基于激光自混合干涉技术和小波变换的齿轮箱故障诊断

激光自混和干涉(SMI)技术是一种利用光反馈原理进行的振动检测技术,它具有结构简单,非接触式测量振动信号的特点。为了解决齿轮箱故障诊断的问题,提出了用激光自混合干涉技术提取信号,并通过小波变换对信号分析进行处理的方法。通过分析小波变换的各个分量以及最终经过小波变换去噪后的信号,能够准确地识别出齿轮箱在运转时所存在的周期性振动故障信号,实验得到的结果与理论值结果完全吻合。     

基于小波变换的蓝宝石荧光光纤温度计

采用激光加热小基座法生长出掺Cr3+的蓝宝石光纤荧光温度传感头，它具有结构紧凑，耐高温等特点，测温范围从室温到450℃。使用基于小波变换的数据处理方法，有效去除信号中的噪声，提高了信噪比。在对荧光测温机理和有关光纤技术进行分析的基础上，采用与调制荧光信号相关的双参考源相位锁定测量方案，可在无激励光干扰的情况下对荧光寿命进行实时测量。根据噪音和信号在小波变换下表现出的不同性质，提出以小波变换为基础的温度信号特征提取及消噪方法。与其它处理方法相比，小波变换方法可以克服傅里叶变换对突变信号不起作用的缺点，同时又比Gabor变换具有可变窗口的优点。该方法可以缩短测量时间，提高测量分辨率。     

基于Mexican hat小波变换的三维轮廓术

为了提高小波变换轮廓术中小波的空域局部化能力, 提出了一种基于Mexican hat小波变换的条纹图处理方法.基于希尔伯特变换得到条纹对应的解析信号, 用Mexican hat小波计算解析信号的连续小波变换, 从小波变换的脊上提取相位信息, 恢复物体高度信息.模拟结果表明, Mexican hat小波变换法在相位快变或突变的区域有更高的相位提取精度, 测量误差可减小0.1～0.5 rad.以人脸石膏像为例, 进行了实验测量.实验结果表明, 在高度不连续或变化剧烈的区域, Mexican hat小波变换法较Morlet小波方法误差传播更小, 精度更高.     

使用离散小波变换的相位轮廓术

提出了两种在相位轮廓术中使用离散小波变换提取条纹相位的方法:单次分解法和多次分解法.前者用多分辨率分析的多孔算法计算变形条纹解析信号的离散小波变换,寻找每一位置的小波系数在尺度方向上的模极大值点,通过提取该点的相位就可以得到原条纹的相化值;后者是在前者的基础上,通过插值改变条纹信号的抽样率,再次进行多分辨率分析,得到冗余的小波系数,提取条纹相位.单次分解法适合处理正弦载频条纹图,多次分解法抗噪性好,可以处理带有高次谐波的准止弦载频条纹图.相对于使用连续小波变换的方法.这两种方法较适合处理离散信号,对于512 pixel × 512 pixel的条纹图计算速度分别提高90%和50%.计算机模拟和实验验证了方法的有效性.     

Investigation on the Hard X-ray Radiations of the IR-T1 Tokamak Plasma: Electric and Magnetic Perspectives

In this experiment, the effect of magnetohydrodynamic (MHD) fluctuations in the hard X-ray radiation from the IR-T1 tokamak plasma is investigated. To reach this goal, the main parameters of plasma such as plasma current and loop voltage are measured. Also, the rake and poloidal Langmuir probes are used to calculate the radial and poloidal electric fields. To detect the hard X-ray radiation, a NaI-scintillator detector is used. To study on the MHD fluctuations, an array of 12 Mirnov coils is used. The obtained data are analyzed by using the singular value decomposition (SVD) algorithm. The wavelet spectrum of the dominant principal components of Mirnov coils is drawn. The results of wavelet and SVD analysis show that the hard X-ray radiation is increased with increasing the fluctuations of the dominant principal components (at the same time). It is also shown that the rate of hard X-ray radiation emitted from the tokamak plasma increased with increasing the MHD fluctuations. The energy of the system is wasted and reduced by these radiations. This an increase in the particle pressure of the plasma.     

HL-2Aװ�õ�����������ʵʱԤ��ϵͳ

HL-2A装置MHD不稳定性实时预测破裂系统采用了一种简单有效的方法来预测MHD不稳定性导致的等离子体大破裂。利用Mirnov线圈探测MHD信号,根据信号的振幅或频率特点设定计算方法,来预测等离子体破裂先兆,然后用激光吹气注入杂质来缓解等离子体破裂。研究结果表明,该系统能够实时预测破裂先兆,按量注入杂质后,可达到破裂缓解目的。     

Harmonic signal extraction from noisy chaotic interference based on synchrosqueezed wavelet transform

For the harmonic signal extraction from chaotic interference, a harmonic signal extraction method is proposed based on synchrosqueezed wavelet transform(SWT). First, the mixed signal of chaotic signal, harmonic signal, and noise is decomposed into a series of intrinsic mode-type functions by synchrosqueezed wavelet transform(SWT) then the instantaneous frequency of intrinsic mode-type functions is analyzed by using of Hilbert transform, and the harmonic extraction is realized. In experiments of harmonic signal extraction, the Duffing and Lorenz chaotic signals are selected as interference signal, and the mixed signal of chaotic signal and harmonic signal is added by Gauss white noises of different intensities.The experimental results show that when the white noise intensity is in a certain range, the extracting harmonic signals measured by the proposed SWT method have higher precision, the harmonic signal extraction effect is obviously superior to the classical empirical mode decomposition method.     

Identification and Analysis of Magnetic Structures on HL-2A

1 Introduction Tearing modes in tokamak plasmas have been studied for many years In HL-2A tokamak, MHD instabilities are investigated by means of the Mirnov probes. The mode number can be determined by the methods of phase comparison analysis or correlation analysis from the experimental data of Mirnov probes, but the analysis of complicated mode structures is difficult. An identification and analysis method of magnetic islands is presented basing on simulation of the perturbation current and magnetic field in plasmas.     

基于RBF神经网络的强流LIA故障诊断与性能评价技术

 用于流体动力学诊断的强流LIA是庞大而复杂的系统，其性能预测和评估是十分困难的。针对强流LIA大量的单次快脉冲非平稳信号，提出基于小波包分析与RBF神经网络技术相结合实现故障智能诊断和性能评价的方法。该方法以强流LIA高维信号的小波包结点能量提取的特征向量来表征信号平顶、脉宽以及暂态特性。在此基础上，建立了“神龙一号”加速器腔电压及注入器出口束流故障诊断与性能评价原型系统，该系统不仅可进行故障诊断和性能评价，还可探测到加速器运行参数的变化趋势，为加速器的精细维护提供预测信息。     

航空飞机计算机通信中滤波器的优化设计

航空飞机计算机通信系统进行通信的过程中,由于航空飞机上的电子设备相互之间的电磁干扰严重,导致信道中存在大量的干扰信号。提出基于小波变换算法的抗干扰滤波器设计方法。根据小波变换算法相关原理,综合航空飞机通信中特有的软阀值特点,利用自适应调整参数的方法得到高空通信中的最优小波系数阀值,使得高空噪声过滤阀值函数具有更强的适应性。利用新的阀值函数设计了新的滤波器,对行滤波模块和列滤波模块的设计进行了详细阐述。实验结果表明。利用设计的滤波器能够对航空飞机计算机通信过程中的干扰信号进行有效滤波,缩短了滤波时间,提高了高空通信系统的抗干扰能力。     

瞬态位移干涉仪信号处理新方法

利用短时傅里叶变换计算速度快的特点,先对瞬态位移干涉仪信号进行预处理,得到速度的轮廓范围.据此估计小波变换中尺度因子的范围,然后用连续小波变换的方法对信号再次进行处理,用此方法分析计算机模拟出的位移干涉信号,恢复的速度相对误差小于2%.对高速爆轰实验中的位移干涉信号分别采用短时傅立叶变换、小波变换和二者相结合的方式进行分析,并记录三者的计算速度.实验表明,第三种方法能准确地恢复出物体的速度历史,计算误差在系统要求的范围内.本文综合计算速度和计算误差两方面的考虑,选择了适合于瞬态位移干涉信号处理的方法.