小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

小波变换在吸毒者脉象信号分析中的应用

根据脉象信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者脉象信号的异常信息,并得出区分正常人与吸毒者的初步的判断依据．基于小波变换的脉象信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息．对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行分析,提取出每例信号的尺度谱和该信号的总能量,发现吸毒者脉象信号在特定尺度与时间区域内的尺度谱之和（即尺度-小波能量）和该信号总能量的比值明显高于正常人．以该尺度与时间区域内的尺度-小波能量和该信号总能量之比的百分值作为判断正常人和吸毒者的特征参量,提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数．据此,15例正常人从30例受测者中全部被正确地检测出来,但有两例吸毒病人被误判为正常人．结果表明,该方法是检测海洛因吸毒者脉象信号异常的有效且可行的方法．     

小波变换和信号的时频局部分析

从信号时频分析的角度讨论了小波变换的应用,重点是多尺度分析和波包,指出了用小波包分析非平稳信号的步骤。     

雷达信号的匹配小波识别

为提高船用雷达在海上复杂气象条件下的抗干扰性能,有效识别航道目标,克服通常小波雷达信号处理中小波选择的困难和多尺度分析的非实时性,提出根据学习雷达信号匹配构造与信号具有相似频谱特征的带限尺度函数和小波算法.通过一级分解和重构,实时提取信号中的有用模式.根据不同信号动态构造优化尺度和小波.在实际一维雷达信号处理中,构造出频带锁定学习雷达信号有效频段的带限尺度和小波.     

小波分析在信号降噪处理中的应用

通过对比几种不同的信号降噪方法,论述了小波分析方法用于信号降噪的优越性。给出了一种简单的小波分析用于降噪的方法,并给出实验结果。     

信号序列经小波变换后的相关性分析

针对被处理的对象常常是相互独立的随机信号序列，而波小变换是相以相邻中权平均的结果，通过对信号序列经小波变换后的相关性作定性与定量的分析，得到小波变换后序列的相邻项之间是互不相关且自相关性减半的结果。     

小波变换理论在管道泄漏检测中的作用

分析了负压波泄漏定位方法的关键技术，提出了小波变换与负压波相结合的方法，利用信号奇异点与小波变换模极大值在多尺度上变化对应的性质，将离散小波变换应用到获取压力波信号序列特征奇异点中，可以对泄漏点进行定位。因为现场采集的数据中含有大量噪声，采取小波门限去除噪声干扰的方法，可以很好地消除噪声干扰。在实际应用中取得了良好的效果。     

基于小波变换的奇异性检测在信号分析中的应用

为了找到美元图像4个边缘的宽度，首先对图像进行长、宽方向的投影。投影信号中的突变最激烈的点就是边缘的起始处和终止处，将小波变换检测信号的奇异性理论应用于这种突变点的检测中。详细地分析了如何选择合适的小波基以及如何选择合适的尺度来进行突变点的定位方法。     

小波变换及其在信号分析中的应用

将Ｍａｌｌａｔ算法应用于信号的分析与处理，根据实际问题的需要，对某些频带成分进行了特殊处理，然后再用这些处理后的信号成分进行信号重构，从而得到满足实际问题需要的处理结果。     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.     

基于小波变换的奇异性检测在信号分析中的应用

为了找到美元图像4个边缘的宽度,首先对图像进行长、宽方向的投影.投影信号中的突变最激烈的点就是边缘的起始处和终止处,将小波变换检测信号的奇异性理论应用于这种突变点的检测中.详细地分析了如何选择合适的小波基以及如何选择合适的尺度来进行突变点的定位方法.     

基于谐波小波分析的管道小泄漏诊断方法

在长输管道泄漏诊断过程中,复杂噪声背景下的管道小泄漏信号往往难以检测,更无法准确提取小泄漏负压波信号拐点进行泄漏点定位,为此提出基于谐波小波分析技术的小泄漏信号识别与负压波拐点准确提取方法.介绍r谐波小波分析的基本原理及其快速算法,利用谐波小波时频图、时频等高线图以及时频剖面图挖掘管道泄漏敏感特征,准确提取负压波拐点,实现了对长输管线小泄漏的故障诊断.现场采集复杂噪声背景下的输油管道小泄漏信号,分别采用Daubechies小波与谐波小波进行分析对比.试验结果表明,谐波小波泄漏检测法在噪声干扰下对小泄漏信号识别的准确率较高,为长输管道安全输送提供了可靠的保障.     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

声发射技术在管道泄漏检测中的应用

传统的管道泄漏检测法如负压波诊断法要求有很强的实时性,常因不能及时捕捉到泄漏信号而造成诊断失败,而声发射检测技术作为一种成熟的无损检测方法,可根据泄漏时流体与泄漏孔隙产生的声发射信号判断泄漏,实现对泄漏信号的连续捕捉,在检测原理上有很大的优势。利用声发射技术对管道泄漏检测进行了试验研究,通过对声发射信号进行时频域分析,实现了对泄漏信号的有效识别。试验结果表明,泄漏发生时的声发射能量主要集中在140-160 kHz,随着泄漏距离的增加,在200 kHz处的声发射能量将产生较大的衰减,从而验证了应用声发射技术进行管道泄漏检测的可行性。