小波分析用于陀螺仪漂移测试信号分析的研究

为建立陀螺仪漂移特性模型，需对其进行测试。由测试得到的数据是含有噪声的，且一般是非平稳的，用小波分析测试数据是一种很有效的方法。在简述小波分析中的多分辨分析理论的基础上，用其对某型陀螺仪的实测数据进行了分析－预处理，其结果证实了所研究方法的有效性。     

关于陀螺信号处理中小波基选取的研究

在建立陀螺漂移的数学模型的基础上，使用不同的小波基对陀螺输出信号进行多尺度小波分解，去除由噪声产生的小波系数，从而达到消除噪声的目的。从不同小波基的滤波效果来看，双正交样条小波Biorl.5具有较好的去噪效果，从而也验证了小波对称性在陀螺信号去噪中的重要性。     

基于小波变换的陀螺漂移建模与实验研究

在基于小波变换陀螺漂移建模方法的基础上对其进行了实验研究,详细阐述了实验的步骤,提出了有关工程问题的解决方法。实验结果表明,基于小波变换的陀螺漂移建模方法的精度高且明显优于传统方法。     

基于小波变换的自适应滤波技术在组合导航系统中的应用

针对组合导航系统中在线校正的误差噪声模型具有时变性的特点，使用小波变换对观测量进行预滤波，并使用自适应滤波技术进行在线校正，克服了常规卡尔曼滤波需要精确的误差模型的缺点。仿真结果证明：在系统和量测模型不确定时，文中提出的基于小波变换的自适应滤波能够使系统误差在较短的时间内收敛，并与常规卡尔曼滤波器的精度相当。     

基于小波阈值滤波的光纤陀螺信号消噪算法

根据小波多分辨率分析的特点和光纤陀螺信号的数学模型，提出了一种阈值滤波的算法，并比较了几种小波基不同的滤波效果。通过试验结果分析，证明了小波阈值滤波的可行性。     

基于小波分析与LSSVM的陀螺仪随机漂移建模

为了提高陀螺仪的使用精度,以陀螺仪随机漂移时间序列为研究对象,建立了基于小波分析和最小二乘支持向量机（LSSVM）的陀螺仪随机漂移模型。陀螺仪作为高精度敏感器件,其随机漂移信号具有非线性、弱平稳性等特点,难以补偿。为了提高补偿精度,这里采用小波分析对陀螺仪随机漂移信号进行多尺度分解,利用最小二乘支持向量机方法对重构后的近似序列和细节序列建立非线性子模型,最后将各子模型输出融合作为组合模型输出。最后将该算法用于动调陀螺仪的随机漂移建模,实验结果表明基于该组合算法的非线性模型能够有效地反映陀螺仪的随机漂移特性,建模效果明显优于直接采用LSSVM和ANN建立的模型。     

陀螺仪漂移特性的小波分析

在简述小波分析中Mallat算法的基础上,用其实现陀螺仪漂移特性的小波分析,并对有关的工程问题进行了讨论,给出了某型陀螺实测数据的应用实例,证明了此方法的有效性。对今后的应用提出了一些看法。     

小波分析技术在陀螺故障诊断中的应用研究

小波分析是一种全新的时一频两维分析技术，其对高频突变信号和低频缓变信号的分析有其独特的优点。本文分析了小波分析技术的原理，提出了将其引入机械设备故障诊断中的方法。通过对有故障陀螺振动信号的多尺度分析，研究故障信号小波变换轴心轨迹分量图，建立典型故障特征模型，从而对单故障及多故障问题进行分析与诊断。     

基于小波变换阈值法处理光纤陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波变换阈值滤波可以有效地处理光纤陀螺信号的噪声。具体的仿真实验分析比较表明,小波变换阈值滤波可以有效地剔除光纤陀螺的信号噪声;与传统的数字低通滤波方法相比,去噪效果更好。利用Allan方差法并通过最小二乘拟合可得到陀螺信号噪声中各误差源的幅度;通过比较滤波前后的各误差系数的具体数值,进一步证实了小波变换阈值滤波的有效性;并指出通过小波分析可以显示出陀螺信号中低频噪声的发展趋势。     

两点边值问题的小波配点法

根据多分辨分析,提出用任意连续的尺度函数构造区间上的插值基函数,形成以尺度函数为基础的求解两点边值问题的小波配点法.该方法中,尺度函数不受紧支撑、插值等性质的限制,计算复杂度小,数值解收敛性由多分辨分析理论保证.同时,给出边值条件的积分处理方法,能够方便地处理任意边界条件,当尺度函数不具有高阶导数时,该方法也能有效使用.数值算例表明,该方法是一个高效、高精度的算法.     

磨合表面形貌特征参数的提取及分析

在销-盘式摩擦磨损试验机上对船用柴油机活塞环-缸套材摩擦副进行磨合磨损试验,采用光学显微镜对不同磨损阶段的磨损表面形貌进行观察分析,应用小波分析和奇异值分解提取磨损表面统计特征的低频特征参数和高频特征参数.结果表明:低频特征参数和高频特征参数刻画了磨合表面的形貌特征,可以作为磨合表面的特征参数;低频特征参数反映了磨合表面的接触面积,其值愈大,接触面积愈大;高频特征参数反映了磨合表面的粗糙度,其值愈大,粗糙度愈小.     

小波变换特征提取的复合材料损伤检测

论述了小波变换及其快速算法，基于小波变换的波形模量极大点来构造全局的相似性度量，并将此应用于复合材料损伤类型的检测     

非平稳机械振动信号的小波包分析

结合非平稳机械运行状态，介绍了小波包分解的基本原理，讨论了小波包最佳基的选取；把小波包分析技术应用到实际非平稳振动信号分析中，取得了良好的效果，最后讨论了分析技术实现的一些具体问题并给出了结论。     

一种基于小波变换的信号突变征兆提取方法及其应用

获取故障征兆是诊断系统必须解决的首要问题。应用小波变换理论提出了一种信号突变征兆提取方法，并将它应用于转台故障诊断中。实验结果表明，这种方法在信号突变征兆提取上具有明显效果。     

摩擦振动信号谐波小波包特征提取

在销-盘摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套-活塞环摩擦配副摩擦磨损试验,应用谐波小波包变换分析了不同磨损状态下的摩擦振动信号.结果表明:谐波小波包变换可提取微弱的摩擦振动特征.当磨损机制为轻微的黏着磨损时,摩擦振动信号的频谱以边频为主,没有明显的固有频率,平均幅值小;当磨损机制以磨粒磨损为主时,摩擦振动信号的频谱出现较大峰值的固有频率,但仍存在大量的边频,平均幅值变大;当磨损机制以疲劳磨损为主时,摩擦振动信号频谱的固有频率更加明显,边频显著减弱,平均幅值最大.因此,谐波小波包变换可实现微弱摩擦振动信号的特征提取.     

Uniform Analytic Construction of Wavelet Analysis Filters Based on Sine and Cosine Trigonometric Functions

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ1 .1ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄＷａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈａｖｅｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｆａｓｔｅｓｔｇｒｏｗｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ[1- 9].Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ,ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｓｂａｓｅｄｏｎｏｒｔｈｏｎｏｒｍａｌｂａｓｅｓｏｆｃｏｍｐａｃｔｌｙｓｕｐｐｏｒｔｅｄｗａｖｅｌｅｔａｒｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｉｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ,ｃｏｍ…     

小波多尺度分析在重力仪数据处理中的应用研究

为了有效地消除重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，得到更高精度的重力异常测量值，在分析小波多尺度分析原理的基础上，首次将其应用到重力仪数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析，以实际数据与处理后数据偏差平方和的平均数作为衡量两种数据处理方法性能的指标。理论分析和仿真实验表明：小波多尺度分析和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上抑制重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，但小波多尺度分析的性能优于自适应卡尔曼滤波。