基于小波变换的投影光栅条纹分析

投影光栅条纹相位法通常用于三维物体形貌的测量.采用小波变换直接提取单幅光栅条纹图像的相位分布,不需要进行相位展开,即可得到物体表面轮廓.给出了小波分析应用在空间载波光栅条纹相位分析中的理论推导证明、计算机模拟以及实验验证结果,讨论了小波分析的抗噪能力,证实了该方法的可行性.     

变压器局放信号监测中白噪声和周期干扰的抑制

针对电力变压器在线监测的局放信号中包含各种干扰的问题,提出使用小波包的方法去除局放信号中的白噪声干扰,使用数字陷波滤波器去除局放信号中的周期窄带干扰,并用MATLAB 7.0进行了仿真研究.理论分析和仿真试验说明使用这两种方法能较好地达到去干扰的目的.     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式．从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法．经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信息和波形都有较好的恢复作用,克服了均值滤波及中值滤波法造成原信号边缘模糊的缺陷．该方法可推广到其它信号的处理,具有一定的理论意义和实用价值．     

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以透平压缩机组为例，分析了小皮分析在故障诊断中的应用。用小波进行信号降噪的方法是，先对机组轴承径向报动信号进行处理后再进行特征提取，使故障诊断过程变得容易，很好地保存了瞬态信号的尖峰和突变部分。     

基于FPGA和CIS的纸币图像采集及5/3提升小波图像处理方法

文章介绍了一种基于FPGA和CIS传感器的纸币图像采集系统及其对应的提升小波处理方法.系统利用FPGA实现CIS图像传感器和高速A/D转换器所需的各种驱动信号,完成实时图像采集;同时以FP-GA为核心,在硬件平台上实现5/3提升小波算法,并在Xilinx开发软件环境下进行仿真.实验结果表明通过合理有效的硬件设计和Ver...     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7%.结果表明:基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

一种新型的基于灰色模型的动调陀螺随机漂移建模方法

为了减少动调陀螺仪(DTG)随机漂移的建模误差，提出了一种基于灰色理论的新型混合建模方法．此方法将小波分析理论引入到灰色模型中，旨在提高单变量一阶灰色模型GM(1，1)的建模能力．原始的DTG漂移数据首先经小波变换处理后，其冲击干扰噪声被抑制，然后用预处理后的漂移数据建立灰色模型，最后再施以小波逆变换．用实测的DTG漂移数据对此方法的有效性进行验证，结果表明该混合建模方法能够给出满意的建模特性．     

系统模态参数辨识的小波方法

为研究小波变换在模态分析中的应用，并实验验证该方法的可行性，在小波分析良好的数值特性基础上．建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法．采用该方法进行仿真研究，仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究，实验结果与理论计算结果吻合较好．尤其在阻尼比的识别上，相对误差在l％以下.仿真和实验研究表明，该方法计算简便．对比一般频域模态方法，该方法对模态参数识别更准确．     

基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型．该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别．实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性．     

基于TMS320VC5509和小波分析技术的语音增强系统

本文设计了以TMS320VC5509为核心的语音信号采集系统。在计算机上使用MATLAB软件对采集来的语音信号进行小波分析,并使用全局阈值进行语音信号增强处理,降低语音信号的噪声。该系统的研究将小波分析与实际语音信号处理结合,为语音增强提供了一种可行的方法。