基于复Morlet小波变换的汽轮发电机组振动信号分析

汽轮发电机组振动信号一般具有非平稳性和非周期性的特征,传统的傅里叶变换已经无法完全满足振动信号的分析要求,引入复Morlet小波变换对汽轮发电机组振动信号进行分析。介绍了小波变换和复Morlet小波的基本理论,以不对中故障为案例的仿真结果表明,复Morlet小波变换能够分析非平稳信号,同时具有频域和时域上的分辨率,可以较准确地分析出故障突变发生的时刻和故障发展变化的趋势,具有传统信号分析方法所不具备的优点。     

基于小波变换模极大值的信号奇异性检测

信号的突变性或奇异性通常携带有最重要的信息,小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了最合适的方法,本文阐述了基于小波变换模极大值的奇异信号检测理论,利用从光滑函数的一阶或二阶导数获得的小波,分析了信号奇异点定位方法及奇异度的计算方法,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及尺度参数的选取原则,为非平稳信号的检测提供一种行之有效的方法。     

小波模极大值法在地震解释图像边缘检测中的应用

边缘作为图像的最主要特征,是图像视觉信息获取的重要内容。小波变换具有检测信号局域突变的能力,且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像边缘检测的优良工具。基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,可以通过检测小波变换系数模局部极大值点来提取图像的边缘特征。实际课题中将小波模极大值法应用于三维地震资料——相干切片图像的边缘检测中,证实了该方法能较准确地提取断层边缘,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

通信电缆故障测距的小波变换应用研究

在论述电力系统通信电缆故障检测原理的基础上,将小波变换模极大值与信号奇异性关系的理论应用于检测脉冲反射信号,实现电缆故障的定位。重点分析了利用小波变换模极大值的方法实现在强噪声中提取信号,再现信号突变点的功能。仿真表明这种方法能有效去噪、准确定位脉冲反射信号,为提高信道故障定位精度提供了有效的检测方法。     

基于小波变换的轧辊磨床振动信号分析

针对实际测试项目,介绍用于轧辊磨床振动测量的信号采集系统的硬件组成及信号采集方法.简述振动信号分析的理论与方法,采用基于小波变换的信号分析方法对磨床振动信号进行分析,能同时兼顾高频与低频段的频谱特性,提高特征频率的提取精确度,进而提高系统故障诊断的可靠性.     

机械监测诊断中的小波应用技术

阐述了小波的概念及其发展过程。并从小波变换的物理意义和工程背景出发,介绍几种机械监测诊断中小波技术的应用。     

经验模态分解在切削振动信号分析中的应用

为了分析切削振动的变化规律及产生根源,采用在线监测的方法采集振动信号,提出了运用经验模态分解对振动信号进行分析的方法,构建了分段频率变化的仿真振动信号,分别对仿真振动信号进行短时傅里叶变换、小波变换和经验模态分解时频分析。结果表明,经验模态分解方法具有更高的时频分辨率,运用经验模态分解方法对实际振动信号进行分析,提取典型分量绘制希尔伯特幅值谱,能较好地反映振动信号的时频变化规律。经验模态分解适合对切削振动信号进行分析,但是需要对算法的模态混叠及计算效率低等不足进行完善。研究结果对非平稳信号的分析具有参考价值。     

基于连续小波变换和半监督极限学习机的轴承故障诊断方法

当数据集包含的标示数据量不足时，基于全监督学习的故障诊断方法效果往往不理想。充分利用大数据下无标注的数据信息，利用连续小波变换生成轴承故障振动信号的时频图，提取表征图像纹理和形状的特征，建立半监督极限学习机模型，通过连续小波变换生成故障信号的时频图谱，并计算图像的灰度差分统计特征、不变矩特征作为半监督极限学习机的输入。利用无标示和有标示数据集，构建半监督极限学习机模型和规划公式，计算隐含层输出矩阵得到优化的分类结果。研究结果表明，基于连续小波变换的特征提取方法相较于HOG、LBP等方法具有更好的识别效果。在故障信息不充分的情况下，半监督极限学习机的模型推广能力强、故障识别率高。     

虚拟仪器测量周期信号相位的仿真设计

利用快速傅里叶变换(FFT)算法和相关函数算法,基于LabVIEW平台,设计了2个测量周期信号相位差的仿真程序。仿真测量数据相对误差约为0.3%,与传统的方法相比,具有精确程度高,抗干扰能力强,易于实现等优点。     

小波分析模型在经济领域中的应用

小波分析理论作为一门新兴的数学理论和方法,已经被应用到各个领域的研究之中.小波分析包括小波积分变换和小波级数.近年来,国内外的学者们把小波分析方法应用在金融和经济学上,将经济时间序列由单纯的相域分析扩展到了相域与频域共同分析.本文将介绍国内外最新的将经济模型与小波分析方法相结合的探索成果.     

基于人脸识别的门禁系统设计

设计了一种基于人脸识别的门禁系统。该系统从前端摄像头获取人脸图像,在PC机上完成识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。结果表明该系统构建简单、方便,识别速度快且准确率较高。     

压缩机运行故障的小波分析

介绍了小波分析在全封闭小型压缩机中的应用，分析了压缩机几种典型故障信号在小波变换下的特征，并在构造出诊断参数后，对压缩机的运行状态进行了判别分析实验。     

我国通货膨胀和证券市场周期波动关系——基于小波变换频带分析方法的实证检验

本文利用小波变换频带分析方法,在1991年1月至2007年12月的样本区间研究通货膨胀和证券市场周期波动关联性和条件波动溢出效应。时差相关关系显示,二者周期波动关系出现非一致性.即短周期波动相关性不稳定.中周期波动反向共变.长周期波动高度负相关且通货膨胀先行,并对证券市场的影响具有长期记忆性。条件波动溢出效应检验结果表明.中周期通货膨胀与证券市场条件波动具有双向溢出效应但溢出强度不同.通货膨胀条件波动对证券市场条件波动冲击效应相对较强,而长周期波动只存在通货膨胀对证券市场的单向溢出效应。小波变换频带分析结论.对宏观经济和证券市场稳定发展提供了有针对性的政策启迪。     

基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法

当前数字作品的版权保护问题备受关注,数字水印是保护数字作品版权的有效手段。本研究针对大容量水印嵌入问题,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度图像数字水印算法。首先,利用离散小波变换将原始图像分为LL、LH、HL和HH四个子带;其次,通过奇异值分解获得LL子带图像的对角矩阵S^l以及水印图像的对角矩阵S^w;然后,将矩阵S^l与S^u进行叠加来完成水印嵌入。该算法的突出特点为嵌入的水印容量大,且算法具有较强的鲁棒性。实验证明,嵌入水印后的图像在经受高斯噪声、椒盐噪声、旋转等攻击后,利用该算法仍能提取到有效的水印图像。     

基于最优梯度估计及小波变换的图象边缘检测技术

基于信号在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征，结合最优梯度估计算法提出了 种边缘检测方法，实验结果说明这种边缘提取方法可以较准确地提取出有较大噪声的图象的边缘。     

基于双正交小波变换的自适应图像水印算法

提出的基于双正交小波变换的盲水印算法,综合利用小波域中频各子带系数分布特点,选取重要边缘位置嵌入水印,水印强度可根据所处的嵌入位置自适应调节.实验结果表明:该算法能够有效抵抗附加噪声、裁剪和压缩等常见攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性.     

应用虚拟仪器技术的异步电机故障诊断研究

介绍基于虚拟仪器技术构建的异步电机检测系统,实现了异步电机系统的参数检测和故障诊断。文章将基于LabVIEW的小波包理论应用于电机故障诊断研究,将小波变换极大模分析方法应用于信号突变成分的检测,有效地定位并检测出异步电机中的早期故障。最后,通过实验证明了基于小波理论的故障诊断方法的可行性。     

磁性粉体功能材料的共沉淀法制备及吸附性能研究

本文采用共沉淀法,快速简便地制备了磁性粉体;通过紫外光谱研究了磁性粉体对亚甲基蓝染料的吸附性能;通过表面活性剂的改性以及Ag颗粒的复合,显著提高了磁性材料的吸附性能;采用傅里叶变换红外光谱分析了染料吸附对磁性材料表面结构的影响和作用。     

基于最小二乘法的航空地面电源谐波检测研究

以航空地面电源的供电特点为基础,重点讨论比较了快速傅里叶变换基2算法、基4算法和分裂基算法的优缺点,确定了基2 FFT算法进行谐波检测。并在仿真的基础上,提出了一种利用最小二乘法进行谐波参数估计的新方法,仿真结果表明该方法可以有效地提高检测精度。