利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

基于LS-SVR的提升小波自适应算子构造方法与应用

小波变换已经广泛应用于信号处理各个领域,然而为给定的信号设计合适的小波函数非常困难.提升小波变换通过设计预测算子和更新算子,可以获得具有期望特性的小波函数.提出一种提升小波自适应算子的构造方法.根据给定的维度对剖分信号进行处理,采用最小二乘支持向量回归机算法构造自适应算子,选用线性核函数实现均方误差最小化.仿真实验证明了该方法的可行性和有效性.所构造的预测算子能够反映给定信号的结构特征,适用于信号消噪和故障诊断.     

基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。     

管道导波无损检测回波信号处理方法研究

简述了导波在管道中传播的频散特性,给出了管道导波无损检测实验信号特征.对管道导波检测的回波信号首先进行Hilbert变换,然后对变换后的信号分别进行加窗函数滤波和小波变换,处理后的缺陷信号明显易于辨别.经过分析比较,结果表明了这两种组合方法用于管道导波无损检测信号处理的效果基本一样,在实际检测应用中,选取其中任一组合方法都是可行的.     

小波变换在红外脉冲幅值序列算法中的应用

针对四元探测器信号处理中的脉冲幅值序列算法,提出了用小波变换进行序列数据分析和目标识别的方法。通过分析红外干扰弹的工作过程和其辐射能量变化与典型目标辐射的差异,选择db3小波函数对提取出的脉冲幅值序列进行小波分解和重构,有效地区分了目标信号和干扰弹信号,提高了四元探测器抗红外干扰和识别目标的能力。     

基于小波变换速变非平稳信号的消噪

本文针对遥测速变数据中噪声干扰有用信号分析的处理问题,提出了基于小波分析理论, 利用二进制小波变换对含噪信号进行小波分解,然后选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,最后再对高低频系数重构,实现信噪分离.并在导弹试验数据中得到了验证.分析结果表明小波变换是非平稳信号消噪一种有效方法.     

小波分析在雷达信号处理中的应用展望

小波分析在雷达信号处理中的应用研究,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。介绍了小波分析的发展历史、研究现状,阐明了小波分析的基本概念,比较了各种小波处理方法的特点,详细讨论了小波在雷达信号处理中的诸多应用,指出了有待解决的各种问题,对小波分析在雷达信号处理中的应用提出了展望。     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

基于小波变换的宽带模糊函数估计器

提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计．仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用．     

电晕放电辐射信号分析的小波基函数选取

研究电晕放电辐射信号既有利于消除其危害又有助于加强对其利用。针对小波变换提出在不同情况下对不同类型的电晕放电进行分析时,选取小波基函数的方法,理论上可以通过信号与小波波形的匹配或者通过计算信号与小波相关系数的方法来确定,而在不确定放电类型时可进行实际分析。     

基于整数小波变换的多光谱遥感图像压缩技术

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的3维集合分裂嵌入块编码(3D SPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,对单波段图像,采用2D SPECK编码,对多波段图像,谱域上构成的小波矢量采用离散余弦变换(DCT)进行变换,对变换后的系数进行3D SPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

基于GPU的二维离散小波变换快速计算

通过分析小波变换的多相表示和GPU通用计算模型,结合现代GPU的多纹理和多渲染目标特性,提出了一种基于GPU与多相表示的二维离散小波变换计算方法,该方法使小波变换的计算形式完全适合GPU的SIMD结构,同时大幅减少了纹理访问次数,充分利用了GPU的矢量运算和二维寻址能力,实验表明该方法在处理速度上有大幅的提高。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

基于正交小波包和K-L变换的水声信号特征提取与识别

在海洋作战环境中,水声目标识别与分类是水声设备与水中兵器系统智能化的关键技术之一,基于小波变换的模式识别方法受到广泛研究与重视,在对水声信号进行正交小波包分析的基础上,以信号在各分解子空间的能量分布构成原始特征空间,运用K-L变换进行模式识别特征空间的提取,并基于最小欧氏距离设计分类器,提出了一种新的水声信号识别方法,仿真实验验证了算法是有效的.     

基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。     

典型声目标噪声场特征提取的研究

本文对小波变换和多分辨分析技术的基本理论进行了研究,依据信号的多分辨小波分解及其所表现出的多水平特性、局部化分析特性等特点,提出了利用小流变换后声信号在不同水平的和为声目标的特征矢量的特征提取方法,并对实测直升机和坦克噪声数据进行分析计算,列出计算机分析的结果,得出了相应结论。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。