小波分析在机械故障诊断中的应用

小波分析是傅立叶分析思想的继承和发展，在机械故障诊断中已得到广泛的应用。主要用于轴承、齿轮及电动机的震动信号、梁和车辆的震动，以及含机械故障信号的信号处理。通过对机械故障信号特点的分析，根据小波分析的原理和方法，建立了它在机械故障诊断中的数学模型，并给出了应用实例。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

基于小波变换的SAR抗连续波白噪声干扰研究

分析了SAR回波信号与连续波干扰信号的特点,利用小波变换良好的时频局部特性,采用小波变换的办法滤除连续波干扰.分别在时频域和图像域做了仿真实验,在图像域的仿真分析较好的克服了时频域内信噪相似度大分离困难的问题,可以较好的消除连续波噪声产生的影响.     

基于小波鲁棒阈值的雷达信号检测方法性能分析

针对雷达信号中存在的不同于高斯分布的拖尾分布噪声,基于ε污染的正态分布族获得一种鲁棒阁值处理方法.仿真实验表明,与基于高斯噪声的经典阈值方法相比,鲁棒阅值能更好地消除雷达信号中的拖尾分布噪声,且在未知ε精确取值的情况下仍能到达很好的消噪效果.实验结果进一步表明软阈值比硬阈值更适合于小波鲁棒阈值的处理.     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

一种鱼雷电磁引信目标信号特征识别的新方法

描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,分析了小波变换检测信号奇异值的原理,结合鱼雷电磁引信目标信号的包络信号在到来和结束时刻以及在最大值点存在奇异值的情况,提出了一种识别包络信号的幅度变化率和持续时间特征的新方法。在Matlab环境中对该方法进行了仿真分析,结果表明:相比传统的模拟电路的识别方法,该方法识别精度高。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

雷达信号调制类型自动识别的一种新方法

雷达辐射源信号调制类型的自动识别是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波变换法提取信号脉内特征的基本原理,提出一种基于小波变换法提取的脉内特征自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在满足一定的信噪比条件下,新方法能准确识别给定信号的调制类型.     

基于脉内特征的雷达信号分选新方法

提出了一种基于脉内特征和基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)相结合的雷达信号分选方法.首先利用小波变换法提取雷达信号的脉内特征,然后基于KFCM对信号进行分选.计算机仿真表明,在满足一定信噪比的条件下,该方法可以准确地实现雷达信号的分选.     

低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别

低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.