模拟电路故障特征提取的小波基选取方法研究

小波技术在高维故障特征数据的压缩及敏感信号提取已被广泛应用,但小波基的选取没有一个统一的标准;通过实际采样信号数据的小波分解、特征向量计算、波动性函数比较等技术对小波基函数的选取进行了研究;最后通过综合小波分析、神经网络等技术的模拟电路故障诊断系统的诊断实例验证了所提选取方法的有效性;使用9种常用小波基函数,分别对采样信号进行分解并计算波动性函数,并在模拟电路故障诊断系统进行验证;小波基函数bior2.2的波动较小且与诊断结果一致。

图像压缩中基于分形维数的小波基选取

小波函数具有多样性,采用不同的小波基对图像进行压缩后,重构图像的质量有一定差别.为了选取合适的小波基对图像进行小波变换编码,提出一种基于分形维数的小波基选取的图像压缩方法.通过差分计盒法计算相关图像的分形维数,将图像按照分形维数数值的不同划分为不同类别.选取每类中的代表图像,采用多种小波基,分别用SPECK算法对其压缩处理.根据重构图像峰值信噪比的数值,得出每类图像适合的小波基.实例分析表明,该方法可以在一定程度上提高小波图像编码的峰值信噪比.

基于定量小波基选取与改进LDB算法的机械故障诊断

通过研究信息论中的各种测度,提出了一种以信息论中的共信息熵来开展故障信号分析的定量小波基选取的方法;同时针对局域判别基算法(Local Discriminate Bases,LDB)自身存在的一些问题,提出了一种基于改进的局域判别基理论的最优小波基分解算法,构造了以局域判别基空间上的结点能量为元素的特征矢量,并在滚动轴承上进行了实验研究;实验分析表明,该算法可以有效地识别旋转机械系统中不同严重程度的故障,且与原始的LDB算法相比,改进后的LDB算法对提高识别率和降低计算复杂度都有着明显的优势。

位场小波变换研究进展

小波变换的具有多尺度分析的特点,在位场资料分析中得到了广泛应用.本文总结了位场小波变换的理论基础及应用现状,介绍了位场小波基函数的概念.小波分析可以应用于位场分离、去噪、反演及综合地质解释等分析.文中从小波的数学性质和物理意义等角度讨论了位场资料处理中小波基函数的选取问题.

利用小波去噪进行步态加速度信号预处理

针对步态识别方法中加速度信号的去噪问题,提出了一种利用复合评价指标及小波熵进行步态加速度信号小波去噪的参数优选方法。均方根误差和平滑度的变化率随小波分解层数的增加表现出单调性和负相关性,根据该特性使用改进熵权法构建了一种复合评价指标,通过构建的复合评价指标确定不同小波基处理步态信号时的最优分解层数,根据步态信号小波分解后低频系数的小波熵大小来确定每一分解层次的最优小波基。实验结果表明,所提方法确定的小波去噪方案可以满足步态信号研究的滤波要求。