基于Mallat塔式算法小波变换的多故障诊断方法

提出一种用 Mallat金字塔算法的小波多分辨率分析技术对系统进行多故障诊断的方法 .首先利用小波变换的多分辨率分析的特点 ,对系统的状态信号进行多尺度分解 ;然后根据其在不同尺度下的高频分量的小波系数模极大值和不同尺度的模极大值所在小波系数序列的对应关系进行多故障诊断 ,同时对故障的信息提取给出了相应的方法 .

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。

Mallat 塔式算法在一维信号处理中的应用研究

探讨了 Ｍａｌｌａｔ 塔式算法处理一维信号的问题，给出了按二次采样间隔构造尺度函数与小波函数以及计算相应连续逼近及细节的公式。

一种离散小波变换的快速分解和重构算法

通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析 ,根据离散小波变换 (DWT)算法结构特征 ,提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法 ;给出了相应的算法步骤 .从数学理论上对该算法进行了论证 ,结果表明与原有的快速小波算法 (Mallat算法 )相比 ,可显著减少信号与滤波器长度N较大 (大于 1 6)时小波变换的实乘次数 (分解仅为 ( 5log2 N + 7)N次 ,重构仅为 4N( 1 +log2 N)次 ) ,提高了运算速度 .且该算法有着良好的并行性 ,易于数字信号处理器 (DSP)

小波变换的快速算法研究及其在图像处理中的应用

文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat算法原理的分析,根据离散小波变换(DWT)算法结构特征,提出了一种离散小波的快速变换算法,给出了相应的算法步骤。从数学理论上进行了论证,并把该算法应用到静态图像处理中,得到了很好的快速和重建效果,具有一定的实用价值。

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用.但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的.通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量.

基于FFT的快速小波变换算法研究

多分辨率小波分析和 Mallat算法在数字信息处理和信号分析中得到了广泛的应用 .但是按照 Mallat算法计算信号的分解和重建 ,其计算量是很大的 .文章通过对基于 FFT的快速卷积、Mallat算法原理及离散小波变换 (DWT)算法结构的分析 ,针对其算法结构特征 ,提出了一种基于FFT的离散小波变换快速算法 ,并从理论上进行了论证 ,具有一定的实用价值 .

快速小波算法在机车信号检测中的应用

在我国机车控制信号中大量采用移频键控信号(FSK)来传送各种机车速度控制信息。因此,快速准确地检测FSK信号对机车快速安全运行有着十分重要的现实意义。小波分析是分析非稳定信号的一种非常有效的方法,而Mallat快速小波算法使得小波分析的实际应用成为可能。首先研究了机车FSK信号的特征,提出了基于Mallat和FFT相结合的FSK信号实时处理方法,该方法在TMS320C5409组成的信号处理系统上仿真实现。给出了实际采集信号的处理结果,结果表明该方法是实时处理机车信号的一种有效方法。

快速小波变换的定点DSP实现

介绍了小波变换理论及其快速Mallat塔式算法及应用TMS320C2xx系列定点DSP实现这种算法的方法,仿真研究表明,利用定点DSP进行小波变换具有良好的实时性和精度,是工控领域的理想选择.

基于Mallat与FFT方法的经络信号处理

本文针对经络信号的特点,利用Mallat算法的时频分析局部化的特性和快速傅立叶变换(FFT)的高频率分辨能力,将信号进行分解,再对各子带信号进行傅立叶变换。结果表明Mallat算法与FFT相结合的方法可以有效地提取穴位的电特性,穴位电信号的幅值大于非穴位电信号的幅值,而且在200～400Hz频带内,这种差异最明显。

快速小波变换与卷积型积分算子

主要讨论了建立在二维Mallat算法基础上的快速小波变换。对于卷积型积分算子 ,可将运算量由原来的O(N2 )减少至O(N)

基于广义谐波小波的工频功率因数测量算法

针对传统功率因数测量方法存在的问题,基于广义谐波小波的优良特性,结合功率因数定义,提出测量工频功率因数的广义谐波小波算法。该算法通过对采样离散化后的电压与电流信号进行工频提取,然后对其进行重构,最终结合功率因数定义来实现。建立算法的数学模型,对其进行仿真分析,最后通过液压系统实验对算法进行验证,提取出完全基于工频的功率因数。分析结果表明:与其他算法特别是与正交小波相比,基于广义谐波小波的工频功率因数测量算法速度快、精度高,测量误差<3.5%,具有较好的工程实用价值。

一种新的实时小波分析

叙述了多分辨分析的定义后 ,分析了Mallat塔式算法的特点及不能用于实时分析的不足。针对Mallat算法的结构及小波函数有限支撑的特点 ,提出了对Mallat算法进行改进的垒墙式算法。新算法的信号处理不再是自底至顶进行 ,而是按信号顺序进行 ,从而可实现信号的实时处理。

医学数字图像增强方法的研究

利用直方图均衡和小波变换对医学数字图像增强方法进行探讨和研究 .实验结果表明 ,小波变换方法使原图像中较模糊、对比度差的细节得到增强 ,纹理清晰 ,层次感强 ,其处理结果优于传统的直方图均衡图像增强方法 .

医学图像小波变换系数的统计分析

通过利用小波变换对医学超声图像进行分解,研究其小波变换系数的均值、标准差、图像的能量等统计特征,为医学图像压缩编码和图像去噪进一步研究提供参考.

卷积型小波变换实现及机械早期故障诊断应用

为消除Mallat算法存在的频率折叠等固有缺陷对机械故障诊断的不利影响,提出采用卷积型小波变换进行机械故障诊断。推导卷积型小波变换快速分解算法,给出基于滤波器组的递归分解实现方法;针对滚动轴承早期故障诊断与定量识别难题及共振解调法与冲击脉冲法的不足,提出将卷积型小波变换与共振解调法、冲击脉冲法相结合的新方法对滚动轴承早期故障进行诊断与定量识别,给出具体实现过程。仿真实验与实例分析表明:卷积型小波变换能消除Mallat算法固有缺陷对机械故障诊断的不利影响,较内积型小波变换更适合机械故障诊断。该方法可有效对滚动轴承早期故障诊断与定量识别,具有一定应用价值。

基于DSP和LabVIEW的电参数检测系统

为解决大量非线性负荷和冲击性电力设备投入引起的电能质量问题,设计了一套基于DSP和LabVIEW的电参数检测系统,提出了将FFT(Fast Fourier Transform)和WT(Wavelet Transform)相结合的稳暂态检测新算法。该算法先通过小波变换消噪,然后找到小波变换高频系数的极大值点,继而确定暂态信号的持续时间及扰动幅值。然后利用正常信号周期拓展覆盖暂态信号作用的时间区间,最后对整个时间段FFT分析,得到各次谐波幅值、相位、频率结果。试验结果表明,该检测方案的准确性和可行性符合要求。

基于小波变换的雷达高分辨距离像识别

基于雷达高分辨距离像,利用M allat塔式分解算法进行特征分解,并用类内类间最大相关系数和类间类内Ku llback-Le ib ler(K-L)距离比值两个特征评价方法来对得到的小波分解后的信号进行特征选择.最后利用相关匹配法和支持矢量机来作识别.基于实测数据的实验结果表明,利用小波分解后的低频信号作为识别特征,不仅可提高识别性能而且可减小识别运算量.

多尺度小波分析在煤矿主通风机故障诊断中的应用

快速傅里叶变换在信号分析中有着十分重要的作用,但传统的快速傅里叶变换无法分析通风机故障存在的趋势突变,故障的开始与结束等特征,而这些特征信号往往包含着故障的重要信息,同时,快速傅里叶变换对故障的局部信号分析也无能为力。为此,文中提出将多尺度小波理论与快速傅里叶变换相结合的方法,利用小波的"数学显微镜"特性,弥补快速傅里叶变换的不足,并将该方法应用于通风机故障诊断中,取得了良好的效果,试验表明,该方法可以有效地提高故障诊断的准确性。

采用小波技术的几种电能质量扰动的测量与分类方法

提出了一种新的短时电能质量扰动(SDPQD)的测量与分类方法:SDPQD的位置与范围用差变信号实时确定;幅度用小波变换(WT)方法确定;WT用新设计的复小波,采用塔式二进快速算法即可达到移动不变效果;分类用的特征量为极容易在时域与WT域提取的新定义的二进数,用简单的二-十进制转换方法即可得到毫无歧义的正确的分类结果。对5种SDPQD的仿真结果表明,该方法快速,正确,扩展到分析更多的SDPQD时极为方便。