正交小波变换支持向量数据描述在轴承性能评估中的应用

支持向量数据描述是一种单值分类方法,该方法能够在缺少故障样本的情况下,仅仅利用采集到的正常状态数据样本建立起单值分类器,从而区分出机器的运行状态。正交小波变换对提取非平稳信号的冲击成分具有良好的性能。提出了一种基于正交小波变换和支持向量数据描述的状态评估方法,利用正交小波变换方法提取各细节信号的峰峰值作为分类器的输入参数,用支持向量数据描述方法建立起分类模型对机器运行状态进行定量评估。对滚动轴承内圈不同程度的点蚀故障进行了试验分析,建立起了对滚动轴承性能退化程度评估的定量指标。

基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法

对于服从分数低阶Alpha稳定分布的非高斯信号,其二阶和高阶统计量都是不存在的。当环境噪声为这种噪声时,基于高阶统计量的常数模盲均衡算法(CMA)的均衡性能很差。为了克服环境噪声服从分数低阶Alpha稳定分布时,CMA的性能缺陷,提出了一种基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法。该算法利用分数低阶统计量来抑制Alpha稳定噪声,根据最小分散系数准则优化盲均衡算法的权向量,并对均衡器输入信号进行正交小波变换,通过降低均衡器输入信号的自相关性来加快收敛速度。水声信道仿真结果表明,该算法性能明显优于CMA。

A NEW METHOD FOR SOLVING MSDE BASED ON WAVELET NEURAL NETWORKS

In this paper, a new method to solve multiscale difference equation(MSDE) with the M-band wavelet neural networks is proposed. It is shown that the method has many advantages over the existing methods and enlarges the range of the solvable equations.

基于LabVIEW的UWT语音信号降噪处理

在LabVIEW软件平台下,应用UWT(非降采样小波变换)算法设计一新型处理软件,该软件集合了db5、coif5、sym5等三种不同正交小波的信号分解、阈值去噪和信号重构算法,并使用该软件成功地还原了一带噪语音信号,得出在强噪声背景下,该小波变换算法具有良好的保留语音原信号特性且降噪效果优越的结论。