小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法，讨论了该理论在振动攻丝扭短采样信号滤波中的应用，通过对所获得的扭矩信号进行小波变换，将其分解成若干个互不重叠的频带，利用阈值量化处理的方法去除噪声（高频信号），再将剩余部分进行重构，形成了抑制噪声的滤波信号，实验结果表明，该方法对采样信号进行滤波是十分有效的，对提高扭矩测量值的计算精度很有利。     

基于小波分析的振动攻丝动态切削力提取

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法,并将它应用于提取振动攻丝动态切削力.通过对所获得的振动攻丝切削力(扭矩)信号进行小波变换,将动态切削力从中分离出来,并对分离前后的信号频谱进行对比分析.结果表明:经小波变换后的动态力频谱结构比未经分离的信号更为清晰,其特征谱线尤为突出.这将为深入研究振动攻丝动态切削力对整个系统的影响提供有力的工具.     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

数字滤波的实现方法及其在振动评价中的应用

介绍了一种基于离散傅氏变换 (DFT)和逆离散傅氏变换 (IDFT)算法的信号滤波技术 .利用该技术高频 A/ D采样的数据经滤波处理后可直接抽取而得到低频采样的数据 .还介绍了该方法在振动评价中的应用     

数字滤波的实现方法及其在振动评价中的应用

介绍了一种基于离散傅氏变换（ＤＦＴ）和逆离散傅氏变换（ＩＤＦＴ）算法的信号滤波技术，利用该技术高频Ａ／Ｄ采样的数据经滤波处理后可直接抽取而得到低频采样的数据，还介绍了该方法在振动评价中的应用。     

小波变换对敌百虫红外光谱去噪分析

采用小波变换滤波技术对敌百虫的红外光谱信号进行了去噪处理,利用小波变换滤波技术可以有效地消除红外光谱信号中的噪声,并结合滤波后重构光谱信号对农药浓度与峰面积进行一元线性回归建立其校正模型,并与直接用一元线性回归建立的校正模型进行比较。得出结论敌百虫农药的相关系数由原来的0.914 1提高到0.915。     

一种新的去噪算法在农作物图像处理中的应用

简单介绍了中值滤波原理、小波去噪数学模型和小波去噪原理,在此基础上提出了一种基于小波变换的中值滤波方法,该方法是结合图像的时域特性和频域特性对图像进行分析,有效地弥补了一些传统算法上的不足之处。结果表明:该方法不但能去除农作物图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好地保留农作物图像的细节,其滤波效果优于单一的传统滤波方法。     

基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理

对农产品检测过程中所获得的视觉图像中时常出现的噪声滤波问题进行研究,以薯类视觉图像为例提出了一种基于提升小波变换的自适应滤波算法。该算法首先采用分解、预测、更新对噪声图像进行单层提升小波变换,保留低频分解系数不变;其次对高频分解系数采用自适应Canny边缘算子进行边缘轮廓提取,保留边缘轮廓,对图像剩余部分进行有针对性地自适应滤波;再提出一种新型小波阈值函数模型对低频分解系数进行噪声抑制,最后进行分解系数重构。为了进一步改善滤波后图像的视觉效果,采用自适应同态滤波进行增强处理。仿真结果表明,该算法对薯类等农产品视觉图像中噪声的处理比小波阈值法、自适应中值滤波算法有优势。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

基于小波递推最小二乘滤波算法的马铃薯高光谱图像去噪研究

为了提高马铃薯高光谱图像的滤波效果,降低马铃薯外部损伤检测模型的错误率和误判率,采用小波递推最小二乘滤波算法对马铃薯高光谱图像进行去噪.该算法先对经过主成分分析的马铃薯高光谱图像进行4尺度的小波变换,并将得到的二维小波变换系数集成为一个单一的一维重构向量,利用此向量的系数重构分辨率更高的图像,再将经过小波逆变换的图像使用递推最小二乘滤波算法进行滤波,得到结果图像;同时与改变噪声类型的滤波效果、采用维纳滤波和递推最小二乘滤波算法对马铃薯高光谱图像的滤波效果进行对比.结果表明:该滤波算法对高斯和椒盐噪声均具有良好的滤波效果;与采用维纳滤波算法和递推最小二乘滤波算法相比,滤波效果明显,对提高马铃薯外部损伤检测模型的正确率和识别率具有促进作用.     

人体振动响应中小波滤波方法的应用

介绍了小波分析方法在人体振动信号处理中的应用.通过对采样频率相对较高、用于舒适性评价的信号进行数字低通滤波,采用等间隔抽取数据的方法获取采样频率相对较低、用于运动病评价的样本数据,以减小用于运动病评价数据的存储量和信号分析的运算量.     

振动攻丝扭矩信号的最优估计

简述了信号最优估计的基本理论及主要算法,讨论了如何应用该理论进行振动攻丝扭矩信号的最优估计,给出具体实现步骤,并通过振动攻丝机实测信号对这一方法进行验证.结果表明,该方法能够准确、有效地估计出振动攻丝扭信号,获得清晰的特征谱线.     

基于小波包的振动攻丝特征提取方法

在振动攻丝过程中,切削扭矩直接反映了丝锥工作状况.利用小波包分解对信号进行精确细分,有效地提取扭矩信号能量的频带分布特征,可用于监测丝锥的工作状况.试验表明,这一特征能够有效地分辨出正常丝锥与磨钝丝锥及不同工作条件下丝锥的工况,从而为振动攻丝过程的监测奠定基础.     

一维小波变换及其逆变换结构

小波变换是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域中一个非常有效的数学分析工具．然而，实时小波变换计算量大，需要专用硬件来实现．在专用小波变换芯片设计中，小波变换及其逆变换的结构设计已经成为关键技术．本文提出用Systolic阵列结构来完成小波变换及其逆变换，利用缓冲器来解决小波逆变换重建延迟问题．仿真结果表明本文所提结构有效，含乘法器、寄存器数目较少．     

小波理论与振动分析

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科。已成为多领域的研究热点。本文介绍了连续小波变换和离散小波变换的构造及部分性能；分析了波变换与Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的关系；小波分析的特点与适用领域。给出了振动工程上的三个典型应胜。并就小波理论这一前沿领域的发展现状做了相应的评述。     

木质复合材料无损检测中振动信号的处理方法

探讨了木质复合材料无损检测中常用的处理振动信号的三种方法：时域波形参数分析方法、傅里叶变换分析方法、小波分析方法的特点。从理论上分析了这三种方法在处理振动信号时的优缺点，提出了进行木质复合材料的振动无损检测时，不同的检测目的选择相应的振动信号处理方法。     

Application of Wavelet Random Coupling Model in Monthly Rainfall Prediction

A Trous algorithm of wavelet transform was used to decompose wavelet signal, and the cross-correlation analysis was used to analyze the sequence of each wavelet transform, and then the mathematical model correspond with wavelet transform sequence was established, finally wavelet random coupling model was obtained by wavelet reconstruction algorithm. Then, according to the rainfall data in crop growth period of Farm Chahayang from 1956 to 2008, the wavelet random coupling model was established to fit the model prediction test. The results showed that the prediction and fitting accuracy of the model was high, the model could reflect the rainfall variation regulation in the region, and it was a practical prediction model. It was very important for us to determine reasonably irrigation schedule and to use efficiency coefficient of precipitation resource.     

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究

信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及人为因素的影响,使信号不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。