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基于小波分析的弱信号检测及其电子测量系统应用

专 业: 检测技术及自动化装置
关键词: 小波分析 弱信号检测 电子测量系统 噪声处理
分类号: TM93
形 态: 共 61 页 约 39,955 个字 约 1.911 M内容
阅 读: 全文阅读说明

内容摘要


信息科学的一项重要任务是获取客观世界的真实信息,然而对于任何一个系统,必然存在噪声,而当所测量的信号比较微弱且淹没在强噪声背景中时,要提取真实信号是困难的,因此如何把淹没于噪声中的有用信号提取出来的问题越来越引起人们的关注。

近年来,随着小波变换理论发展,它已经是数学界继Fourier变换后取得的又一个突破性进展。

小波分析具有良好的时频局部性,它为信号处理提供了强有力的工具,解决了Fourier变换不能解决的许多难题。

通过小波变换可对信号的不同频率成分进行分解,为信号的滤波、信噪分离和弱信号特征提取提供了有效的途径。

为此,本文针对如何从强噪声的时间序列观测数据中提取微弱的信号特征信息这一分析中相当关键的问题,将小波分析法引入实际工程的数据处理分析中,详细地论述了信号和噪声在小波变换下的特性,利用多分辨率分析对信号进行滤波,由分解的小波系数对信号进行重构,提取弱信号特征以及信号的奇异性检验。

本文作者通过对噪声信号的频谱分析,对小波分析的阈值处理算法进行了改进,通过仿真验证了此算法的优越性,并得出了一些有益的结论。

结合作者开发电子测量系统的经验,本文在基于小波分析理论检测微弱信号原理的基础上,深入讨论了其应用于电子测量系统的实用化,搭建了一个可处理噪声信号的电子测量系统,设计了相应的算法验证平台,通过Matlab与LabWindows混合编程实现最终的应用,并通过相应的实例验证了改进算法的可行性、实用性和系统的有效性..……

全文目录


摘要
第一章 绪论
1.1 弱信号检测技术的发展现状
1.2 小波理论及发展现状
1.3 小波分析在弱信号检测中的研究现状
1.4 电子测量系统的发展及前景
1.5 本文的主体结构
第二章 小波分析的基本理论
2.1 小波分析概述
2.1.1 小波函数
2.1.2 连续小波变换(CWT-Continue Wavelet Transform)
2.1.3 离散小波变换(DWT-Discrete Wavelet Transform)
2.1.4 二进制小波变换(Dyadic Wavelet Transform)
2.2 多分辨率分析及其Mallat算法
2.2.1 多分辨率分析的基本思想
2.2.2 小波变换的多分辨率分析
2.2.3 离散二进小波分解与重构的Mallat算法
2.3 小波包分析
第三章 基于小波分析的弱信号检测原理及仿真
3.1 小波变换与信号、噪声的关系
3.1.1 工程项目检测数据的含噪模型及其小波变换
3.1.2 信号特征与小波系数的关系
3.1.3 噪声在小波变换下的特性
3.2 基于小波分析的弱信号检测原理分析
3.2.1 小波分析的信噪分离原理
3.2.2 小波分析的信噪分离过程
3.2.3 小波分析消噪中阈值的选取规则
3.3 基于小波分析的弱信号检测算法设计
3.3.1 噪声在小波分解下的特性
3.3.2 基于噪声频谱分析的小波算法设计
3.3.3 基于噪声频谱分析的小波算法仿真
第四章 小波分析的弱信号检测在电子测量系统中的应用
4.1 引言
4.2 电子测量系统的研发难点
4.3 电子测量系统的关键技术——事件处理机
4.4 电子测量系统的硬件结构
4.5 电子测量系统的软件设计
4.5.1 电子测量系统软件架构
4.5.2 基于LabWindows/CVI的软件模块设计
4.6 小波分析算法在系统中应用
4.6.1 实验环境搭建
4.6.2 实验核心步骤
4.6.3 实验结果演示
第五章 结论
参考文献

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中图分类: > TM93 > 工业技术 > 电工技术 > 电气测量技术及仪器

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