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小波变换突破了传统Fourier变换等信号处理方法均限制,具有表征信号局部特征的能力,信号的局部奇异性包含了信号的许多重要信息,论文研究了信号的奇异性检测问题。给出小波变换和信号奇异性的关系,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,说明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取,为海底底质识别提供理论依据。 相似文献
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本文采用经验模式分解 (EMD)提取信号的内在模函数 (IMF) ,并利用希尔伯特变换对所得IMF进行包络分析 ,提取机械故障特征。与直接对原信号进行包络分析相比较 ,该方法提取的机械故障特征更明显。数值模拟和对故障轴承振动信号分析表明了该方法的有效性。 相似文献
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海底沉积物声速是海洋物理学和水声学研究的一个重要物理量。声速测量的准确性取决于如何准确计量超声波在沉积物介质中的传播时间。针对传统的观察波形突变法存在不足,文中基于小波变换独特的时-频局部化特征,阐明了小波变换信号奇异性检测原理,分析讨论如何利用该原理来检测海底沉积物声速测量中的超声回波信号起跳点。用Matlab数值计算软件,把记录的波形数据文件导入工作空间,选用Db3小波进行5层小波分解,观测其模极大值点的位置;用Gauss小波进行连续小波变换,观测其模极大值线的位置。并用两个实例验证了小波变换检测超声回波起跳点可行性及优越性,可提高海底沉积物声速测量的准确性,为海底智能化检测仪器的研发提供技术基础。 相似文献
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侧扫声呐回波信号是形成侧扫声呐图像的基础,是侧扫声呐系统对水下目标的最直接观测量, 将一维小波变换与非线性增强方法相结合,提出了一种基于小波变换的侧扫声呐回波信号非线性增强算法, 用以改善侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大的问题。首先利用改进的 Bayes 阈值对侧扫声呐 ping 信号进行一维小波分解,提取信号特征信息;然后利用 2 种不同的非线性函数对高、低频小波系数进行处理;最后利用小波反变换重构信号,形成增强后的侧扫声呐图像。实测数据验证结果表明：利用该算法对侧扫声呐 ping 信号进行处理,实现了侧扫声呐图像对比度的增强和对噪声的抑制,可以获取较好的图像视觉效果。 相似文献
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针对海洋磁力测量数据中存在的高斯噪声,采用基于交叉证认的小波阈值去噪方法进行噪声去除。首先对磁力数据进行小波分解,利用交叉证认方法自动识别小波分解的信号层与噪声层,然后对噪声层小波系数进行阈值处理,进一步提取噪声层中的有用信息,最后进行小波重构得到去噪信号。同时提出了一种改进阈值处理函数,能够改善传统软、硬阈值函数存在的缺陷,提高重构信号的精度。实验分析表明,当噪声水平小于1.5nT时,相比于传统软、硬阈值函数的小波阈值去噪方法,该方法可更好地去除海洋磁力数据中的高斯噪声,并可较好地保留数据中的有用细节信息,使数据质量得到提高。 相似文献
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本文提出一种基于支持向量回归的统计预报方法,通过经验正交分解对原始数据矩阵进行时空分解,提取出空间模态和时间系数。由于海面高度变化具有非线性、大惯性的特点,对时间系数进行小波分析,能有效滤除其中的高频信号,得到表征海面高度变化的低频信号。利用支持向量回归方法对小波分解后的低频信号构建预报模型。最后,进行小波重构,还原时间序列长度,实现未来7天的海面高度预报。通过黑潮附近海域的海面高度预报结果验证,该预报方法的预报效果优于整合滑动平均自回归预报方法。本文通过机器学习的算法实现了海面高度的预报,为海洋预报方法提供了新的思路。 相似文献
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为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。 相似文献
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基于多小波分析的多聚焦图像融合 总被引：5，自引：0，他引：5
多聚焦图像融合的关键问题是如何保持原始图像的细节。基于多小波分析具有多个分析基函数和产生更多分解子图像的特点,本文提出1种基于多小波分析的多聚焦图像融合方法。根据小波变换域分解信号的特点,分别对细节信号采用基于局部区域能量指导下的融合规则和对粗大信号采用局部均方误差加权均衡的融合规则,最后考虑了焦点区域的一致性调整。通过实验证明,在采用空间频率和清晰度作为客观评价条件之下,该方法比基于单小波分解、塔式分解和其它的融合方法都具有更好的融合效果。 相似文献
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当结构物产生损伤时,结构的动力特性会发生变化,从而引起结构振动响应产生相应的变化。小波变换是奇异性信号的良好检测工具,可以用于识别结构损伤的发生。建立了某海洋平台有限元模型,得到了随机海浪作用下不同损伤工况的结构振动响应。基于小波变换损伤检测,针对不同类型杆件损伤、不同位置杆件损伤、不同程度的噪声污染以及不同方向振动响应信号情况下,分别研究了海洋平台结构的损伤检测问题,得到了一些有用的结论。 相似文献
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Study of fine structure of temperature in the equatorial westernPacific Ocean with wavelet transform
ＳｔｕｄｙｏｆｆｉｎｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｅｑｕａｔｏｒｉａｌｗｅｓｔｅｒｎＰａｃｉｆｉｃＯｃｅａｎｗｉｔｈｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍＪｉａｎｇＭｉｎｇｓｈｕｎ１ａｎｄＺｈａｎｇＡｉｊｕｎ（ＲｅｃｅｉｖｅｄＪｕ... 相似文献
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1 .IntroductionInthe whole service period of the platforms ,some damage is unavoidable due to the corrosion,impact ,fatigue and so on.The damage whould cause the structures’ultimate capacity and safety de-crease .Presently,it is generally acceptedthat the detection of damage involes considerable statisticaluncertainties,thus lot of efforts is made for the damage probalility model ,for example Song and Lu(1996) usedthefuzzy-settheoryto estimatethe humanerrorsthroughthe definitionof inspection… 相似文献
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用小波变换研究赤道西太平洋温度细结构 总被引：4，自引：0，他引：4
使用小波变换分析了赤道西太平洋暖池区的CTD资料的温度序列,表明垂向温度细结构具有自相似特征,有可能使用分数维模型来描述.计算了温度序列的奇异性指数及其概率分布,发现此分布具有近似普适的形式.非零概率的负指数意味着温度剖面可能存在奇异点.对经小波变换后的序列的周期性统计表明周期△和尺度α遵从幂律标度△～αβ,β≈1.这提示着细结构背后可能存在简单的二分串级机制.小波变换的振幅反映了温度脉动的强弱.据此可以确定脉动能量的垂向分布和能谱密度,和传统方法的比较表明小波能谱较为光滑,有利于精确测定谱斜率. 相似文献
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基于现有地磁日变理论和改正方法,对国际公开地磁静日变数据进行傅里叶变换和一维连续小波变换综合分析,判断大于0.2 Hz频段为磁扰变化场在频域的体现,并利用一维离散小波变换将数据分离,完善了已有的地磁静日变改正方法。根据日变数据特征和一维离散小波分解特性,选定sym8小波作为基本小波对数据进行7尺度分解,将日变数据中长期变化和短期变化与磁扰部分在保证保真度条件下有效分离,并与傅里叶级数分解和低通滤波处理效果作对比验证,结果显示一维离散小波变换处理效果更佳。日变数据中短、长期变化与磁扰两部分数据的有效分离并分别改正可提高海洋地磁测量日变改正质量,降低海洋地磁数据处理过程中误差累积程度,提高了现行日变改正方法的科学性、准确性。 相似文献
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A new method for separation of 2D incident and reflected waves by the Morlet wavelet transform 总被引：1，自引：0，他引：1
A new method based on the Morlet wavelet transform for separating a 2D wave field into incident and reflected waves is proposed in this paper. The principle of this method, first, is derived for constant depths. Then, using the linear shoaling theory, the method is extended to an arbitrary sloping bathymetry. Owing to the time-frequency characteristic of wavelet transform, the present method can separate waves in the real time domain and is not confined by the stationary assumption of waves. The efficiency and accuracy of this method are demonstrated using numerical simulated data. 相似文献
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The two-dimensional wavelet transform is a very efficient bandpass filter, which can be used to separate various scales of processes and show their relative phase/location. In this paper, algorithms and techniques for automated detection and tracking of mesoscale features from satellite imagery employing wavelet analysis are developed. The wavelet transform has been applied to satellite images, such as those from synthetic aperture radar (SAR), advanced very-high-resolution radiometer (AVHRR), and coastal zone color scanner (CZCS) for feature extraction. The evolution of mesoscale features such as oil slicks, fronts, eddies, and ship wakes can be tracked by the wavelet analysis using satellite data from repeating paths. Several examples of the wavelet analysis applied to various satellite images demonstrate the feasibility of this technique for coastal monitoring 相似文献
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A wavelet energy method is presented to search the critical incidence of earthquake excitation in a multi-dimensional seismic response of offshore platforms. The total effective energy and the instantaneous effective energy input rate of an earthquake can be obtained by wavelet transformation to predict the critical incidence of the earthquake and then the maximum dynamic response of the platform can be calculated. The critical incidence is determined using this method for an actual platform and a group of single degree-of-freedom systems. Numerical results show that the application of wavelet transform in a multi-dimensional seismic response of structures is convenient and reliable. 相似文献