【正文】 1:19:39 上午 1:19 上午 01:19:39三月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blanditut cursus. 感謝您的下載觀看專 家告 訴。 三月 211:19 上午 三月 2101:19March 21, 20231 業(yè) 余生活要有意 義 ，不要越 軌 。 三月 21三月 2101:19:3901:19:39March 21, 20231意志 堅(jiān) 強(qiáng) 的人能把世界放在手中像泥 塊 一 樣 任意揉捏。 01:19:3901:19:3901:19Sunday, March 21, 20231知人者智，自知者明。 01:19:3901:19:3901:193/21/2023 1:19:39 AM1越是沒有本 領(lǐng) 的就越加自命不凡。 1:19:39 上午 1:19 上午 01:19:39三月 21 楊 柳散和 風(fēng) ，青山澹吾 慮 。 三月 211:19 上午 三月 2101:19March 21, 20231少年十五二十 時 ，步行 奪 得胡 馬騎 。 三月 21三月 2101:19:3901:19:39March 21, 20231意志 堅(jiān) 強(qiáng) 的人能把世界放在手中像泥 塊 一 樣 任意揉捏。 三月 2101:19:3901:19Mar2121Mar211世 間 成事，不求其 絕對圓滿 ，留一份不足，可得無限完美。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023很多事情努力了未必有 結(jié) 果，但是不努力卻什么改 變 也沒有。 2023/3/21 1:19:3901:19:3921 March 20231做前，能 夠環(huán)視 四周；做 時 ，你只能或者最好沿著以腳 為 起點(diǎn)的射 線 向前。 21 三月 20231:19:39 上午 01:19:39三月 211比不了得就不比，得不到的就不要。 01:19:3901:19:3901:19Sunday, March 21, 20231乍 見 翻疑夢，相悲各 問 年。 01:19:3901:19:3901:193/21/2023 1:19:39 AM1以我獨(dú)沈久，愧君相 見頻 。3/21/2023 793/21/2023 80靜夜四無 鄰 ，荒居舊 業(yè)貧 。 最后需要指出的是，這里只介紹了一維小波變換，還有二維小波變換、高維小波變換。 如果信號中混有白噪聲，可以用小波變換去噪，依據(jù)是：用小波分解將信號分解成小波分量，其中主要成分為白噪聲的小波分量與其他小波分量有明顯不同的特征，將滿足這些特征的小波分量去掉，然后重構(gòu)信號，就能對原信號消噪，如下圖所示。利用小波分解能夠?qū)⑿盘栔械奈⑷跣盘柗蛛x和識別出來，如下圖。 近年來，小波分析技術(shù)在齒輪箱故障診斷、顫振分析等方面得到了廣泛的應(yīng)用。由于小波分解尤其是小波包分解技術(shù)能夠?qū)⑷魏涡盘枺ㄆ椒€(wěn)或非平穩(wěn)）分解到一個由小波伸縮而成的基函數(shù)族上，信息量完整無缺，在通頻范圍內(nèi)得到分布在不同頻道內(nèi)的分解序列，在時域和頻域均具有局部化的分析功能。和隨機(jī)噪聲所淹沒。特別是當(dāng)機(jī)器隱藏有某一零部件的早期微范圍內(nèi)。生。對設(shè)備故障診斷問題來說，由于以下原因，使傅里葉分析的應(yīng)用受到限制。3/21/2023 733/21/2023 74（ 1） 基于小波或小波包分解的狀態(tài)監(jiān)測 如前所述，傅里葉分析的理論基礎(chǔ)是待分析信號的平穩(wěn)性。每次分解相當(dāng)于進(jìn)行低通濾波和高通濾波，進(jìn)一步分解出低頻和高頻兩部分，這樣一直進(jìn)行下去，使低頻和高頻成分都達(dá)到很精細(xì)的程度。3/21/2023 72 在正交小波分解過程中，只對信號的低頻成分進(jìn)行了遞推分解，信號的高頻成分沒有進(jìn)行進(jìn)一步分解，導(dǎo)致高頻成分的分辯率較低，表現(xiàn)為頻率越高，小波分量頻帶越寬。根據(jù)需要分析的信號頻段，我們可以適當(dāng)選取不同大小的包來部分復(fù)原原始信號。3/21/2023 71 小波包分解是比小波分解更精細(xì)的一種分解，其不同之處是對濾出的高頻部分也同樣施行分解，并可一直進(jìn)行下去，這種分解在高頻段和低頻段都可達(dá)到很精細(xì)的程度，如上圖所示。但對某些特定的信號，人們感興趣的可能只是某一個或幾個特殊的頻段，并要求對這些特殊頻段的分析足夠精細(xì)，這些頻段的頻率可能是相對高的。3/21/2023 70 小波包分解 前圖中的陰影部分表示在對信號實(shí)施小波分解后，用于分析的各級小波的頻段。 3/21/2023 69 馬拉特算法不直接計(jì)算積分表達(dá)式，而是利用小波函數(shù)族的正交性，從高級到低級濾出信號中的各級小波。其中逼近信號和細(xì)節(jié)信號分別對應(yīng)被分解信號的低頻成分和高頻成分，低頻和高頻的劃分采用等分形式，如下圖 b所示。3/21/2023 67 我們采用下圖并結(jié)合上面的小波分解式來介紹馬拉特算法主要思想。使用小波變換中的局部最大化以探測邊緣也是一個逐漸增長的應(yīng)用領(lǐng)域。轉(zhuǎn)換中最高的水平就刻畫了這種細(xì)節(jié)。原始序列（必須等于 2的冪次方 )越長，在轉(zhuǎn)換中就需要越多的水平。小波變換的目標(biāo)是選擇一個原始數(shù)據(jù)序列 f（ r）（ r=1128）以代表規(guī)定長度的輸入信號，并將這個序列轉(zhuǎn)換為一個新的實(shí)數(shù)序列 a（ r）（ r=1128）。 0水平僅有一個小波． 1水平?jīng)]有小波僅是一個常數(shù)水平。在 2水平共有 4個相距為 32個間距的小波。 3/21/2023 63圖 3 在 3 水平所示尺度中的D4 小波3/21/2023 64 在更高的尺度（對應(yīng)于圖 1中的 4水平）共有16個相距為 8個間距的小波，在 5水平共有 32個相距為 4個間距的小波，在最高的 6水平共有 64個相距為2個間距的小波。圖 3的第二個圖形為三個相互疊加的 D4小波，在第三個圖形中是其疊加后的結(jié)果。在 3水平，共有 23=8個小波沿水平軸等間距分布?？疾煸趫D 1中位于 3水平尺度中的 D4小波，注意到該水平所示尺度的小波僅占據(jù)被分解信號的一部分。決定了使用那種小波，則這種小波就成為信號分解的基本小波，從而也就決定了重構(gòu)信號的小波成分的形狀。如前所述，有不少基本小波可供選擇，但只有很少一部分能滿足精確分解且每一個分解都是彼此正交的條件?？梢钥闯觯?dāng) N＝ 2n時，共有 n+1個水平，故當(dāng)N＝ 128＝ 27時，在圖 1中共有 8個水平。在圖 1中方波 f（ r）的取值范圍是 r＝ 1~128。左上角所示為僅有 1水平的情景，然后是每一水平順序相加的情景，最后是重新獲得了原始信號的情景。在本例中， 1水平和 0水平中的數(shù)值都為零，但并不是每一種情況下都是如此。在方波圖形下面，是通過小波分解而得到的方波信號的八個 “ 次信號 ” 。下圖 1給出了一個信號是如何分解成為其小波成分的。緊支集正交小波性質(zhì)： （ 1）局部性（ 2）正交性（ 3）振蕩性 定義： 記 f（ t1， t2， tm） ? F（ ?1， ? 2， ? m）為一對付氏變化，若 F（ ?1， ? 2， ? m） =0， （ ?1， ? 2， ? m） ?V? 則稱 f（ t1， t2， tm） 為頻域緊支集信號，稱 V?為支撐集3/21/2023 58離散小波變換及其應(yīng)用、離散小波變換及其應(yīng)用 小波變換在使用中是由離散小波變換(Discrete Wavelet Transform—DWT) 來完成的。所以，在對于室性心動過速的心電圖信號的識別問題來說，小波變換相對于Wignar變換具有更大的優(yōu)越性。因此，是否有室性心動過速只能根據(jù)較高頻部分的能量積聚形態(tài)加以判斷。具有室性心動過速和不具有這種癥