小波分析及其工程應(yīng)用講義_4(參考版)
2025-02-15 23:47本頁面
【正文】 例程： 一維小波分析用于信號(hào)奇異性檢測(cè) (2) 第一類間斷點(diǎn)一維小波分析用于信號(hào)奇異性檢測(cè) (3)一維小波分析用于用于信號(hào)消噪處理 (1)一維小波分析用于用于信號(hào)消噪處理 (2)n 對(duì)平穩(wěn)信號(hào)消噪一維小波分析用于用于信號(hào)消噪處理 (3)n 對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)消噪一維小波分析用于識(shí)別含噪信號(hào)的有用信號(hào)發(fā)展趨勢(shì)（ 1）一維小波分析用于識(shí)別含噪信號(hào)的有用信號(hào)發(fā)展趨勢(shì)（ 2）利用小波包進(jìn)行特征提?。?1）利用小波包分析建立一個(gè)能夠表征系統(tǒng)狀態(tài)的特征向量，以便利用模式識(shí)別的方法對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測(cè)與定位算法：1 對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行小波包分解2 對(duì)小波包分解系數(shù)重構(gòu)，提取各頻帶范圍的信號(hào)3 求各頻帶信號(hào)的總能量4 構(gòu)造特征向量，以能量為元素構(gòu)造特征向量，進(jìn)行歸一化處理5 確定在正常與各種故障狀態(tài)下，特征向量的特征值及容差范圍利用小波包進(jìn)行特征提?。?2）利用小波包進(jìn)行信號(hào)消噪處理1 信號(hào)的小波包分解2 計(jì)算最佳樹（確定最佳小波包基）3 小波包分解系數(shù)的閾值量化4 小波包重構(gòu)。對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，在信號(hào)出現(xiàn)突變時(shí)，小波變換后的系數(shù)具有模值極大值，可以通過對(duì)極大值點(diǎn)的檢測(cè)確定故障發(fā)生的時(shí)間。在這些奇異信號(hào)中 ,信號(hào)的奇異程度是不同的 ,根據(jù)研究的需要 ,常將其分為劇變奇異信號(hào)和緩變奇異信號(hào)。利用小波包進(jìn)行信號(hào)消噪處理216。二維小波分析用于圖像融合216。二維小波分析用于圖像消噪216。一維小波分析用于識(shí)別含噪信號(hào)的有用信號(hào)發(fā)展趨勢(shì)216。一維小波分析用于信號(hào)奇異性檢測(cè)216。有利于信號(hào)或圖像的重構(gòu)獲得較好的平滑效果。在圖像處理中用于避免移相；(3) 消失矩階數(shù)。Introduce of Wavelet Function（ 1）Introduce of Wavelet Function（ 2）根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，小波函數(shù)具有不同的類型(1) 小波函數(shù)和尺度函數(shù)及其傅立葉變換的支撐長(zhǎng)度。WAVELT TRANSFORM AND ITS APPLICATIONS小波變換與工程應(yīng)用WAVELT TRANSFORM AND ITS APPLICATIONS李艷 講師自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院The Discrete Wavelet Transform(1)In wavelet analysis, we often speak of approximations and details.The approx
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