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题名小波包时频分析方法的研究及应用
被引量：13
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作者
罗静
钟佑明
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机构
重庆交通大学应用技术学院
重庆交通大学信息科学与工程学院
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出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2009年第3期379-387,共9页
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基金
重庆市科学技术委员会自然科学基金资助项目(CSTC
2005BB6056)
重庆市教育委员会高等教育教学改革研究项目(0834138)
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文摘
针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术。建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系。给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法。对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究。应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小波包时频分析仪,能实现任意信号的小波包分解和显示。最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质。
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关键词
虚拟仪器
小波包时频分析
快速傅立叶变换
短时傅立叶变换
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Keywords
virtual instrument
wavelet package time-frequency analysis
fast Fourier transform
short-time Fourier transform
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于盲源分离和时频分析的漏磁信号处理
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作者
胡浪涛
何辅云
查君君
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机构
安庆师范学院
合肥工业大学
安徽工程科技学院
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出处
《电子技术（上海）》
2008年第1期90-93,共4页
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基金
国家科技部科研院社会公益研究资金项目(Z00-G03)
安徽省"十五"科技攻关资助项目(040510E2)
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文摘
利用独立分量分析的冗余取消特性,对多维加噪声观测信号进行盲源分离,得到源观测信号,实现噪声的有效消除,文章中应用此方法处理了仿真漏磁缺陷信号,实验结果表明:该除噪方法能极大提高漏磁信号的信噪比,且其效果要优于小波变换除噪方法。漏磁缺陷信号在时域上波形非常相似,很难加以分辨,而它们的危害性却大不相同,文章对裂纹和凹坑缺陷信号进行小波包分解,根据信号特征自适应的产生一组最优基来表征信号,分析这两种缺陷的时频特性,准确识别出这两种缺陷。
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关键词
漏磁
独立分量分析
小波包
时频分析
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Keywords
Magnetic flux leakage
Independent component analysis
wavelet package
time-frequency analysis
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于小波包变换的面波分离技术研究
被引量：2
- 3
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作者
张华
潘冬明
刘松
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机构
中国矿业大学
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出处
《物探化探计算技术》
CAS
CSCD
2007年第3期193-196,共4页
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文摘
依据面波视速度的分布范围,提出一种新的叠前面波分离技术,即把地震波场分成不受面波影响的波场和受面波影响的波场,然后利用小波包变换对受面波影响的波场进行时频分析,通过分解与重构,从中提取有效波,再将其与不受面波影响的波场合并,就可得到面波分离后的地震波场。该方法在成功分离面波的同时,可使有效波的能量(尤其是其低频能量)不受损失,既有效地保持信号的频宽不变,又提高了记录的信噪比。实际资料的处理结果表明:此方法在叠前面波分离方面具有有良好的效果。
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关键词
波场分离
小波包变换
时频分析
分离技术
面波
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Keywords
wave field separation
wavelet package transform
time-frequency analysis
separation technique
surface wave
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名小波包变换在面波分离中的应用
- 4
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作者
张华
潘冬明
刘松
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机构
中国矿业大学
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出处
《物探与化探》
CAS
CSCD
2007年第2期167-170,共4页
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文摘
作为一种时频分解方法,小波包变换有着广泛的用途,它不仅优于小波变换,而且与传统Fourier变换相比,它能刻画出具有相同频率的有效波与面波在时间—空间域的分布,然后可以从中分离面波,再进行重构,即可得到分离面波后的结果,该方法在成功分离面波的同时,可使有效波的能量(尤其是其低频能量)损失减小,有效地保持信号的频宽不变,提高记录的信噪比。实际资料的处理结果表明,此方法在分离面波方面具有良好的效果。
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关键词
小波包变换
时频分析
分离技术
面波
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Keywords
wavelet package transform
time-frequency analysis
separation technique
surface wave
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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