导读:本文包含了最优小波基论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,最优,函数,阈值,信号,分解,冷却剂。
最优小波基论文文献综述
何思源,李贵元,刘华姣,董立杰[1]（2019）在《最优小波基选择法在测震数据干扰处理中的研究与应用》一文中研究指出选取成都地震台的测震数据作为研究样本,将不同的小波基进行了以重构精度、相对SNR值以及去噪后频谱的分析结果为依据的筛选流程。结果显示:bior2.4小波基重构精度最佳、去噪效果良好、更加完整地保留了样本的有效高频信号,是适合成都地震台测震数据的最优小波基。将其应用于成都地震台的测震数据干扰处理,波形去噪效果明显,波形的信噪比得到明显提高,对震级计算并无显着影响。(本文来源于《华南地震》期刊2019年03期）
郑洋,陈西豪,朱锐[2]（2019）在《改进的最优小波基选取方法与跳频信号检测研究》一文中研究指出跳频通信因其良好的抗干扰性和低截获性,在军事通信中备受青睐。因其在军事通信中的重要作用,研究跳频信号的检测方法显得尤为紧迫。基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测方法,有效地解决了跳频信号检测过程中时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾的问题,提高了跳频信号检测的精度。在此基础上对最优去噪小波基的选取问题进行了深入研究。通过改进信噪比与信噪比增益这个小波去噪质量评价指标,提出了改进的最优小波基选取方法,有效地解决了非合作通信中信号真值未知情况下最优小波基的选取问题。同时利用这一方法成功实现了跳频信号的检测,为检测跳频信号提供了新思路。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年05期）
王建国,王道瑞,王少锋[3]（2018）在《管道泄漏声发射信号降噪中最优小波基的选取》一文中研究指出针对输油或输气管道泄露源精确定位问题,介绍了使用小波变换对管道泄漏声发射信号进行降噪过程中选择最优小波基函数的方法。首先在相对较长的时间间隔内监测管道泄漏的声发射信号;然后应用短时傅立叶变换来捕获时域中的泄漏信号特征,使用捕获的信号来寻找在时域和频域中最佳匹配的小波基函数;最后根据泄漏信号小波降噪后的信噪比和均方根误差作为准则对小波基函数的适用性进行定量分析。实验结果表明,筛选后的小波基函数对信号进行降噪分析处理时,能够很好地滤除其中掺杂的干扰噪声,并减少误差。(本文来源于《中国科技论文》期刊2018年23期）
王秀芳,宋欣敏,贾瑞成,李博健,毕洪波[4]（2018）在《最优小波基的改进阈值函数在管道泄漏检测中的研究》一文中研究指出以管道泄漏信号为研究对象,根据小波阈值降噪的基本原理,对泄漏信号进行短时傅里叶变换来判定泄漏信号特征频率主要集中的频段,并利用该频段泄漏波形对比常用小波基函数波形,选择最优小波基函数,随后确定出常用分解层数。针对传统阈值函数存在抑制噪声污染与保留信号细节之间的矛盾,对小波阈值降噪中的传统阈值函数进行改进,提出一种有效的多变量阈值函数,并与传统小波阈值降噪算法进行对比,改进后的小波阈值降噪在保障信号信噪比的同时能有效地滤除噪声。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2018年01期）
李东钰,田慕琴,宋建成,鲍文亮,马昭[5]（2016）在《基于最优小波基选取的掘进机振动信号去噪方法》一文中研究指出为了提高掘进机振动信号小波包去噪的效果,最大限度避免噪声对信号特征提取的影响,提出了基于最优小波基选取的掘进机振动信号去噪方法。该方法以信号频谱为分析依据,首先确定了小波包分解的最优分解层数,再选择最优小波基函数,实现了对掘进机振动信号的实时处理,去噪效果达到了最佳。现场试验结果也验证了该方法的有效性。(本文来源于《工矿自动化》期刊2016年10期）
牟力,陈召曦[6]（2015）在《重力资料多尺度分析最优小波基的选择》一文中研究指出小波变换多尺度分析是重力资料处理中一种常用的方法,其分析的结果与最优小波基的选取有关。笔者结合重力数据特征,首先从理论层面上分析最优小波基的选取方法,再根据理论模型进行不同小波基的对比实验,最后对华北地区实测重力数据进行小波基对比试验,认为db11小波基为重力数据多尺度分析的最优小波基。(本文来源于《物探与化探》期刊2015年05期）
朱吉昌,邹长春[7]（2015）在《测井数据米氏旋回特征小波分析中最优小波基选取》一文中研究指出测井数据具有连续性好、纵向分辨率高的特点,其中蕴含着丰富的地质信息。自然GR曲线是一条岩性曲线,反映泥质含量的多少,进而能够反映古沉积环境的周期性变化。旋回地层学立足于天文学的地球轨道偏心率、斜率、岁差叁要素,与立足于海进海退的层序地层学有很大不同,保存完好的地层的测井数据蕴含着比例为1:4:10:20米氏旋回信息。小波分析方法因其时频局部化的特征在划分不同级别的沉积旋回中有着其他数字信号处理方法不可比拟的优越性。不同的小波基变换效果不同,因(本文来源于《2015中国地球科学联合学术年会论文集（二十八）——专题64应用地球物理学前沿、专题65地球生物学》期刊2015-10-10）
李彬,夏虹[8]（2014）在《基于最优小波基的主泵裂纹转子特征识别研究》一文中研究指出针对反应堆主冷却剂泵经过长期运行后,可能会出现的转子裂纹故障,利用小波分析,能够实现对故障特征的识别。结合反应堆主冷却剂泵裂纹转子振动模型的仿真信号,运用连续小波变换的方法,从小波基库中选出不同小波基分别计算与故障信号的互相关系数,确定最大值,其对应的小波基即为转子裂纹故障信号的最优小波基,并使用该小波基对故障信号进行分析,将功率谱、变换尺度以及频率以叁维图的形式刻画出来。仿真结果表明,最大互相关系数选出的小波基可以作为转子裂纹故障信号的最优小波基,并且能够很好的识别出转子裂纹故障特征。(本文来源于《振动与冲击》期刊2014年21期）
王婕,崔玲丽,康晨晖[9]（2011）在《基于最优小波基的轴承故障状态特征提取方法研究》一文中研究指出针对轴承故障诊断中最优小波基的选取问题,通过计算SUMVAR值选取最优小波基。用不同小波基对轴承故障仿真信号和故障实验信号进行降噪处理,分析降噪后信号与原信号的能量比值,降噪后信号与原信号标准差,峭度等指标,验证所选小波基的优越性。并对使用最优小波基降噪后信号做希尔伯特包络解调分析,结果表明,该方法能准确提取轴承故障特征频率。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2011年12期）
张华,陈小宏,杨海燕[10]（2011）在《地震信号去噪的最优小波基选取方法》一文中研究指出利用小波技术进行地震信号去噪处理的效果与最优小波基的选取有关。本文在剖析地震信号特点的基础上,首先从理论上讨论小波基选取准则,再从实验角度进行对比选择,提出在进行小波分解和重构时应分别选择不同的小波基函数,以保证重构信号的精确度,增强对地震信号的处理能力。此方法改变了以往分解与重构处理时均采用同一小波基函数的做法。文中最终选择适合于地震信号去噪处理的bior2.4小波基。对实际资料处理效果的对比分析表明,应用bior2.4小波基处理地震数据,不仅去噪效果好,而且在结果数据中能提取地震信号的有效低频和高频成分,拓宽了地震信号有效频带,并同时提高了地震信号的信噪比和分辨率。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2011年01期）
最优小波基论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
跳频通信因其良好的抗干扰性和低截获性,在军事通信中备受青睐。因其在军事通信中的重要作用,研究跳频信号的检测方法显得尤为紧迫。基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测方法,有效地解决了跳频信号检测过程中时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾的问题,提高了跳频信号检测的精度。在此基础上对最优去噪小波基的选取问题进行了深入研究。通过改进信噪比与信噪比增益这个小波去噪质量评价指标,提出了改进的最优小波基选取方法,有效地解决了非合作通信中信号真值未知情况下最优小波基的选取问题。同时利用这一方法成功实现了跳频信号的检测,为检测跳频信号提供了新思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最优小波基论文参考文献
[1].何思源,李贵元,刘华姣,董立杰.最优小波基选择法在测震数据干扰处理中的研究与应用[J].华南地震.2019
[2].郑洋,陈西豪,朱锐.改进的最优小波基选取方法与跳频信号检测研究[J].火力与指挥控制.2019
[3].王建国,王道瑞,王少锋.管道泄漏声发射信号降噪中最优小波基的选取[J].中国科技论文.2018
[4].王秀芳,宋欣敏,贾瑞成,李博健,毕洪波.最优小波基的改进阈值函数在管道泄漏检测中的研究[J].化工自动化及仪表.2018
[5].李东钰,田慕琴,宋建成,鲍文亮,马昭.基于最优小波基选取的掘进机振动信号去噪方法[J].工矿自动化.2016
[6].牟力,陈召曦.重力资料多尺度分析最优小波基的选择[J].物探与化探.2015
[7].朱吉昌,邹长春.测井数据米氏旋回特征小波分析中最优小波基选取[C].2015中国地球科学联合学术年会论文集（二十八）——专题64应用地球物理学前沿、专题65地球生物学.2015
[8].李彬,夏虹.基于最优小波基的主泵裂纹转子特征识别研究[J].振动与冲击.2014
[9].王婕,崔玲丽,康晨晖.基于最优小波基的轴承故障状态特征提取方法研究[J].制造技术与机床.2011
[10].张华,陈小宏,杨海燕.地震信号去噪的最优小波基选取方法[J].石油地球物理勘探.2011
论文知识图
