小波變換在變形監(jiān)測數(shù)據(jù)去噪和信息提取中的應(yīng)用研究.pdf

1、小波變換因其具有多分辨分析和時頻局部化的優(yōu)點，特別適合用于對含有多種頻率成分且為非平穩(wěn)序列的變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行去噪處理并提取其中的變形信息。在使用小波變換對變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行去噪處理時，不同的變形監(jiān)測數(shù)據(jù)具有不同的特點（如采樣率、受噪聲污染程度等），應(yīng)當選取不同的去噪?yún)?shù)，包括小波基的選取，最佳分解層數(shù)的確定以及閾值的選擇。這個問題一直是研究的重點.目前許多專家學者就最佳分解層數(shù)和閾值的選擇問題已經(jīng)進行了大量的研究探索，而最優(yōu)小波基的選取還

2、沒有一個系統(tǒng)規(guī)范的標準。另一方面，工程體的變形信息往往表現(xiàn)為監(jiān)測數(shù)據(jù)頻率成分的變化?；谶@一事實，變形監(jiān)測數(shù)據(jù)中的變形信息提取就是要獲取數(shù)據(jù)信號頻率出現(xiàn)奇異性的地方。而在使用單子帶重構(gòu)算法對數(shù)據(jù)信號進行分析的過程中，由于Mallat算法固有的頻率混淆，常常會導致提取出錯誤的特征信息，得到的重構(gòu)數(shù)據(jù)也會因為與濾波器卷積而長度發(fā)生改變，進而導致邊界效應(yīng)問題。
　　針對以上兩個問題，本文在查閱國內(nèi)外大量文獻的基礎(chǔ)上，嘗試從能量和熵的角度

3、出發(fā)，提出了一種能夠在一定程度上指導不同變形監(jiān)測數(shù)據(jù)選擇其適合的最優(yōu)小波基的融合指標。同時通過研究Mallat算法中頻率混淆的產(chǎn)生原因，在單子帶重構(gòu)改進算法的基礎(chǔ)上提出抗混疊單子帶重構(gòu)改進算法，以期能夠解決頻率混淆和信號長度變化的問題。
　　采用本文提出的方法對仿真數(shù)據(jù)進行小波閾值去噪處理以及特征信息提取。通過分析，證明了小波基選擇的融合指標的可靠性和實用性，同時驗證了抗混疊單子帶重構(gòu)改進算法能夠克服頻率混淆的問題，保證了信號長度