小波变换对瞬态信号特征信息的精确提取_朱洪俊
小波变换在地震信号处理中的应用指南
小波变换在地震信号处理中的应用指南地震是地球上一种常见的自然现象，也是一种潜在的灾害。
地震信号处理是地震学研究中的重要环节，它可以帮助我们更好地理解地震的发生机制和预测地震的趋势。
而小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于地震信号处理中。
本文将介绍小波变换在地震信号处理中的应用指南，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，它将信号分解成不同频率的子信号，同时保留了时间信息。
与傅里叶变换相比，小波变换可以更好地捕捉信号的瞬时特征。
小波变换的基本原理是通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算，得到信号在不同尺度上的频谱信息。
常见的小波基函数有Morlet小波、Haar小波等。
二、小波变换在地震信号去噪中的应用地震信号通常伴随着大量的噪声，这些噪声会干扰地震信号的分析和解释。
小波变换可以通过对地震信号进行小波分解和重构，实现对噪声的去除。
具体而言，可以选择适当的小波基函数和尺度，将地震信号分解成不同频率的子信号，然后去除其中的高频噪声，最后再将子信号重构成去噪后的地震信号。
这样可以有效提高地震信号的信噪比，减少误判和误解。
三、小波变换在地震信号特征提取中的应用地震信号中包含丰富的信息，如震级、震源深度、地震波到达时间等。
小波变换可以通过对地震信号进行小波分解，提取不同频率的子信号，进而分析地震信号的频谱特征。
例如，可以通过计算地震信号的能量谱密度、频率谱密度等指标，来研究地震信号的频谱特征。
此外，小波变换还可以提取地震信号的瞬时特征，如瞬时频率、瞬时相位等，从而更好地理解地震信号的动态变化。
四、小波变换在地震信号压缩与重构中的应用地震信号通常具有较高的采样率和较长的时长，对于存储和传输来说是一种挑战。
小波变换可以通过对地震信号进行小波分解和重构，实现对地震信号的压缩。
具体而言，可以选择适当的小波基函数和尺度，将地震信号分解成不同尺度的子信号，然后舍弃部分高频子信号，最后再将子信号重构成压缩后的地震信号。
小波变换在深度学习中的特征提取方法探讨
小波变换在深度学习中的特征提取方法探讨深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了令人瞩目的成果。
然而，深度学习模型的成功很大程度上依赖于对数据的特征提取能力。
在深度学习中，特征提取是一个至关重要的步骤，它决定了模型的性能和效果。
传统的特征提取方法通常是基于统计学的思想，例如使用滤波器或特征描述子来捕捉图像、语音或文本中的关键信息。
然而，这些方法往往面临着维度灾难和信息丢失的问题。
为了解决这些问题，研究人员开始探索新的特征提取方法，其中之一就是小波变换。
小波变换是一种多尺度分析方法，它能够将信号分解成不同频率范围的子信号。
与传统的傅里叶变换相比，小波变换能够更好地捕捉信号的时频特性。
因此，小波变换被广泛应用于信号处理、图像处理和语音识别等领域。
在深度学习中，小波变换可以作为一种特征提取方法，用于提取输入数据的有用信息。
通过将输入数据进行小波分解，我们可以得到一系列的小波系数，这些系数反映了数据在不同频率范围内的能量分布。
这些小波系数可以作为输入数据的新表示，用于训练深度学习模型。
与传统的特征提取方法相比，小波变换具有以下优势：首先，小波变换能够提供多尺度的信息。
由于深度学习模型对输入数据的尺度敏感，多尺度信息对于提高模型的性能非常重要。
小波变换能够将输入数据分解成不同频率范围的子信号，从而提供了多尺度的信息。
其次，小波变换能够捕捉信号的时频特性。
在深度学习中，时频特性是非常重要的，因为它反映了数据在不同时间和频率上的变化。
小波变换能够通过调整小波函数的参数，捕捉信号的时频特性，从而提供更具判别性的特征。
另外，小波变换具有较好的局部化特性。
与傅里叶变换相比，小波变换能够更好地处理非平稳信号，因为它能够在时间和频率上对信号进行局部分析。
这种局部化特性使得小波变换在图像处理和语音识别等领域具有广泛的应用。
然而，小波变换在深度学习中也存在一些挑战和限制。
首先，小波变换的计算复杂度较高，特别是在处理大规模数据时。
小波变换原理
小波变换原理
小波变换是一种信号分析方法，它可以将一个信号分解成不同频率和时间的小波基函数的线性组合。
这种分解能够提供关于信号局部特征的信息，并且具有较好的时频局部化性质。
小波变换的基本原理是利用小波基函数对信号进行多尺度分析。
小波基函数是一组函数，它们具有有限时间和频率的特性。
通过对不同尺度的小波基函数进行缩放和平移，可以得到不同频率和时间的基函数。
在小波变换中，通常采用离散小波变换（DWT）进行信号分析。
离散小波变换将信号分解成不同尺度和位置的小波系数，每个小波系数表示信号在相应尺度和位置上的能量。
小波变换的优点之一是可以提供多分辨率的信号分析。
通过对信号进行分解，可以得到不同尺度上的信息，从而揭示信号在局部的频率特征。
这对于处理非平稳信号和突发信号非常有用。
小波变换还具有较好的时频局部化性质。
在时域上，小波基函数具有较短的时域长度，可以更好地描述信号的瞬时特征。
在频域上，小波基函数具有较宽的频带，可以更好地描述信号的频率特征。
小波变换在信号处理、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。
它可以用于信号去噪、压缩、特征提取等任务，也可以用于图像边缘检测、纹理分析等任务。
总之，小波变换是一种多尺度信号分析方法，通过对信号进行分解，可以提取信号在不同尺度和位置上的特征。
它具有较好的时频局部化性质，可以有效地描述非平稳信号和突发信号的特征。
小波变换特征
小波变换特征一、引言小波变换是信号处理领域中的一种重要工具，它能够提供信号的时频分析能力，揭示信号在不同频率和时间尺度上的特性。
由于其独特的性质，小波变换在许多领域都有广泛的应用，如信号处理、图像处理、机器学习等。
本文将重点探讨小波变换的特征，以期为相关研究和应用提供指导。
二、小波变换的定义小波变换是一种时间-频率分析方法，它通过将信号分解成不同频率和时间尺度的分量来描述信号的特性。
在数学上，小波变换可以定义为将一个有限的持续时间函数f(t)转换为一个时间-频率平面上的函数Wf(t,ω)，其中t表示时间，ω表示频率。
这个转换是通过一个被称为小波基函数的函数来实现的，该函数在时间和频率域上都具有一定的局部性。
三、小波变换的特征1.多分辨率分析：小波变换具有多分辨率分析的特性，能够将信号分解成不同频率和时间尺度的分量。
这种特性使得小波变换能够适应不同的应用场景，从低频和高频到任意的时间尺度。
2.时频局部性：小波变换在时频平面上具有良好的局部性，能够同时揭示信号在时间和频率两个维度的特性。
这使得小波变换成为处理非平稳信号的有力工具。
3.灵活性：小波变换可以通过选择不同的小波基函数来适应不同的应用需求。
这为研究者提供了更大的灵活性，可以根据实际问题的特点选择合适的小波基函数。
4.反变换：与傅里叶变换一样，小波变换也具有反变换，可以将时频平面上的信息还原成原始的时间域信号。
这使得小波变换成为一种可逆的信号处理方法。
5.高效算法：小波变换可以通过使用快速算法（如快速傅里叶变换FFT）进行计算，大大提高了信号处理的效率。
这使得小波变换在实际应用中具有较高的实用性。
四、应用领域1.信号处理：小波变换在信号处理领域中的应用广泛，包括信号去噪、压缩、滤波等。
通过小波变换的多分辨率分析和时频局部性，可以有效地提取信号中的特征信息，实现信号的处理和分析。
2.图像处理：小波变换在图像处理中也有广泛应用，如图像压缩、去噪、增强等。
提取小波特征
提取小波特征 引言 小波变换是一种广泛应用于信号处理领域的数学工具，其主要作用是将信号从时域转换到频域。提取小波特征是指利用小波变换的结果来描述信号的特征，通过对小波系数进行分析和处理，可以得到信号的频率、振幅、能量等信息，从而实现信号的特征提取和模式识别。
小波变换的基本原理 小波变换是一种多尺度分析方法，它通过不同尺度的小波基函数对信号进行分解和重构。小波基函数是一组具有局部性质的函数，它们在时域和频域上都有一定的局限性，能够有效地描述信号的瞬时特性和频率特性。
小波变换的基本原理可以用以下步骤来描述： 1. 将信号分解为不同尺度的小波系数：通过对信号进行多尺度分解，可以得到一组小波系数，每个小波系数对应于不同尺度的小波基函数与信号的内积。 2. 分析小波系数的频谱特性：通过对小波系数进行频谱分析，可以得到信号在不同频段上的能量分布，从而了解信号的频率特性。 3. 提取小波特征：根据信号的应用需求，可以选择不同的小波系数或频段上的小波系数进行特征提取，常用的特征包括频率、振幅、能量等。
小波特征的应用 提取小波特征在许多领域都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用领域。
1. 语音信号处理 小波变换可以对语音信号进行时频分析，提取语音的频率、能量等特征，从而实现语音的识别和合成。在语音识别中，可以利用小波特征来描述语音的频谱轮廓和共振峰，从而实现语音的识别和分类。
2. 图像处理 小波变换可以对图像进行分解和重构，提取图像的纹理、边缘等特征。在图像压缩中，可以利用小波特征来实现图像的去噪和压缩，减少图像的存储空间和传输带宽。 3. 生物医学信号处理 小波变换可以对生物医学信号进行分析和处理，提取信号的频率、振幅、相位等特征，从而实现生物信号的识别和监测。在心电图分析中，可以利用小波特征来提取心脏的节律、形态等特征，实现心脏疾病的诊断和监测。
4. 工业控制与故障诊断 小波变换可以对工业信号进行分析和处理，提取信号的频率、能量等特征，实现工业系统的故障诊断和状态监测。在振动信号分析中，可以利用小波特征来提取机械设备的振动频率和幅值，判断设备的运行状态和故障情况。
《小波变换的应用》课件
信号处理
小波变换在信号处理中应用广泛，可以用于信号的滤波、去 噪、压缩和特征提取等。
图像处理
小波变换在图像处理中用于图像压缩、去噪、增强和特征提 取等。
数值分析
小波变换在数值分析中用于求解偏微分方程、积分方程和常 微分方程等，具有精度高、收敛速度快等优点。
在量子力学中的应用
量子态的表示
小波变换可以用于表示量子态，为量子力学的研究提供新的工具。
详细描述
02
小波变换可以将图像分解为不同频率的子图像 ，对高频部分进行阈值处理，去除噪声，保留
低频部分，从而实现图像的压缩编码。
详细描述
04
通过小波逆变换，可以将压缩后的图像还原为 原始图像，保持图像的细节和纹理。
图像的边缘检测
总结词
小波变换在图像边缘检 测中具有较好的效果， 能够准确检测出图像中
对比小波变换与其他信号处理方法的优缺点，为实际应用提供理论 支持。
小波变换的算法优化
算法效率优化
01
研究如何提高小波变换的计算效率，减少计算时间和空间复杂
度。
算法适用性优化
02
针对不同类型的数据和问题，设计适用的小波变换算法，提高
算法的通用性和实用性。
算法并行化
03
利用并行计算技术，实现小波变换算法的并行化，提高计算性
THANKS
《小波变换的应用》ppt课件
$number {01}
目录
• 小波变换概述 • 小波变换在信号处理中的应用 • 小波变换在图像处理中的应用 • 小波变换在其他领域的应用 • 小波变换的未来发展与挑战
01
小波变换概述
小波变换的定义
01
小波变换是一种数学分析方法， 它通过将信号分解成不同频率和 时间尺度的分量，以便更好地分 析信号的特性和结构。
利用小波变换进行高噪背景下的信号提取的开题报告
利用小波变换进行高噪背景下的信号提取的开题报告一、研究背景和意义在科技发展的今天，信号处理技术逐渐成为了研究的热点之一，不同的信号处理方法也不断涌现。
在实际应用中，信号往往混杂了各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会对信号的提取和分析造成很大的干扰，从而导致信号信息无法准确地获取和处理。
因此，研究如何在高噪声背景下提取信号的方法具有重要的实用价值和研究意义。
小波变换作为一种分析信号的重要方法，可以在时频域上分析信号，提取信号中的局部特征和相关信息，能够很好地解决噪声影响的问题。
因此，在高噪声背景下利用小波变换进行信号的提取和分析研究领域中是非常热门的研究方向，具有深远的理论和实践意义。
二、研究内容和研究方法本论文将针对高噪声背景下的信号提取问题，利用小波变换进行信号特征提取和噪声降噪等方面的研究。
具体研究内容包括以下几个方面：1.介绍小波变换及其在高噪声背景下信号分析中的应用；2.针对高噪声背景下信号的特征提取问题，研究基于小波变换的特征提取方法；3.针对高噪声背景下信号的噪声干扰问题，研究小波阈值法、小波包降噪法等多种小波变换噪声降噪方法，并对比其效果；4.实验验证以上方法的有效性，并对研究结果进行分析和总结。
在研究方法方面，本文将采用理论分析和实验对比的方法进行。
通过对小波变换的原理进行分析和总结，研究在该背景下最适用的方法，并在模拟和实际的信号数据上进行测试，比较不同方法的效果。
三、研究进度安排1. 综述文献 3-4 篇，完成对小波变换和高噪声背景下信号提取方法的综述；2. 设计实验方案，收集和清理相关数据，进行仿真实验；3. 分析实验结果，撰写论文并进行修改和补充；4. 最终论文排版，准备答辩。
预计在两个月左右的时间内完成整个研究过程。
小波变换与多分辨率分析课件
有效地去除信号中的噪声。
02
小波变换在信号压缩中的应用
小波变换可以将信号分解为近似分量和细节分量，通过去除细节分量，
可以实现信号的压缩。
03
小波变换在信号恢复中的应用
小波变换可以捕捉到信号中的突变部分，通过逆变换，可以恢复出原始
信号。
多分辨率分析在图像处理中的实验演示
多分辨率分析在图像去噪中的应用
领域也有广泛的应用。
算法复杂度
小波变换的算法复杂度相对 较低，容易实现，而多分辨 率分析的算法复杂度较高， 实现相对困难。
小波变换与多分辨率分析的未来展望
01
应用领域拓展
02
算法优化
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
03
结合其他技术
小波变换和多分辨率分析在信号处理、 图像处理、数据压缩等领域已经得到 广泛应用，未来随着技术的不断发展， 它们的应用领域将会更加广泛。
小波变换的应用
小波变换在图像处理中有着广泛的应用，例如图像压缩、去噪、
01
重建等。
02
小波变换在音频处理中也得到了广泛应用，例如音频压缩、去
噪、特征提取等。
小波变换还被广泛应用于信号处理、数字水印、雷达信号处理
03
等领域。
02
多分辨率分析基
多分辨率分析的定 义
定义概述
多分辨率分析是信号处理中的一种重要技术，它通过在不同尺度上分析信号，能够同时获得信号的时间和频率信息。
定义背景
随着信号处理技术的发展，人们逐渐认识到仅通过傅里叶分析无法完全揭示信号的时频特性，因此需要一种更全面的 分析方法。
定义目的 多分辨率分析旨在提供一种框架，将信号分解成不同尺度的成分，以便更精细地描述信号的时频特性。
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第41卷第21期
2005年12月机械工程学报CHINESEJOURNALOFMECHANICALENGINEER刀呀GVbl41DeCNO122005
小波变换对瞬态信号特征信息的精确提取’朱洪俊王忠(西南科技大学制造科学与工程学院绵阳621010)秦树人
(重庆大学测试中心重庆400044)
摘要:研究了瞬态信号小波变换的相位特性和小波特征采用了小波脊线的分析方法详细分析了瞬态信号的小波脊线与瞬态信号的瞬时特征和特征信息的对应关系建立了瞬态信号特征信息的精确识别模型和特征参数的精确提取方法通过工程应用实例的验证该方法对瞬态信号(特别是信噪比较低的弱信号)特征信息具有相当高的定位精度(误差不大于1个采样点)和识别精度(不存在累积误差),其算法简单准确且有较快的收敛性可实现夹
测瞬态信号特征信息的实时分析
关键词:瞬态信号特征信息识别模型瞬时频率中图分类号:TH1653TNgll6
宽度可调特性采用特定的小波检测方法就瞬态
0刚台信号特征信息的精确提取方法进行了研
究
在工程信号分析中常常需要将被分析信号中的特征信息提取出来从而判定被分析系统的运行特征和运行状态而这些特征信息总是表现为被分
析信号中的频率成分的变化频率成分的变化将构
成被分析信号在时域中的波形奇异因此工程信号的特征分析就是要准确提取这些波形奇异点(也称特征点)从而获得其特征信息针对波形特征点的提取己有多种方法如基于特征点的波形检测l[]基于一阶导数与二阶导数的
检测方法z[]基于数字滤波的检测方法3[,41基于模
板匹配的波形检测5[J轮廓限围波形检测61[基于神经网络的自适应匹配滤波7[]和小波检测法f8]这些方法已在工程信号分析中广泛应用由于工程信号中往往含有多种噪声信号特别是一些微弱信号(如生物医学信号等)其信噪比更小将参考文献l[一71
所述的方法运用于这类信号的分析中就有一定的局限性有时甚至不能得出分析结果而参考文献
8[J所述的小波分析方法虽可以将含有噪声的工程
信号的特征信息(特征点)检测出来但由于在特征
尺度上的小波变换与被测信号的特征点不能严格对应参考文献8[]采用了试验信号的模拟误差来对实际信号的分析结果(特征点)进行修正因此是一种近似的分析方法利用小波变换的时频局部化和时窗频
窗的
瞬态信号的小波特征瞬态信号的特征信息是以其时域波形的特征点来表述的其波形形态表现为两种情况:一是位移的急剧变化即极值特征点;二是信号的频率急剧
变化这时信号的频谱发生了跳变即频率跳变特征点针对极值特征点的检测参考文献【l一5]提供了有效的检测方法;对于频率跳变特征点可
根
据其信号的频谱有时间局部性进行给定时刻的频率分析同时随着时间的推移跟踪信号频率成分的
变化情况从而确定频率跳变特征点的位置这
正
是研究所在在实际工程应用中的瞬态信号特征信息提取
都是在含有噪声信号中对短时非平稳信号进行检测设其检测模型为
f(t)=s(t)+n(r)r。[0T](l)
式中f(t)—含噪声的瞬态信号
s(t)—瞬态信号n(O—噪声信号其方差为护设瞬态信号为s(t)=sA(t)eos叭(t)(2)
式中A:(t)~(t)的幅
度
叽(t)一(t)的相位则瞬态信号:(t)的瞬时频率为9[,’”]
*国家自然科学基金(50075090)和四川省教育厅(200305011)重点资助
项目20050227收到初稿2005053一收到修改稿
羌(`)一牛粤单(3)
乙兀
af2005年12月朱洪俊等:小波变换对瞬态信号特征信息的精确提取
设函数梦(t)。若(R)且满足__r一1必(。)…’U、
蜘t)t“孔()t一
叭丁
少
(4)
对于式(10),其驻点st满足代。(ts)=0即
式中必(。)·丁二俨(,)vxe(一j,)d,
树(勿)—小波基函数
q—小波级数通过对小波基函数俨()t的平移和伸缩可得一组小波基序列
”一上`
卜功
一
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汽、(t)=}a!一万俨}二-二{b0RaoR一{0}(5)
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式中a—尺度参数
吞一一
平移参数
瞬态信号的小波变换为
嗽(一”,·六J二·`犷,·(宁)dt`6,厂t一b、厂t一b、二。一_式中叭丫{一俨{丫{的共扼巩a(b)—小波系数其小波系数用幅度和相位表示为巩(ab)一{}巩(ab){几。一二[巩(ab)一}(7)式中汽,—小波系数的相位利用小波系数的相位信息汽。就可以提取瞬态信号的特征信息2瞬态信号特征信息的识别模型设瞬态单频信号为:(t)=(At)cos诚小利用iHlbert变换可得到其解析信号为l[’’21ZS(t)=(l+jH》(t)=凡(t)exP[j叱(t)](8)假定基本小波俨(t)本身是渐进的可表示为俨(t)=布(t)e却[j典(t)](9)则有巩a(b)二s=可得瞬态信号的渐进小波系数为sA(ab)==、(、卜去、…宁{“`,从式(ll)可知相位驻点是ab的函数假定对每一个确定的相平面上的点a(b)仅存在相位函数的唯一驻点st(ab)且有以吞(气)`o(12).21瞬时频率与小波脊线小波脊线是在相平面上满足atKb)=b的所有点(ab)即尸一{(a石)。2L(R)st(a吞)=西}(13)在小波脊线上有式,(、)}。·oa=久(b)=耳(0)/叫(o)(14)
因此小波脊线表示了被分析信号的瞬时频率
小波脊线上的小波系数为
5)满l(且1,一「
t一b
〕
叱(a(b)b)=
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一
二下15(t)俨l一共二}
以
}aLD)!一’LaLD)J
.22瞬时频率与小波曲线
小波曲线是在相平面上通过点a[式bo)b0
〕
足st(ab)=b0的所有点即
C={(ab)。2L(R)st(ab)=b0}(16)
则在小波曲线上的小波系数为二_,二Llr一I’.\~「卜b01月,,,
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,,气u气喃)U)=下一下犷气万IJ、`)尹le花万下}山、
1,
少
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l—l
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aA,(t)exP[j汽,(t)]dr(10)式中人。(,,=凡(!)、〔宁)23瞬时频率的提取由小波变换的相位信息可以准确地得到小波脊线令p(ab)=agr[巩(ab)](18)在小波曲线上卿蝉}二丝(竺}一。(l9)abjst(。)=,a}st。“式(19)表明:沿一固定小波曲线小波变换的相位相对于平移量b的偏导数在与小波脊线的交点处被测信号的瞬时频率等于小波脊线上伸缩小波的中心频率其瞬时频率的提取方法为:对于采样周期sT=l孤的离散序列sk()(卜O1…N一l)在给定尺度“下的离散信号s(k)=s(ks)T的小波变换为巩k()二叫aks)T且汽k()是其相位定义Db为
汽k()关于b
的离散微分算子则由式(19)可
得
几汽k()=
些
(20)机械工程学
报第41卷第21
期
设0a(t0)是a(t0)的初始估计值则a{“,,(0t+k兀)·、/[几代:,(0t+k兀)]a{。,(0t+k兀)=a:``,(0t+k兀)k=0l一N一l(2l)根据所要求的精度给定一个正数￡且{。,一。}}一}<￡又`乙)Ia`I满足时就可以认为a`为最终收敛值即特征尺度2.4小波基的选择如何选择最佳小波基是小波分析中最为重要的问题之一一般来说应根据被分析信号的具体特征来选择小波基使得小波变换能更具体地刻画被分析信号的特征目前最佳小波基的选择算法仍是小波研究领域的热点问题之一尚待完善在实际应用中最为常用的方法是试验的方法即通过多个小波基函数的选择进行试验和分析以找出最为合适的小波基函数合器的性能的测定就是要判定啮合点始分点和终分点的温度和转速以此来判定离合器的性能指标应用所述方法在汽车硅油风扇离合器性能检测系统中实现了对上述三个点的温度转速的实时
判定(其结果在图1中用“+”示出)判定结果较曲率法[”]更为准确
.32
生物医学信号检测中的应
用
在生物医学信号中心电信号是心脏细胞在除
极和复极时的电生理现象在人体体表的表现如图
2所示心脏的病变会使心电信号在周期
和形态上
发生畸变是最典型的瞬态信号QRs波群的识别
在心率检测和心电信号特征分析中有着重要的意
义通过对QRS波群的准确识别从而准确地计算
瞬时心率为心脏的病理检测提供重要依据
3对瞬态信号特征信息的识别实例
.31
设备性能检测中的应用
汽车硅油风扇离合器是汽车冷却系中的一种有效的新型节能产品安装在发动机散热器后面的水
泵轴上图1是汽车硅油风扇离合器的温度控制特性曲线汽车在运行过程中随着发动机热负荷的增加高粘度的硅油进入工作腔带动壳体与风扇一起旋转转速急剧上升对发动机进行冷却在
温控曲线上形成第一个拐点当工作腔充满硅油后转速上升非常缓慢在温控曲线上形成第二个拐点
即离合器的啮合点当冷却系统达到热平衡后随着风扇的继续冷却气流温度的下降阀孔关闭
工作腔中的硅油在离心力的作用下回到贮油腔风
扇转速急剧下降在温控曲线上形成第三个拐点
即离合器的始分点随着工作腔的硅油全部回到储油腔后此时壳体与风扇一起低速旋转在温控曲线上形成第四个拐点即离合器的终分点对离
lr
}:八
\p
图2典型的心电信号为了验证上述方法的正确性和有效性在MIT旧IH(MassachusetshisitutteofeTehnology/
Bosotn5Be由IsarelHospiatl)心电数据库中选取有
运动伪迹基线漂移肌电干扰和工频干扰的心电
信号应用前面所述的方法对QRs波群进行识别
其分析结果如图3所示(在图3中用短线示出)将分析结果与各波的实际位置对照其误差不
大
于1
个采样点其中89%的点能准确定位且不存在累
积误差具有较高的识别精度
几R
五}A
{}
a()有运动伪迹的心电信号中的QRs波群的识别结果
R
始分点有基线漂移和肌电干扰的心电信号中的QRS波群的识别结果Q’b()
ǎ,uǐuJ二à、之
瑙娜璐成
气流温度t/℃图l
汽车硅油风扇离合器的温度控制特性曲线
c()有工频干扰的心电信号中的QRs波群的识别结果图3有各种干扰的心电信号中的QRS波群的识别结果