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文檔簡介

不足之處： 小波變換是非平穩(wěn)信號處理的有力工具，雖然小波變換有多 種小波基函數(shù)可以供選擇，但一旦小波基函數(shù)選定后，其特性就固 定，各個尺度上的小波函數(shù)通過尺度和平移變換獲得， 由于信號 每分解一次，逼近信號和細節(jié)的長度減小一半。 在不同尺度上得 到的逼近信號特征之間存在差異，小波變換時采用以個基函數(shù)導出 的小波函數(shù)難以在不同尺度上準確地逼近局部信號特征，因此降噪 預處理時的重構信號會丟失原有的時域特征。 4、應用及與以后研究的結合 （1）小波的應用 小波分析作為一個新的數(shù)學分支，它是泛函分析、Fourier分析、樣 調分析、數(shù)值分析的完美結晶。被廣泛用于數(shù)學領域的許多學科；信號分 析、圖象處理；量子力學、理論物理；軍事電子對抗與武器的智能化；計 算機分類與識別；音樂與語言的人工合成；醫(yī)學成像與診斷；地震勘探數(shù) 據(jù)處理；大型機械的故障診斷等方面； 比如用在故障診斷中的應用 小波分析在故障診斷中的應用已取得了極大的成功，小波分析不僅 可以在低信噪比的信號中檢測到故障信號， 而且可以濾去噪聲恢復原信 號，它可以用于邊界的處理與濾波、時域分析、信噪分離與提取弱信號、 求分形指數(shù)、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等。 （2）與以后研究的可能結

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