风电机组齿轮箱故障一直是风电场主要机械故障之一,其故障信息多是混有噪声的非平稳信号。为避免陷入对复杂的非线性信号求解,提出多种算法融合下的数字信息频率筛查处理方法。首先利用小波分析对高频信号的敏感性进行消噪,然后充分利用Hilbert-Huang变换对非平稳信号的分解和时频变换能力进行信号特征挖掘,在被干扰的非平稳信号里面找出故障对应频率。充分利用多种算法融合有效去除与主频率不相关的高频噪声,找出时域变换的边际谱。避免了直接分解含有高频信号的不确定性,降低了信号分解过程中回流成分,避免发生反射现象,完成对风电机组齿轮箱故障的非平稳信号频率筛查比对。通过对某机组进行故障实验,验证数字信息频率筛查方法的有效性。

本文介绍了一种基于构件的软件体系结构，结合小波分析方法和理论，提出了构件化小波变换信号分析仪的总体设计框架和开发模型。以滑杆构件为例介绍仪器功能构件库的设计过程，以连续小波变换和离散小波变换功能构件为例介绍仪器功能构件库的设计过程。最后通过系统构架组建了构件化小波变换信号分析仪，并通过实例验证仪器的正确性。

粉末冶金温压成形技术制造的斜齿轮耐磨性好，成本低，其工作过程产生的振动、噪声具有明显的频带特点。小波分析技术对噪声没有特殊限制、降噪效果好。建立基于虚拟仪器Labview平台齿轮振动信号采集、分析处理系统，对采集的振动信号使用小波分析技术进行实时分析处理，从而对齿轮传动系统进行监测和诊断。

利用窗口傅里叶分析对噪声信号进行频域分析可提取噪声的部分特征，但窗口傅氏变换对不同的频率成分在时域上的取样步长是不变的。不能聚焦到对象的任意细节，不利于噪声信号特征的提取。本文利用小波分析（Ｗａｖｅｌｅｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）对高频分采用逐渐精细的时域或空域取样步长；利用Ｍａｌｌａｔ算法根据半波带滤波器Ｈ、Ｇ实现信号的多尺度分解。本文的目的是提取噪声特征，故选取Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ构造的有限脉冲响应

本文简述了小波分析理论及基于小波变换的去噪方法,针对氮爆式液压破碎锤测量信号非平稳时变特点,对其进行小波分析处理.结果表明,经过小波消噪后的信号具有更好的可读性及更佳的分析利用价值.

从时频分析角度出发，探讨利用小波分析与LSSVM模型作滑坡变形预测。其步骤为利用小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量，再对重构后的近似序列和细节序列分别利用LSSVM进行预测并将结果融合。实例结果表明，基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测方法预测精度高于GM（1，1）、AR和单一的LSSVM方法。

摩托车曲轴总成的动平衡对摩托车发动机以及整车的动平衡有相当大的影响，在检测原理上目前很多厂家仍采用传统的检测方法。本文研究了摩托车曲轴总成动平衡一种新型检测系统设计与利用小波分析对数据进行处理相结合的方法。介绍了新型摩托车曲轴总成检测系统的原理与构成，以及小波分析理论的简介，包括小波变换的定义，核心算法以及信号去噪。针对目前检测方法中信号处理方式，讨论了小波分析在摩托车曲轴总成检测过程中的应用，并进行了实验。结果表明，应用此方法构造的摩托车曲轴总成动平衡检测系统得到了满意的效果。

目的研究小波分析在振动状态监测领域中的应用.方法运用工程语言对小波分析进行解释,分析了其在振动状态监测领域中的一些典型应用,包括信号消噪和频带分离等方面的应用.提出了小波能量谱和小波包络谱分析方法.结果用该方法可进行精确故障识别.结论小波分析在振动状态监测中应用前景非常广阔,所提方法简单易行.

分析了电液伺服阀故障诊断的特点，对比了几种现行的故障诊断方法，提出用小 波分析方法来构造奇异信号提取器。文中对小波在故障诊断中的重要作用进行了描述，给出了小波提取器的结构形式，并就输入电流信号进行了仿真，与FFT结果的 对比，显出其明显的优越性。

在时差法超声波流量计中,准确测量超声波的传播时间是确保流量计计量精度的关键.为此,提出了用小波变换的方法以提高信号的检测精度,从而有效地提高流量计的精度.