对原始信号进行小波包分解，小波函数及分解尺度均可自调

针对齿轮故障信号的能量所引起的变化会淹没在常规振动与噪声之中，用传统的信号处理方法不易提取故障特征，给齿轮的故障诊断带来很大困难这-事实，本文描述了用于从振动信号中提取故障信息的小波包和用于识别故障类型的BP网络，研究了BP网络故障模式识别与小波包故障特征提取结合在-起对齿轮故障进行诊断的方法。研究结果表明该方法可以成功地用于齿轮常见故障的识别和诊断。

于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用

针对激光雷达回波信号所含噪声的特点，提出并详细论述了一种能够对激光雷达回波信号进行有效消噪的小波包平均阈值变换方法。该方法通过求取最优小波包基的每个结点的阈值，并进行平均后作为全局阈值来实现小波包消噪。为了验证该方法的有效性，对包含高斯白噪声的模拟信号进行了仿真消噪，并对米氏散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时，将该方法与小波全局阈值消噪、小波包默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明，基于平均阈值的小波包消噪方法能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声，并且其消噪效果明显优于另外两种小波分析方法。

利用小波变换对压力信号分解的基本原理，对压力信号消噪和管道特征向量提取。小波门限法去除噪声有良好的效果，它能在保留信号有用成分的基础上，最大限度地抑制噪声；利用小波包精细频分技术，可以对信号的频带细分，并且从频带的能量角度建立管道运行状态的特征向量，对管道的运行状态实时监测。

matlab小波包分析，用于降噪过程中的小波分析，对于数学和光学传感过程中的降噪，大有益处

matlab小波包分析采集到的数据能量谱，并按频率从小到大排列。matlab小波包分析采集到的数据能量谱，并按频率从小到大排列。

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——小波包分析的图像压缩，简单明了，易于理解

论文复现：基于 CEEMDAN -小波包分析的隧道爆破信号去噪方法。 首先，通过 CEEMDAN 分解得到多个本征模态分量，利用相关系数筛选出包含噪声的模态分量，并通过模态分量的频谱图及方差贡献率进行校核。然后，利用小波包阈值降噪方法对含有噪声的模态分量进行处理。最后，将未经处理的模态分量与去噪完成的模态分量进行重构，得到最终纯净的爆破振动信号。同时，通过小波包能量谱分析验证此降噪方法的可行性。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Zhi Zhao」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/117437534

滚动轴承的故障检测、分类源代码，且配合有word版大报告。图文并茂 具体做的内容是： 针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在，运用神经网络来实现故障的分类，还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果，提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。