基于LabVIEW的小波分析的实现及应用.doc

"基于LabVIEW的小波分析的实现及应用" 小波分析在故障诊断中的应用原理是通过对信号的多尺度分析来检测信号中的奇异点和不规则的突变部分，从而实现故障诊断的目的。小波变换具有空间局部化性质，能够捕捉信号的局部变化，并且可以根据信号变化的速度快慢选择合适的分界尺度。 在LabVIEW中实现小波分析可以通过调用MATLAB应用程序来实现。MATLAB中有专门的小波分析工具箱（Wavelet Toolbox），其中提供了许多小波分析中通用的函数、小波函数、多尺度一维小波变换函数、二维小波变换函数、小波包算法以及在信号和图像的消噪与压缩、树操作应用函数等等。 然而，完全基于MATLAB实现对实际工况中的故障信号的小波分析，应用起来是很困难的。因此，需要寻找一种通过在LabVIEW中调用MATLAB应用程序来实现小波分析的方法。 LabVIEW是一个功能强大、开放型的软件开发工具，在实验测量、工业自动化和数据分析领域起着重要作用。它使用图标代替文本代码创建应用程序，其界面和功能与真实仪器十分相像。LabVIEW中也有诸多工具箱，在信号处理工具箱（Signal Processing Toolset）中也有专门的小波与滤波组设计工具包（Wavelet and Filter Bank Design, WFBD），通过利用滤波器的分解、重构也能够实现小波变换的计算。 但是，在LabVIEW中通过设计树状迭代的滤波器组可以实现小波变换的计算，但是这种方法需要用户熟练掌握相关的知识，并且需要大量的繁琐重复的性工作。 因此，本文提出了通过在LabVIEW中调用MATLAB应用程序来实现小波分析的方法，解决了小波分析在故障诊断中的应用问题，并且可以实时地检测故障信号中的奇异点和不规则的突变部分，提高了故障诊断的准确性和效率。 本文还讨论了小波分析在故障诊断中的应用原理和实现方法，并且提出了解决小波分析在LabVIEW中的实现问题的方法，提高了小波分析在故障诊断中的应用价值。