为解决某矿山矿体回采时爆破振动过大影响地表村庄建(构)筑物安全的问题, 通过结合现场实际情况与经验公式计算, 选取8、10、12、14和18 ms的孔间微差时间和100 ms的排间微差时间作为在该矿Ⅲ矿体63113矿房试验的爆破参数, 根据村庄多为1~2层砖混结构建筑计算得到其自振频率7.63~13.23 Hz。现场采集爆破振动数据并利用Matlab对测得的爆破振动信号做HHT变换并从时域、频域和能量的角度分析信号的特点。使用具有高度自适应性的EMD分解将原始振动信号分解为IMF分量, 再对IMF分量做10层db8小波变换并总结level 9的频带7.8~15.7 Hz具有的能量在总能量中的占比规律, 对用IMF分量重构后的信号做Hilbert变换得到三维希尔伯特谱及边际谱。通过对爆破振动信号做EMD分解和小波变换研究得出, 12 ms的微差时间设计在3号测点的三向能量占比分别减小了14.07%、24.89%和6.26%, 试验表明通过改进孔间微差时间可以改善低频能量在总能量中占比较多的问题, 能有效避免共振效应。对比不同孔间微差时间的Hilbert边际谱和三维希尔伯特谱从频域和能量角度分析得出, 孔间微差时间为12 ms的爆破的主振频率和最大瞬时能量出现在起爆后200 ms, 集中在大于建筑固有自振频带的30~40 Hz间, 对建(构)筑物产生的影响最小。试验通过HHT频谱分析为选择合理的逐孔微差起爆时间提供了有效的判断依据, 为更多类似的研究提供了思路与方向。

大面积高光谱遥感监测是稀土矿区环境监管的重要手段, 复垦植被在矿区环境胁迫下的特征变异分析, 可为准确实现矿区生态恢复动态监测提供必要基础。 通过实地采集稀土矿区六种典型复垦植被及其对应正常环境植被叶片原始光谱, 对照分析其光谱变异。 将原始光谱进行常用的导数变换之外, 还应用信号处理中的分形维数计算、 离散小波变换分析技术和短时傅里叶变换处理放大植被叶片光谱的细部信息, 探究复垦植被在稀土矿区环境胁迫下的光谱特征。 结果表明: （1）在一阶导数光谱中, 除湿地松外, 其他植被均出现“红边位置”的蓝移现象, 表明了复垦植被在矿区受到不同程度环境胁迫等外界因子的影响。 （2）通过计算矿区植被光谱曲线的分形维数, 得到同种复垦植被分形维数高于正常植被的规律, 说明矿区环境胁迫多条件因素的影响致使复垦植被光谱曲线的波形变复杂。 （3）植被叶片光谱经过离散小波变换, 其中原始光谱离散小波变换最佳细节系数为d5, 一阶导数光谱离散小波变换最佳细节系数为d6; 并且一阶导数光谱离散小波变换在更小的尺度下放大了光谱特征细节差异, 取得更好的效果。 （4）光谱通过短时傅里叶变换在空频图上实现局域化, 原始光谱空频特征出现在“红边”与中红外第一个“波谷”处 , 而一阶导数在更小的尺度上, 更多的波段放大并增加了光谱曲线空频特征。 总体而言, 将信号处理方法应用于光谱处理, 较导数变换能获取更多光谱特征, 其中短时傅里叶变换以获得光谱空频特征的特点又优于分形维数计算和离散小波变换分析技术。 该研究为稀土矿区复垦植被生理参数反演和复垦效果监测提供技术支持, 有助于稀土复垦矿区的生态重建。

在轻元素自身和实测元素间的特征X射线相互影响之下, 受仪器能量分辨率的制约, 实测Ｘ射线荧光光谱会产生严重重叠。 以色谱分离度Rs判定谱峰重叠程度, 针对Rs低于0.3的重叠峰, 提出一种解析EDXRF光谱的新方法, 并对模拟Ｘ射线荧光光谱进行了新方法的验证。 首先, 详细介绍基于四阶导的峰锐化法和提出误差小波变换。 通过仿真结果发现: 当Rs=0.27时, 两种方法皆不能单独实现重叠谱峰的解析与识别; 然而, 原始信号在四阶峰锐化法处理后保留了峰位特征的同时, 还出现了Rs明显增大的有利现象。 因此, 只需要通过调节四阶峰锐化法的权重完成对低分离度重叠峰的初步锐化处理, 再对锐化后的信号进行误差小波变换, 结果实现了对模拟重叠峰的分解, 证明了结合后的新方法(锐化误差小波变换)针对极低分离度的重叠谱峰具有强大的分解能力。 对两组重叠谱峰采用叠加的高斯函数进行模拟, 分别是Mn的Kβ能量峰与Fe的Kα能量峰的重叠光谱(Rs=0.19)以及Al的Kα能量峰与其Kβ能量峰的重叠光谱(Rs=0.11)。 用新方法对谱线进行处理, 实现了重叠峰分解, 结果表明针对极低分离度的重叠谱峰该方法具有可行性。 通过锐化误差小波对实测的EDXRF光谱进行解析, 通过对三组数据解析特定三种低分离度重叠峰进行对比实验, 均成功解析与识别了低分离度的重叠谱峰。 结果表明: 针对极低分离度的重叠谱峰, 锐化误差小波变换可以有效分解, 具有突破性, 实用性和创新性。

为了在水射流辅助激光加工过程中更加高效地观测工件表面的结构特征，本文提出了一种基于Retinex去雾算法的水射流辅助激光加工图像融合算法。首先，利用基于形态学理论的自适应性Retinex去雾算法解决水射流导致的气泡和表面模糊问题。通过图像区块的标准差值计算细节指数，确定高斯滤波函数的尺度，并计算单尺度函数线性叠加的权重。其次，采用离散小波变换分解聚焦区域不同的源图像序列，并根据人眼视觉原理拉伸细节分量。最后利用离散小波逆变换将分量重新融合，得到可以增强细节信息的全聚焦图像。当水射流喷嘴直径为0.4 mm时，算法处理后的图像的标准差、平均梯度和空间频率分别可以达到参考图像的95.41%、71.88%和67.29%；当射流倾斜角为45°时，上述三个指标分别达到了参考图像的90.59%、72.69%和94.50%。这表明本文所提算法有效提升了图像质量，对于在不同加工情况下获得的图像均可实现较好的处理效果，同时有助于提高加工效率。

提出一种新型光纤布拉格光栅（FBG）传感网络系统，根据监测区域的优先级灵活配置传感器数目，从而提高带宽的利用效率，增加重点区域的传感器数量。由于各通道的光谱重叠程度存在差异性，实现重叠光谱的快速分类和精准解调尤为重要。基于连续小波变换 （CWT）-粒子群优化（PSO）算法实现了FBG传感网络的重叠光谱分类及解调。首先利用CWT分割光谱信号，根据重叠光谱的特征完成重叠光谱分类；然后使用PSO解调多个FBG重叠的光谱。仿真结果表明，所提方法有效降低了解调时间，且解调误差最大不超过10 pm。该研究工作为实现大容量FBG传感网络重叠光谱的快速精准解调提供了新思路。

针对激光雷达信号中含有的噪声，提出一种将数据分区使用小波包变换分解和重构算法的信号降噪方法，该方法能为下一级消光系数反演提供高质量数据。为了验证该方法的有效性，比较雷达原始数据、小波包处理后反演的消光系数、分区小波包处理后反演的消光系数的差异，并进一步使用Bump、Block测试信号进行数值模拟，定量分析了分区小波包算法的去噪效果。分区小波包算法处理的Bump、Block测试信号评价函数的均方误差（MSE）和R值均优于一般小波包结果。结果表明，分区小波包降噪方法能通过降噪改善下一级反演消光系数结果，有效保护低空的激光雷达消光廓线的细节结构并抑制高空的信号噪声。空气气溶胶消光系数随时间和空间变化的伪彩图表明了所提方法的可行性和实用性。

针对猕猴桃硬度品质无损检测分类困难的问题，提出了结合高光谱成像技术和卷积神经网络的分类模型。该模型融合Haar小波核提取的空间特征信息和三维卷积核提取的空谱联合信息，采用分解数据通道连接的方式确保所有特征能够流到模型末尾，提升了网络特征提取的能力。通过自制的猕猴桃硬度品质Kiwi_seed数据集上的实验表明，Haar小波变换模块可以显著提升网络的特征提取能力；通过消融实验表明，在增加Haar小波变换模块后模型的分类准确率提升了7.4%，最优可达97.3%，优于经典的图像分类网络，可以很好地解决猕猴桃硬度品质的无损检测分类问题。