程序借助 LabVIEW 及高级信号处理工具包，运用连续小波变换（CWT）检测信号断点，涉及 WA Continuous Wavelet Transform VI 和 WA Multiscale Peak Detection VI 。

WA ContinuousWavelet Transform VI

• 功能：计算模拟信号的 CWT 系数，将时域信号转换到小波域，得到不同尺度下的系数，用于后续分析。

• 使用场合：处理非平稳信号分析，如机械振动信号故障特征提取、生物医学信号（心电、脑电）时频特性分析。

• 特点：基于 Haar 小波（也支持其他小波基），可灵活设置尺度等参数，适配不同信号特征；能有效捕捉信号局部时频信息。

• 使用注意事项：需合理选择小波基（不同小波基对信号适配性不同，如 Haar 小波适合突变信号检测）、尺度范围（过小可能无法涵盖信号特征，过大增加计算量）。

• 对比类似功能：与短时傅里叶变换（STFT）相比，CWT 无固定时间 - 频率分辨率限制，对突变信号（如本案例断点检测）时频聚焦性更好；但计算复杂度相对高，STFT 计算更简洁，适合平稳信号或对时频分辨率要求不高场景。

WA Multiscale PeakDetection VI

• 功能：检测累积 CWT 系数中的峰值，这些峰值对应信号断点位置，从变换后系数中提取关键特征点。

• 使用场合：在 CWT 系数分析后，用于故障点定位（如结构损伤监测信号断点、通信信号干扰断点识别）。

• 特点：多尺度检测，可在不同分辨率下识别峰值；结合阈值比、分辨率等参数，灵活适配不同信号噪声、特征强度情况。

• 使用注意事项：阈值比（如案例中 40 ）、分辨率（如 32 ）需根据信号噪声水平、特征明显程度调试，阈值过高可能漏检，过低误检；要确保 CWT 系数累积合理，避免前期处理引入误差影响峰值检测。

• 对比类似功能：与简单阈值比较峰值检测相比，多尺度检测考虑不同尺度下特征，鲁棒性更强，能应对信号复杂多变情况；简单阈值法虽计算简单，但易受单一尺度噪声、信号波动干扰，适用场景窄。

背景补充

连续小波变换在非平稳信号处理领域应用广泛，通过小波基伸缩、平移，适配信号不同时频特征；LabVIEW 中这些 VI 封装了复杂算法，降低工程师开发门槛，方便快速搭建信号处理分析系统，在工业检测、科研实验等场景助力信号特征提取与故障诊断。