小波

摘要： 针对断路器弹簧机构机械特性监测及状态识别系统普遍存在监测类型不全、特征值提取单一、判断标准太过绝对等问题,文中提出了基于小波及半监督学习的多特征分析的断路器弹簧操动机构机械状态识别新方法。通过感知元件对分合闸线圈电流、动触头位移等信号进行采集,采用小波算法对信号进行滤波处理,分析断路器弹簧操动机构的分合闸线圈电流、动触头位移等信号与断路器异常状态之间的对应关系,提取特征值,建立半监督学习多分类网络模型,实现断路器弹簧操动机构故障的机械特性监测及状态识别。实验结果验证了此方法具有较高的诊断正确率,对断路器的健康运营具有重要意义。

摘要： 针对信号去噪问题,小波以其独特的局部时频分析特性而取得了良好的去噪效果。需要指出的是阈值函数在小波去噪算法中发挥着决定性作用。基于此,本文重点讨论了常规软、硬阈值函数、已有改进阈值函数的优缺点,引入平滑因子构建了一类新阈值函数。新阈值函数不仅可以避免伪吉布斯现象的出现,同时还可以有效提高噪声去除率。通过仿真实验误差分析发现新阈值函数相对于其他阈值函数具有更加理想的去噪效果。

摘要： 为预测松麦河的径流变化趋势,分析年径流量的时间序列改变,给予当地水资源管理和经济发展提供参考,利用模比系数判断丰枯水平年、Spearman秩次相关分析、Mann-Kendall突变分析和小波分析等方法对古学水文站1991-2016年年径流量进行研究。结果表明:在年径流量序列前期数值较为平稳,然后开始上升,保持一段时间的稳定后,在2009年发生突变,再转变为下降趋势。其中,2009-2016年平均径流量为47899m3,比多年平均径流量减少了5591m3;年径流量变化还受到了时间尺度为13a和7a两个主周期的影响,13a主周期的影响较大,序列呈现下降趋势。

摘要： 本文针对脱机手写体汉字特点,给出一种基于小波分解密度特征粗分类的方法。并给出了利用二叉树支持向量机实现的方法,并对该方法依相似度进行优化。仿真实验表明,该优化算法可以提高二叉树的识别率与识别速度。同时本文粗分类方法具有效高的分类正确率。

摘要： 鉴于声发射传感器输出信号一般为毫伏级,对其进行放大的时候很有可能会把一些噪声信号进行放大,以及声发射传感器应用环境的恶劣性,将会直接导致后面处理的信号信噪比降低[1];在此,为了提高声发射传感器传输质量,对声发射前置放大电路进行优化,将传统的单端输入转换为双端输入,对共模信号进行抑制,提高信噪比,对各部分电路一一进行分析验证;此外,对声发射传感器输出声信号进行小波阈值去噪,论文选用了是全局阈值去噪和分层阈值去噪,进行择优选取,使得数据进一步提高,满足预定要求。

摘要： 为了研究NASVD方法在航放谱数据处理中的效果,使用NASVD方法、小波分别处理了定点观测谱数据,处理结果表明:①NASVD与db小波均可不同程度地降低谱数据的噪音,数据量足够大的情况下,NASVD除噪效果优于db小波除噪;②输入数据集点数越大,NASVD除噪效果越好,5000点以上数据集除噪效果基本趋于平稳;③NASVD方法降低谱数据噪音的同时也降低了窗数据的噪音;④db小波只能降低谱数据的噪音,不能降低窗数据的噪音。除此之外,NASVD处理还对峰漂有一定的修正效果,db小波处理后对峰漂没有修正作用。因此在数据量足够大的情况下,用NASVD方法处理谱数据,可以得到更优的效果。

摘要： 雨雪天气下拍摄的视频图像不够清晰,经常出现对比度下降、细节丢失的情况,容易导致误判或者延时过大的问题。去雨技术可以去除雨噪声,提高视频的质量。鉴于雨的特性指标,如方向、强度等多处于不断变化中,很难建立统一的空间模型,只能在频域内进行分析。为此,该文对视频各帧进行小波多层分解并计算出污染度,根据污染度进行加权的重构规则对各帧进行小波重构,将各帧进行融合,从而去除图像中的大部分雨噪声。经相关实验验证,这一去雨方法的效果较好。

摘要： 小波分析是当前信号处理的的热门方向,涉及多个专业领域。经典小波理论深奥难懂,超出了一般高等数学的范畴,文中以Daubechies小波为例,对经典小波理论的推导以通俗方式进行了简化,为了便于读者的理解,给出详细的推导过程,并引用小波矩阵来表达。对采样序列数据进行小波分解和重构,经过小波重构可准确无损地恢复到原始数据。把小波正交性对应着小波矩阵的正交性,多次的双尺度分解,就可得到多分辩率的结果。文中给出了双尺度小波分解在故障异常、励磁涌流、开关函数波形分析的工程案例,并提出了边缘失真问题的有效解决办法。

摘要： 基于小波分析方法提出一种最强速度脉冲识别算法,该算法考虑了地面运动的三个正交分量,并使用连续小波变换来识别具有最大能量的速度脉冲方向.应用该算法对NGA-Weat 2数据库中6 288条地震动记录进行分析,并与现有的脉冲识别方法的对比可知,该算法扩展了脉冲识别结果.建立脉冲峰值、周期与震级和断层距的统计模型,结果表明:最强速度脉冲的峰值随断层距的增加而减小,随着震级的增大而增大;与垂直或平行断层分量相比,最强速度脉冲分量具有更大的能量和更小的脉冲峰值.对比该模型与Shahi等(2014)的平面内最强速度脉冲模型,该模型的预测值在震级较小时大于Shahi等的模型,随着震级的增大二者差异逐渐减小,这是因为大震级下最强速度脉冲在水平面内所占的比例较大.

摘要： 对部分印花织物图像中存在的丰富纹理信息和混合噪声影响后续印花织物图案提取等深层次处理问题进行研究,提出一种基于改进滤波器与小波模极大值法的印花织物图像边缘提取算法.利用皮尔逊相关系数改进阿尔法均值滤波器,运用连分式逼近思想确定权值;利用自适应权值公式确定权值来改进中值滤波器;利用图像信息熵自适应增大小波模极大值的梯度幅值,根据梯度图像改进二维Otsu算法求取最优分割阈值.实验结果表明,该算法预处理后的图像得到了较好的去噪效果,提高了印花图案边缘提取质量,有利于后期更深层次处理.

摘要： 交通图像分析是智能交通领域的关键技术之一。为实现复杂交通场景中的多目标检测与跟踪，本文设计了一种结合小波提升框架和KLT特征点跟踪的多运动目标检测与跟踪算法。对序列图像中相邻两帧图像的融合图像进行小波提升变换，求取水平和垂直方向上的小波能量，通过合理阈值二值化小波能量矩阵，再利用贴标签方法检测出运动目标；利用KLT 特征点集合代表目标，通过跟踪后的特征点集合与目标检测区域的相互关联，实现多目标的跟踪。实验结果表明了所提算法的有效性。

摘要： 对采集的运动员表面肌电(sEMG)信号进行去噪，并对现行常用的小波和小波包两种去噪方法进行比较，从而找出相对更好的去噪方法，以便提取更精确的肌电参数进行分析。

摘要： 论文介绍了信号的去噪过程中，利用小波良好的时频局部化能力和多分辨率分析能力．对地震信号进行变换，利用变换后的幅值极大点检测出信号的奇异点(突变点，包含了震相和噪声)，继而通过在不同的变换尺度下，震相信号和噪声模极大值的变化特征的不同来去除噪声。利用重庆市地震台的地震信号进行验证，该方法去噪后震相更清晰，震相的标注信度更高。

摘要： 小波阈值法是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果.其中,选取合适的阈值函数是该方法最基本的问题之一.本文在讨论了硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的特点及其不足的基础上,提出了一个新的阈值函数.该函数在整个小波域内连续并高阶可导,而且只需要确定一个阈值,算法相对简单.仿真结果表明,采用新的阈值函数与硬、软和半软阈值方法相比,得到较为理想的去噪效果.

摘要： 给出了一种M带正交小波滤波器组的设计方法。对低通尺度滤波器,采用其对理想低通滤波器的最小平方逼近作为目标的优化函数,并把完全重构条件作为约束条件,这样求解尺度滤波器问题最终归结为带有非线性约束的优化极值问题。非线性约束优化极值问题可通过牛顿迭代法求解。求得了尺度滤波器,然后通过多相位分解和Lattice方法求解小波滤波器。

摘要： 本文分析了中性点非有效接地系统发生单相接地后的暂态行波过程,发现并证实初始电流行波与中性点接地方式无关,接地线路和非接地线路的初始电流行波极性相反、幅值存在明显差别。据此提出三种利用电流行波的接地选线原理和它们的小波变换算法,比较了各种行波选线原理的优缺点。仿真实验和现场运行证实了理论分析结果和所提接地选线原理的正确性。

摘要： 多孔介质微、细观结构的非透明一直是阻碍深入认识深部条件下岩体损伤及煤与瓦斯突出机制的难题.为此,基于小波多分辨分析,提出一种复杂孔隙介质微、细观结构的可视化及多尺度、各向异性的精细描述方法.为验证方法的可行性,对不同地区的6种煤岩试样进行扫描电镜观测;应用小波多尺度变换、图像分割、以及图像重建技术对煤样的SEM图像进行"亚像素"尺度分析;利用小波细节系数重建煤基质的水平、垂直、对角占优的微观孔隙图像;计算微孔的孔喉、孔穴随特征尺度的分布密度,以及微孔与节理的孔隙度与分形维数.用小波多分辨分析方法分割的宏观孔隙具有微米量级,微孔具有纳米尺度.各煤样的宏观裂隙的孔隙度与分维数均大于微观孔隙;孔喉特征尺度分布均具有相似的单峰形式,峰值点决定流体运移的阻力;孔穴的特征尺度分布呈现出单峰、或多峰形态,代表流体的储存能力.研究成果为深入认识复杂孔隙结构对岩体非线性力学行为的影响,提供几何边界、结构参数基于显微图像分析的可行方法.

摘要： 本文基于一类L2[0,1]空间上的分段线性完备正交系(称为线性V系统)及其相应的正交V变换,研究数字图象消噪,并将V系统的消噪效果与经典的小波消噪进行了比较,比较结果表明V系统对高斯白噪声,椒盐噪声以及乘性斑点噪声的消除均有明显的优势。

摘要： 本文在分析了楔波近似理沦的基础上,采用任意局部退化模型代替局部恒定退化模型,用楔波近似方法压缩图像,并与基于小波变换和基于Contourlets的两种图像压缩方法进行了对比。结果表明:在高比特率区域,楔波压缩图像的性能超过了小波变换和contourlets方法;而在低比特率区域,contourlets和楔波则更优秀;特别是几何特征十分突出的图像,楔波压缩的效果最佳。但是楔波的不足是重构图像中有明显的边缘,这可以通过采用高阶系统如platelets加以改善。

摘要： 针对目前传统基于阻抗法测距的故障录波器测距精度不高。而双端行波测距需要线路两端安装且倚赖于GPS同步时钟等问题，提出了一种利用单端电气量的高压输电线路组合故障测距算法；其核心思想是：利用具有鲁棒性的阻抗法计算出故障发生的范围，然后利用行波法实现精确输电线路故障定位；设计实现了基于行波的高压输电线路高精度故障录波与测距系统，既能同时记录暂态行波故障信息和低频故障信息，又能可靠、准确地计算出输电线路故障位置。论文详细分析了引入行波测量带来的技术问题和解决方案，并给出了试运行结果。

摘要： 本发明的目的在于提供基于复合评价指标和小波熵的小波阈值去噪参数选取方法，包括以下步骤：获取备用小波基，小波去噪处理，复合评价指标计算，将每个小波基不同分解层数的两种传统评价指标组成的数据集分别进行归一化处理，每个小波基各得到一组复合评价指标，确定最佳分解层数，使用同类小波基对含噪信号进行逐层小波分解至最佳分解层数，通过计算低频系数的小波熵确定每一层分解的最优小波基，比较复合评价指标确定多类小波基中的最优去噪方案。本发明通过构建复合评价指标确定最佳分解层数，计算低频系数小波熵确定每一层分解的最优小波基的方式，在尽可能减小计算量的前提下解决了小波去噪中小波基和分解层数两种去噪参数的优选问题。

摘要： 本发明提出了小波卷积小波神经网络及情报分析方法与系统，小波卷积小波神经网络及情报分析方法(1000)，包括情报处理流程(100)、全段前向计算流程(200)、wCwNN训练计算流程(300)；可以应用到模式识别、拟合预测、智慧城市、智能警务安防和智能交管领域。该方法包括情报处理、全段网络前向计算、全段网络训练计算流程。该系统包括不受控系统、前端情报板、网络安全与交换设备、海量情报服务器、高性能情报分析器、情报监察控制器。该方法与系统应用时可以通过物联网采集不受控系统大数据信息，快速完成训练，高精度完成智能计算，实现高性能智能系统。

摘要： 本发明提出了适用于视频编码领域的一种具有类框架小波结构的小波域运动估计方法，这种方法采用：双通道高通滤波方法(2-Channel High-Pass Filtering，TCHPF)和子带自适应中心搜索点预测方法(Subband-Adapted Central Searching Point Prediction，SACSPP)。其中TCHPF方法建立了一种具有类似于框架小波的变换结构，含有一个低通滤波器和两个分析高通滤波通道，采用双通道高频滤波消除下采样的影响，有效地降低了高频信号上的位移可变性，提高了小波域运动估计的精度。而SACSPP方法将充分挖掘系数间的相关性，在分析小波不同子带系数的特点的基础上，针对低频子带和高频子带采用不同的搜索点预测方法，从而减少计算量，实现快速运动估计。

摘要： 本发明的目的在于提供基于复合评价指标和小波熵的小波阈值去噪参数选取方法，包括以下步骤：获取备用小波基，小波去噪处理，复合评价指标计算，将每个小波基不同分解层数的两种传统评价指标组成的数据集分别进行归一化处理，每个小波基各得到一组复合评价指标，确定最佳分解层数，使用同类小波基对含噪信号进行逐层小波分解至最佳分解层数，通过计算低频系数的小波熵确定每一层分解的最优小波基，比较复合评价指标确定多类小波基中的最优去噪方案。本发明通过构建复合评价指标确定最佳分解层数，计算低频系数小波熵确定每一层分解的最优小波基的方式，在尽可能减小计算量的前提下解决了小波去噪中小波基和分解层数两种去噪参数的优选问题。

摘要： 本发明提出了小波卷积小波神经网络及情报分析方法与系统，小波卷积小波神经网络及情报分析方法(1000)，包括情报处理流程(100)、全段前向计算流程(200)、wCwNN训练计算流程(300)；可以应用到模式识别、拟合预测、智慧城市、智能警务安防和智能交管领域。该方法包括情报处理、全段网络前向计算、全段网络训练计算流程。该系统包括不受控系统、前端情报板、网络安全与交换设备、海量情报服务器、高性能情报分析器、情报监察控制器。该方法与系统应用时可以通过物联网采集不受控系统大数据信息，快速完成训练，高精度完成智能计算，实现高性能智能系统。

摘要： 本发明公开了一种基于小波神经网络和小波技术的变压器噪声预测方法，利用小波基函数取代传统BP神经网络隐含层神经元双曲正切S型激励函数，并在调整神经网络参数时引入动量因子，使得预测模型具有更快的收敛速度和更高的误差精度。利用小波分解技术对振动和噪声数字信号经行分解，将得到的小波低频系数作为预测模型的输入-输出对，当建模完成后，利用小波重构技术对预测得到的小波低频系数经行重构，得到预测的噪声数字信号。本发明不仅减少了训练样本的数量，缩短了神经网络中神经元的训练时间，而且还避免因变压器实测噪声数据中含有环境高频干扰噪声而导致预测效果差的问题。

摘要： 本发明提出了适用于视频编码领域的一种具有类框架小波结构的小波域运动估计方案，这种方案采用两个新的方法：双通道高通滤波方法(2－Channel High－Pass Filtering，TCHPF)和子带自适应中心搜索点预测方法(Subband－Adapted Central Searching Point Prediction，SACSPP)。其中TCHPF方法建立了一种具有类似于框架小波的变换结构，采用双通道高频滤波消除下采样的影响，有效地降低了高频信号上的位移可变性，提高了小波域运动估计的精度。而SACSPP方法将充分挖掘系数间的相关性，在分析小波不同子带系数的特点的基础上，针对低频子带和高频子带采用不同的搜索点预测方法，从而减少计算量，实现快速运动估计。

摘要： 提供了用于对视频帧进行编码和解码的编码解码方法和装置。编码方法(700)和装置(110)使用过完全小波域中的三维提升技术来压缩视频帧。解码方法(800)和装置(118)也使用过完全小波域中的三维提升技术来对视频帧进行解压缩。

摘要： 本发明公开了一种叉指单侧倾斜加权的声表面波式Morlet小波处理器，包括压电基片，压电基片的一端设有发射换能器，压电基片的另一端设有接收换能器。输入电信号加到发射换能器，并在其进行小波变换后，发射换能器输出声表面波式小波变换信号，该声表面波式小波变换信号向接收换能器传播。当接收换能器接收到声表面波式小波变换信号，把该声表面波式小波变换信号转换成电信号式小波变换信号输出。所述的发射换能器采用叉指单侧倾斜加权方式。本发明具有很好抑制波束偏离、衍射及体波的功能和设计简单的特性。本发明广泛应用于各种传感器、雷达、震勘探、大气与海洋分析等多领域。

摘要： 本发明公开了一种基于极化小波域的毫米波金属危险品检测方法，具体涉及雷达信号处理技术领域，包括以下步骤：步骤10：获取回波信号；步骤20：构建极化信息‑时间多维数据体；步骤30：小波变换；步骤40：特征提取；步骤50：搭建模型；步骤60：识别和分类。本发明通过构建极化信息‑时间多维数据体，充分利用了四种极化组态下的回波信息，丰富了目标的极化信息，全面分析了目标特征，并且在时频分析时采用高维连续小波变换，具有良好的空间及波数域局部化性质，可以更好地分析目标的瞬时极化特性，最后，对于提取到的目标极化特征采用卷积神经网络进行识别和分类，实现了目标高准确率的识别和分类。