小波基函数

摘要： 通过研究小波变换中基函数选取和小波分解过程两个关键问题,针对小波变换在间谐波检测方面的应用,对比分析不同基函数的检测性能,重点分析小波变换与小波包变换对于稳态和暂态谐波的相位、幅值特性检测精度。仿真结果表明,小波包变换具有良好时频局部化特性能聚焦信号细节,选取dmey小波基函数的小波包分解方法可实现对电力系统中稳态或时变间谐波信号更精确的检测和分析,对于小波变换电力谐波检测中的实际应用具有指导意义。

摘要： 考虑到传统方法在捕捉异常心电多频段弱信号时存在准确率低、灵敏度低和特异性差的问题,提出一种基于融合模糊聚类算法的异常心电多频段弱信号快速捕捉方法。利用归一化处理方法,去除原始异常心电多频段弱信号的变化幅度;采用微分方程提取出电极干扰噪声的高频分量,根据电极干扰噪声高频分量的重叠阻塞,检测出异常心电多频段弱信号;根据异常心电多频段弱信号具有的形态特征,选取合适的小波基函数;利用连续小波基函数分解并重构了异常心电多频段弱信号,完成异常心电多频段弱信号的去噪处理;利用融合模糊聚类算法对输入的异常心电多频段弱信号进行聚类;结合平均采样处理聚类后的信号,通过差分相关算法将异常心电多频段弱信号捕捉过程中的损耗去除,实现异常心电多频段弱信号的捕捉。实验结果表明,文中方法可以提高异常心电多频段弱信号捕捉的准确率、灵敏度和特异性,从而提高异常心电多频段弱信号的捕捉能力。

摘要： 针对焊接过程中因保护气体和外部气流干扰等情况所产生的异常焊接状态,提出了一种基于电弧声音信号特征结合长短期记忆(LSTM)神经网络的监测方法,基于梅尔频谱(Mel⁃spectrogram)下的电弧声音特征对焊接过程进行分析。采用高速脉冲全位置熔化极气体保护焊(GMAW)下行焊焊接技术,搭建了短弧高速脉冲X80管线钢GMAW实验平台,记录了全工况条件下的电弧声数据。根据电弧声音信号特点,采用daubechies小波作为小波基函数,利用启发式阈值对电弧声信号进行分解和重构,有效提高了电弧声音信号的信噪比。通过正常和异常焊接状态下声音信号的梅尔频谱特征训练LSTM神经网络,建立了电弧声音信号的预测模型来检测异常焊接状态,该方法的灵敏度可以达到94.57%。

摘要： 声舒适是评价建筑室内环境的重要部分,听觉诱发电位是声环境舒适度评价的客观生理指标,听觉诱发电位信号的时频能量特征可以用来评价声环境的舒适性.小波包分析可以探究听觉诱发电位信号时频能量分布规律,分析时运用的小波基不同,产生的结果也不同.为了更好地研究听觉诱发电位信号的时频能量分布,比较了5种小波基函数的时域特点和幅频特性.对16名正常成年人进行了脑干听觉诱发电位实验,将所测16组听觉诱发电位的平均值进行小波包时频能量分析.结果表明,dmey小波分析结果在时频分布上可与实际信号的能量信息相匹配,可以减少各个频带信号分解后的失真问题.选择dmey小波对听觉诱发电位信号进行处理,能够更准确地分析听觉诱发电位信号的时频能量分布,为声环境的舒适性研究提供理论依据.

摘要： 该文针对一类基于小波基函数的对数奇异积分提出了乘积积分方法.该方法可以通过对小波基函数作适当的数值处理,然后应用基本积分公式快速实现.相对于传统的数值积分方法,该方法能够快速有效地计算出奇异积分的准确解.最后,给出了几个数值算例,证明了该方法的有效性.

摘要： 针对小波网络结构不稳定和容易陷入局部最小造成预测结果误差过大的问题,以辽宁省某高速公路为研究对象,利用遗传算法具有自适应随机优化搜索能力、收敛速度快的特点,提出一种基于GA-WNN神经网络的高速公路日交通流量预测方法.模型仿真结果表明,遗传算法优化小波神经网络预测的误差精度为8.35％,与传统BP神经网络和小波神经网络相比,预测精度显著提高,具有更好的预测能力.

摘要： 针对超宽带定位系统受到人员运动影响,定位精度降低的问题,提出一种超宽带人员运动定位的小波阈值去噪方法.通过研究不同的小波基函数、阈值选取规则和阈值函数对人员运动产生的定位异常影响,根据去噪效果,在启发式阈值估计准则下,确定db5小波5层分解、软阈值函数去噪为最佳去噪方法.通过实验验证表明,该小波阈值去噪方法能够削弱UWB室内人员运动定位中异常值的影响,提高定位精度与定位准确性.

摘要： 为提高数字图书馆图像高质量存储和利用能力,探索一种基于db5小波基函数的图像压缩方法,主要分析小波分解层数对压缩结果的影响,对不同层数小波分解后的压缩图像进行了标引、检索实验.结果表明,随着分解层数的增加,小波分解后压缩图像所占内存明显减小,但是存在部分失真;而db5小波基函数进行二层分解后的压缩图像能取得最佳的检索精度以及较好的图像质量,适合在图书馆中广泛运用与推广.

摘要： 为了定量地评估不同小波基函数对ECG信号的降噪效果,建立了含噪声的心电模型和相对信噪比概念,实验证明,相对信噪比η能够定量反映出噪声和信号的比例关系,通过将η和波形特点相结合,实现ECG信号消除高频噪声时小波基函数选取的定量研究,得到既能保证信号失真度小又具有较高信噪比的降噪方案和适应于ECG信号小波分解和重构的小波基函数,最后通过MIT-BIH数据库数据验证,利用研究结果能够有效地消除ECG信号中的高频噪声。

摘要： 本文讨论了小波基函数与模糊集隶属函数之间的联系,证明了模糊系统研究与应用中的隶属函数都可以由称之为简单小波的母函数表出,反之每一简单小波也可以由某一隶属函数表出,从而验证了简单小波类与某一隶属函数类的一一对应关系.该结果进一步揭示了模糊推理和模糊控制的实质为在模糊系统辨识、模糊控制和模糊数据分析等诸多领域充分利用近代小波分析的成果提供了新思路.

摘要： 谐波对电网中电能质量的影响越来越严重,为了确保电力系统能够安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分.电网中的谐波主要分为两大类--稳态谐波和非稳态谐波.傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的非稳态成分.小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的无法分析非稳态谐波的缺陷,为分析电力系统中的谐波提供了有力的工具.本文通过MATLAB仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证基于小波变换的谐波检测方法的有效性.

摘要： 本文对小波神经网络在n维函数逼近中的问题进行了讨论.该网络所用的小波基函数是光滑的,网络讨论了各调整参数对逼近效果的影响,并给出了部分仿真结果.

摘要： 本文给出了小波分析中几种常见小波函数,并对它们的性质进行了比较.

摘要： 本文给出了小波分析中几种常见小波函数,并对它们的性质进行了比较.

摘要： 本文给出了小波分析中几种常见小波函数,并对它们的性质进行了比较.

摘要： 本发明提出了一种基于多小波基函数和超正交前向回归的非平稳信号时频分析方法。该方法首先建立参数随时间变化的时变自回归模型，然后用基函数扩展法辨识模型参数，即将时变参数表示为一组多小波基函数的线性加权组合，时变模型转化为时不变模型辨识问题；接着，采用超正交前向回归方法辨识稀疏模型结构，排除模型冗余项，并估计稀疏模型参数，其中交互信息准则作为模型项选择标准；最后，利用所估计参数反向求解自回归模型时变参数，并根据时变参数估计值和功率谱密度公式计算信号的时频特征。与现有时频分析方法对比，本发明能同时获得较高的时间分辨率和频率分辨率，准确提取非平稳信号的时频分布特征，为非平稳信号的辨识分析提供了新的思路与计算框架。

摘要： 本发明提出一种基于多小波基函数展开的锋电位时变格兰杰因果准确辨识方法，属于信号分析与处理技术领域。如图1所示，该方法首先使用AIC方法选择每个神经元对应的最佳记忆长度；接着，建立广义L‑V模型，使用多小波基函数方法对其进行展开，得到时不变参数模型；随后通过OFR算法对展开式模型进行稀疏，并估计稀疏模型参数，逆向重构广义L‑V模型中的时变核函数；最后，求解模型点过程对数似然值，计算最终对应神经元的时变格兰杰因果值。本发明提出方法与现有基于SSPPF的时变格兰杰估计方法相比，能够更好地追踪快速变化的因果关系，提高时变因果关系识别精度，为神经元锋电位时变功能连接辨识提供了理论计算框架及新的解决途径。

摘要： 本发明公开了一种基于优选小波基函数的模拟电路故障特征提取方法及系统，属于电子电路工程及计算机视觉领域，其中，方法的实现包括：获取模拟电路在不同故障时的输出信号；依次应用基于不同小波基函数的小波变换方法提取输出信号的特征；对于每一种特征，计算各个故障的中心位置、各个故障数据点到中心位置的距离，故障数据点最远位置和故障数据点平均位置；依据得分判别法，确定用于模拟电路故障特征提取的最优小波基函数。本发明可克服应用小波变换进行特征提取时小波基无法直接确定，需要依靠经验法设定的问题，可有效地提高模拟电路故障诊断的效率和正确率。

摘要： 本发明提供一种小波基函数用于炉膛断面流场声波法测量重建的方法，在炉膛稳定段或感兴趣的区段选取一横断面，在其周围壁面设置若干个声波传感器，若干个声波传感器间形成多条有效声波路径，其中每对声波传感器间只计为一条有效声波路径；分别测量每条有效声波路径上相反两方向的声波传播时间，利用其重建待测炉膛断面的流速分布u(x,y)；重建算法采用二维空间小波函数ψ(x,y)作为重建待测炉膛断面速度场螺旋分量势的基函数，结合边界条件的应用重建待测炉膛断面的二维速度场。该声波法测量炉膛内速度场的算法在确保重建准确性的前提下大大提高了声波法测量对任意流形内流场适用性与可靠性。

摘要： 本申请公开了一种基于模极大值降噪评估的小波基函数选择方法及系统，确定需要进行小波基选择的信号集合，分别利用一阶、二阶和三阶高斯函数导数作为小波基函数对所述信号集合中的信号进行降噪处理；根据处理后的信号波形曲线和频谱分析图确定第一信号的小波基函数。基于小波系数模极大值评估的降噪算法可以显著保留原始信号中的奇异成分，并剔除掉噪声部分。由于具有不同消失矩的小波基函数可以识别出不同类型的奇异点，因此可以通过综合对比分析采用不同消失矩的小波基函数降噪后信号的波形变化、对应的频谱曲线和信噪比结果，来判断哪一种小波基函数能够更加全面的提取对应信号的奇异性信息。

摘要： 本发明公开了一种基于水下目标磁异常信号的最优小波基函数选取方法，包括以下步骤，采集水下目标磁异常信号，获取水下目标磁异常信号的第一增强信号；根据水下目标磁异常信号和第一增强信号的相对关系指标，构建水下目标磁异常信号的水下目标磁场航空探测模型，水下目标磁场航空探测模型用于获取水下目标磁异常信号的最优小波基函数；本发明基于传统信号处理评估指标提出了一种小波基选取综合评估指标，利用综合评估指标对水下目标典型磁异常信号的不同小波基处理结果进行评估分析，得到最优小波基，利用该方法得到的小波基对航空磁异常信号进行小波增强有很好的效果，优于大部分小波基函数。

摘要： 本发明公开了一种基于优选小波基函数的模拟电路故障特征提取方法及系统，属于电子电路工程及计算机视觉领域，其中，方法的实现包括：获取模拟电路在不同故障时的输出信号；依次应用基于不同小波基函数的小波变换方法提取输出信号的特征；对于每一种特征，计算各个故障的中心位置、各个故障数据点到中心位置的距离，故障数据点最远位置和故障数据点平均位置；依据得分判别法，确定用于模拟电路故障特征提取的最优小波基函数。本发明可克服应用小波变换进行特征提取时小波基无法直接确定，需要依靠经验法设定的问题，可有效地提高模拟电路故障诊断的效率和正确率。

摘要： 本发明提出了一种基于多小波基函数和超正交前向回归的非平稳信号时频分析方法。该方法首先建立参数随时间变化的时变自回归模型，然后用基函数扩展法辨识模型参数，即将时变参数表示为一组多小波基函数的线性加权组合，时变模型转化为时不变模型辨识问题；接着，采用超正交前向回归方法辨识稀疏模型结构，排除模型冗余项，并估计稀疏模型参数，其中交互信息准则作为模型项选择标准；最后，利用所估计参数反向求解自回归模型时变参数，并根据时变参数估计值和功率谱密度公式计算信号的时频特征。与现有时频分析方法对比，本发明能同时获得较高的时间分辨率和频率分辨率，准确提取非平稳信号的时频分布特征，为非平稳信号的辨识分析提供了新的思路与计算框架。

摘要： 本发明涉及差分进化算法技术领域，尤其涉及基于小波基函数和最优变异策略的差分进化算法及应用，在基于小波基函数和最优变异策略的差分进化算法中，采用小波基函数来控制参数F以及正态分布来控制CR，以保证解的多样性、加速算法收敛和提高算法性能；在选择变异策略时，基于五种变异策略优势互补，提出一种最优变异策略方法，用作差分进化算法的变异策略，用于提高算法局部搜索能力，保证算法的全局搜索特性，同时，该方法能够高效的完成测试函数和机场停机位分配问题的有效求解，实验结果还证明所提出的方法与比较方法相比具有竞争力。

摘要： 本发明提供一种小波基函数用于炉膛断面流场声波法测量重建的方法，在炉膛稳定段或感兴趣的区段选取一横断面，在其周围壁面设置若干个声波传感器，若干个声波传感器间形成多条有效声波路径，其中每对声波传感器间只计为一条有效声波路径；分别测量每条有效声波路径上相反两方向的声波传播时间，利用其重建待测炉膛断面的流速分布