形态小波

摘要： 针对样本熵相似性度量函数的突变问题,提出了一种新的基于模糊熵的齿轮故障分类方法.采用形态Haar小波对实测变速器齿轮振动信号进行降噪预处理;然后利用模糊熵作为齿轮故障的特征值进行提取,包括齿轮正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿等4种工况的振动信号.最后依据不同的故障对应不同的模糊熵分布,对各种故障状态进行分类,同时对比了未降噪信号的模糊熵分布.结果 表明形态小波与模糊熵结合能有效提高变速器齿轮故障分类能力.

摘要： 针对样本熵相似性度量函数的突变问题,提出了一种新的基于模糊熵的齿轮故障分类方法。采用形态Haar小波对实测变速器齿轮振动信号进行降噪预处理;然后利用模糊熵作为齿轮故障的特征值进行提取,包括齿轮正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿等4种工况的振动信号。最后依据不同的故障对应不同的模糊熵分布,对各种故障状态进行分类,同时对比了未降噪信号的模糊熵分布。结果表明形态小波与模糊熵结合能有效提高变速器齿轮故障分类能力。

摘要： 在深入研究形态小波与排列熵的基础上,提出一种新的变速器齿轮故障识别方法。引入形态小波的概念,提出采用形态Haar小波对实测变速器齿轮振动信号进行降噪预处理;将排列熵作为变速器齿轮故障的特征值,提取了包括齿轮正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿等4种工况的振动信号;依据不同的故障对应不同的排列熵分布,对各种故障状态进行分类,同时对比了未降噪信号的排列熵分布。变速器齿轮故障识别的实例验证了形态小波与排列熵结合能有效提高齿轮故障分类能力。

摘要： 针对全色锐化中如何有效提取高分辨率细节这一关键问题,提出了一种新的基于二维不可分形态小波变换的全色锐化方法.结合了线性小波与形态小波的各自优势,在保持小波消失矩的同时能够有效保留图像的边缘细节.实验部分采用SPOT 6与Pléiades两组遥感卫星图像数据.实验结果证实本文所提方法能够降低光谱误差,并有效提升了多光谱图像的空间分辨率,在ERGAS、Q4等评价指标方面优于当前主流全色锐化算法,同时取得了良好的视觉增强效果.

摘要： 针对传统线性小波变换在处理地面目标震动信号上的局限性,提出了一种更新提升形态小波来提取车辆目标震动信号的特征信息.利用仿真信号和实测的两类车辆目标震动信号进行对比分析,分析结果表明与传统线性小波和极大形态提升小波相比,更新提升形态小波不仅能在强噪声环境下有效提取目标信号的特征信息,同时不受低频信号干扰,为基于震动信号的地面目标精确识别提供了一条新的途径.

摘要： 针对现场运行的断路器故障数据难以获取的现状,搭建了一个断路器故障模拟试验平台对部分常见故障进行了故障模拟.传统的基于单一特征量的状态监测难以有效判断断路器的故障,提出了一种多维映射的思路:研发了一种形态开闭加权复合滤波算法对断路器合分闸线圈电流信号进行滤波,从故障波形和正常波形的对比中充分挖掘其差异特征量,并利用形态小波分解包含丰富机械状态信息的振动信号,将不同频段的能量值作为判断断路器状态的特征量,利用支持向量机将断路器合分闸线圈电流信号的各差异特征量与振动信号特征量相结合形成多维映射,对断路器的状态进行诊断.本研究进行了大量的实验,实验分析结果验证了该思路和算法的有效性.%It is generally difficult to obtain the data of circuit breaker failures.Considering this situation,an experiment platform for circuit breaker failures is built to obtain the failure data.In order to overcome the deficiency of traditional monitoring,which is based on single feature and thus is hard to judge the statues of the circuit breaker,this paper proposes the method of multi-dimensional mapping.An algorithm of opening and closing weighted filter based on mathematical morphology is proposed to filter tripping coil current signals of circuit breaker,and the feature values reflecting the waveform differences are extracted.For vibration signals morphological wavelet transform is used to extract their feature values,i.e.the energy of various frequency bands.Support vector machine is used for combining the feature values of current signals and vibration signals to form multi-dimensional mapping and to diagnose the status of circuit breakers.A great number of experiments are conducted and the results prove the effectiveness of the proposed method.

摘要： 提出了基于形态小波MW(Morphological Wavelet)和对比敏感度函数CSF(Contrast Sensitivity Function)的图像融合算法,并采用该算法对异类故障谱图进行了图像融合.融合结果表明,采用该算法融合后的图像更符合人眼的视觉特性,图像信息量和空间频率更大,图像更清晰,这说明基于MW-CSF图像融合算法进行图像融合是有效的.

摘要： 数学形态学是一种非线性的信号处理方法,在处理信号时能够使信号幅值不发生偏移、相位信息也不衰减,因此在电力系统中得到了广泛的应用,如暂态信号谐波分析、奇异点检测与消噪、电能质量检测、故障诊断、继电保护与故障测距等,但尚未应用于对非线性信号的电能计量中.结合小波变换的多分辨率分析特性,用形态小波计算非线性负荷存在下的电能.形态小波具有运算速度快、边缘信息准确检测等优点,信号分析性能优于传统的小波变换.通过仿真分析表明该方法能够准确的检测非线性信号,提取基波电能,提高计量的准确性.

摘要： 在低压配电系统中,由于规模和容量的日益扩大,短路电流随之迅速增大,所造成的损失也越来越大.因此,在短路故障出现的早期对其进行预判并快速切断故障源就成为低压配电系统和电器领域重要的研究课题.

摘要： 电弧故障是引发电气火灾的重要原因之一.本文将形态小波引入电弧故障研究领域,利用LabVIEW软件设计了形态小波分析模块,实现对信号波形的可视化分析.利用该模块结合新型测试系统,对台灯、微波炉、空调和计算机等常见家用负载的正常及故障电弧波形进行实际采集和分析.同时,对混合负载情况下不同位置的故障电弧特征进行了形态小波分析,为构建智能化通用故障电弧诊断模型进行了初步的探索.

摘要： 小波理论作为一个新兴的应用数学工具,具有良好的时-频局部化特性,可以通过较小的小波系数刻画一个数据集合的基本特征,其应用领域十分广泛.然而,小波作为一个线性变换对于信号或图像的非线性特征,如形状、大小、色调、纹理等方面的描述却受到一定的限制.因此,人们开始认识并研究小波理论非线性扩展的可能性.在数字图像处理和计算机视觉领域中,形状表示一直被认为是一个重要问题,近年来发展的形状表示方法大多建立在数学形态学的理论基础上.由于小波变换及数学形态学的大多方法都具有多尺度的特征,因此以多尺度分解为平台所建立的形态小波理论不仅包括了线性小波变换的基本框架,同时也将形态算子溶入到这一理论中.为了使人们对于形态小波理论有一个基本的了解,本文对形态小波的基本思想及其应用方法进行了较为详细的介绍,并且通过一些常用的形态小波变换方法,展示了形态小波在图像处理中的巨大潜力.

摘要： 本文分析了低压系统短路故障早期检测的形态小波算法，针对dsPIC33F 系列数字信号控制器的性能特点，设计了基于该系列单片机的短路电流快速分断控制系统并进行了验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题。同时为该系列单片机在低压配电系统领域的应用开辟了新的空间。

摘要： 本文分析了短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的低压系统短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题，为开发类似的智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 本文分析了短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的低压系统短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题，为开发类似的智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 本文分析了短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的低压系统短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题，为开发类似的智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 本文分析了短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的低压系统短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题，为开发类似的智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 本文分析了短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的低压系统短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题，为开发类似的智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 分析了实现低压系统短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题。同时，为开发智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 分析了实现低压系统短路故障早期检测的主要难题，设计了基于短路故障早期检测模型的短路电流快速分断控制系统并进行了有效验证，解决了短路故障早期检测理论的实际应用问题。同时，为开发智能型保护电器提供了一个有效的试验验证方法。

摘要： 本发明提供了一种基于形态学滤波和小波阈值的心电异常判别系统，其特征在于，包括：数据扩展模块将多组导联数据进行扩展获取心电信号s0；基线漂移处理模块使用改进的形态学滤波方法对输入的心电信号s0进行两次滤波得到基线漂移信号s2，对s2赋予权重w，与原信号相减得到输出信号s；去噪模块基于基线漂移处理模块输出的心电信号s使用软硬阈值结合的方法过滤小波分解后的不同尺度系数，通过小波重构获取滤除噪声的信号t；判别模块基于去噪模块输出的心电信号t，通过下采样缩短信号长度并保留有效信息。本发明通过在两次滤波结束之后加入自适应机制，通过对结构元素的选择和赋予权重处理，从而进行循环调优，结合判别技术获取最终的异常判别结果。

摘要： 本发明公开了一种基于双树复小波和形态学的卫星遥测数据滤波方法，用于解决现有卫星遥测数据滤波方法实用性差的技术问题。技术方案是首先利用双树复小波对卫星原始遥测数据进行分解，利用一种半软阈值滤波函数对初始遥测数据进行滤波，对数据中的噪声进行有效滤除；其次利用复合形态滤波方法对初始数据进行滤波，对数据滤波同时保留其中异常数据；最后求取两种滤波结果的差值并通过设定阈值对两种滤波结果进行综合，得到最终滤波结果。实验结果表明本发明方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留，实用性强。

摘要： 本发明公开了一种基于形态学梯度小波的电流互感器饱和检测方法，包括以下步骤：（1）采集CT二次侧的电流信号I1；（2）对I1进行采样，得到I1在各采样点处的采样值；（3）利用基于形态学梯度小波理论的近似分析算子和细节分析算子依次对I1各采样点处的采用值进行处理，得到I1在每个采样点处的细节输出信号y1(n)；（4）利用数学形态学开闭运算对y1(n)进行平滑处理，得到电流信号fr，利用数学形态学高帽变换对fr进行局部放大处理，得到电流输出信号TTH(fr)；（5）通过TTH(fr)得到检测结果T；（6）根据检测结果T判断CT二次侧的电流信号I1的进饱和点、出饱和点及饱和区域。本发明的检测方法具有步骤简单、延时小、抗噪性强以及准确度和稳定性高等优点。

摘要： 本发明提供了一种基于形态学滤波和小波阈值的心电异常判别系统，其特征在于，包括：数据扩展模块将多组导联数据进行扩展获取心电信号s0；基线漂移处理模块使用改进的形态学滤波方法对输入的心电信号s0进行两次滤波得到基线漂移信号s2，对s2赋予权重w，与原信号相减得到输出信号s；去噪模块基于基线漂移处理模块输出的心电信号s使用软硬阈值结合的方法过滤小波分解后的不同尺度系数，通过小波重构获取滤除噪声的信号t；判别模块基于去噪模块输出的心电信号t,通过下采样缩短信号长度并保留有效信息。本发明通过在两次滤波结束之后加入自适应机制，通过对结构元素的选择和赋予权重处理，从而进行循环调优，结合判别技术获取最终的异常判别结果。

摘要： 本发明提供了一种基于形态学滤波和小波阈值的心电异常判别系统，其特征在于，包括：数据扩展模块将多组导联数据进行扩展获取心电信号s0；基线漂移处理模块使用改进的形态学滤波方法对输入的心电信号s0进行两次滤波得到基线漂移信号s2，对s2赋予权重w，与原信号相减得到输出信号s；去噪模块基于基线漂移处理模块输出的心电信号s使用软硬阈值结合的方法过滤小波分解后的不同尺度系数，通过小波重构获取滤除噪声的信号t；判别模块基于去噪模块输出的心电信号t，通过下采样缩短信号长度并保留有效信息。本发明通过在两次滤波结束之后加入自适应机制，通过对结构元素的选择和赋予权重处理，从而进行循环调优，结合判别技术获取最终的异常判别结果。

摘要： 本发明公开了一种基于双树复小波和形态学的卫星遥测数据滤波方法，用于解决现有卫星遥测数据滤波方法实用性差的技术问题。技术方案是首先利用双树复小波对卫星原始遥测数据进行分解，利用一种半软阈值滤波函数对初始遥测数据进行滤波，对数据中的噪声进行有效滤除；其次利用复合形态滤波方法对初始数据进行滤波，对数据滤波同时保留其中异常数据；最后求取两种滤波结果的差值并通过设定阈值对两种滤波结果进行综合，得到最终滤波结果。实验结果表明本发明方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留，实用性强。

摘要： 本发明公开了一种基于形态学与EMD类小波阈值的心电信号去噪方法，首先采用数学形态学滤波法对心电信号进行初次滤波，滤除信号中的基线漂移，然后采用EMD法对所获信号进行分解，并分类得出噪声主导分量与有用信号主导分量，之后采用阈值去噪法对心电信号进行二次滤波，最后采用EMD法对信号进行重构，得到滤除噪声后的心电信号。其显著效果是：本发明方法简单，易于实现，将形态学滤波法、经验模态分解法和阈值去噪法有机结合，相较于传统去噪方法，能够全面有效的去除心电信号噪声，保留信号中的有用信息，为心脏功能的变化和心脏疾病的诊断，提供更有价值的参考。

摘要： 本发明适用于图像处理领域，提供了一种基于非抽取形态小波的图像融合方法与装置，所述方法包括：分解步骤、融合步骤和重构步骤。本发明具体实施方式提供的方法具有避免块状效应的优点。

摘要： 本发明提供一种基于红黑形态小波池化网络的图像分类方法及系统，包括准备待分类图像数据集；将红黑形态小波与最大池化融合，构建提升方案池化层，用于提取待分类图像的特征并进行降采样；基于待分类图像数据集，构建及训练提升方案卷积神经网络，并通过Softmax分类器实现分类，所述提升方案卷积神经网络包含提升方案池化层；所述提升方案池化层包含两个支路，分别是红黑形态小波支路和最大池化支路，提升方案池化层的最终输出y红黑形态小波的输出和最大池化分支的输出融合得到；所述红黑形态小波支路包含垂直和水平方向的提升过程和对角方向的提升过程。本发明能够有效提高神经网络的识别能力，在基准图像的分类任务上有明显的准确率提升。

摘要： 本发明公开了一种形态非抽样小波在主减速器振动方法，包括以下步骤：第一步：针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的间题，提出一种基于多尺度形态开闭级联滤波的形态非抽样小波构造方法；第二步：利用形态非抽样小波的一般框架，采用形态开闭级联滤波作为形态非抽样小波分解的近似信号的分析算子；第三步：进行主减速器振动信号特征提取试验。本发明的形态非抽样小波在主减速器振动方法，一种基于多尺度形态开闭级联滤波的MUDW，并把该方法应用到主减速器振动信号的特征提取中。