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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 156 毫秒

1.  通信电缆故障测距的小波变换应用研究  
   刁彦华  王玉田  陈国通  李春华《河北工业科技》,2003年第20卷第6期
   在论述电力系统通信电缆故障检测原理的基础上,将小波变换模极大值与信号奇异性关系的理论应用于检测脉冲反射信号,实现电缆故障的定位。重点分析了利用小波变换模极大值的方法实现在强噪声中提取信号,再现信号突变点的功能。仿真表明这种方法能有效去噪、准确定位脉冲反射信号,为提高信道故障定位精度提供了有效的检测方法。    

2.  小波模极大值法在地震解释图像边缘检测中的应用  被引次数:1
   肖红  尚福华《河北工业科技》,2009年第26卷第5期
   边缘作为图像的最主要特征,是图像视觉信息获取的重要内容。小波变换具有检测信号局域突变的能力,且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像边缘检测的优良工具。基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,可以通过检测小波变换系数模局部极大值点来提取图像的边缘特征。实际课题中将小波模极大值法应用于三维地震资料——相干切片图像的边缘检测中,证实了该方法能较准确地提取断层边缘,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。    

3.  基于小波变换模极大值的去噪方法研究  
   刘丽梅  刘齐跃  张静《河北工业科技》,2010年第27卷第6期
   小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。    

4.  基于MATLAB小波分析的奇异信号检测的研究  
   熊萌立  颜斯泰《中国高新技术企业评价》,2007年第6期
   本文在对不同信号的奇异性检测方法进行比较的基础上,总结了基于Wavelet变换的理论,并结合两仿真实例对小波分析在奇异信号检测上的应用进行了分析。    

5.  基于电缆网时域反射信号检测与预处理技术研究  
   齐勇智《价值工程》,2011年第30卷第23期
   运行电缆网时域反射信号检测与预处理技术研究。应用小波分析变换电缆网时域反射信号的奇异点进行检测与预处理误差较大,采用小波分析的反射波消噪技术提出一种小波分析最优分解层数的自适应确定函数算法。    

6.  小波变换在GPS双差值中周跳探测中的应用  
   何永红  靳鹏伟《城市建设》,2009年第31期
   针对GPS载波相位观测值中出现的周跳,对相位观测值做双差处理.根据小波变换检测信号的奇异性原理,将GPS观测值发生周跳视为信号奇异点,对双差观测值探测周跳,并获得小渡方法能探测到的最小周跳值.试验证明,小波变换探测周跳位置准确,能探测到1周以上的周跳.    

7.  基于小波分析与数学形态学融合的降噪算法研究  
   李成录  张永仁《价值工程》,2012年第31卷第19期
   本文建立了实际工程应用中信号的仿真模型和干扰模型,运用小波变换和数学形态学相融合的方法进行降噪,并将该方法与小波阈值方法、小波模极大值法、数学形态学方法的仿真结果进行对比分析,仿真分析结果发现小波-形态融合方法能够有效的消除噪声且能较好地保留原信号的形态特征。    

8.  基于最优梯度估计及小波变换的图象边缘检测技术  
   江力  李长云《中国包装工业》,2002年第97卷第7期
   基于信号在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,结合最优梯度估计算法提出了 种边缘检测方法,实验结果说明这种边缘提取方法可以较准确地提取出有较大噪声的图象的边缘。    

9.  基于小波变换和梯度矢量流Snake模型的ERS-1 SAR图像的海岸线探测  被引次数:2
   李林茹  高双喜  曹淑服《河北工业科技》,2004年第21卷第4期
   利用合成孔径雷达来探测海岸线对船舶导航有重要意义。阐述了1种基于二进小波变换的从SAR图像中提取海岸线的方法。该方法首先利用在二进小波变换中边缘和噪声的奇异性随尺度变化具有不同的传播规律来检测边缘点,然后利用基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接。实验结果证明,这种方法可以有效地消除SAR图像中存在的斑点噪声对海岸线提取的影响,能准确地提取海岸线信息。    

10.  伸缩因子为M的广义插值多小波的研究  
   朱剑  高雪玲《中国电子商务》,2012年第13期
   由于小波具有其他分析工具所没有的时频性质。可以很好的解决奇异信号的处理问题。对小波系统的两大构成要素一尺度函数和小波的构造研究及对小波包的研究有很大的意义;我们利用时域内伸缩因子为M的多小波的平衡阶和逼近阶的关系证明了其逼近阶和平衡阶的等价性。    

11.  浅析Contourlet变换及其应用研究  
   梅俊华《魅力中国》,2010年第33期
   Contourlet变换克服了二维离散小波变换对图像中曲线奇异的平滑性视而不见的缺点,是一种多尺度,多方向,多分辨率的几何图像表示方法.本文分析了它的变换原理,介绍了它在图像处理领域的广泛应用及前景.    

12.  基于小波变换的微弱信息去噪处理  被引次数:2
   梅开乡  夏国宏《黄石理工学院学报》,2006年第22卷第4期
   根据小波变换的基本理论,白噪声的小波特性来阐述小波变换用于“信号去噪处理”的原理,利用Mallab塔形分解算法进行“信号去噪”的仿真试验,取得了满意的效果。仿真结果证明:在信号分析中,利用小波变换来实现“信噪分离并提取弱信号”是一种非常有效的方法。    

13.  基于小波分析的可疑金融交易时间序列研究  
   张成虎  赵小虎《现代管理科学》,2009年第7期
   小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为特征的账户。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。    

14.  多尺度主元分析方法在TE过程故障诊断中的应用研究  
   耿欣《现代经济信息》,2008年第3期
   利用主元分析数据压缩的优点,结合小波分析的多尺度特性,提出了一种改进的主元分析方法,该方法实现了对工业过程故障信号的分析与处理,建立了基于改进方法的工业系统故障检测与分离的程序架构。仿真研究表明:改进方法在故障检测方面性能优良,为故障检测领域相关问题的研究提供了有效例证。    

15.  基于ANFIS混沌检测方法的股市惯性假设合理性应用研究  
   杨稣  史耀媛《生产力研究》,2005年第3期
   本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法。将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推理系统(ANFIS)逼近训练数据的系统模型,再计算逼近系统(ANFIS)的最大Lyapunov指数,进行混沌检测。该方法具有很强的抗噪能力,且能够实时的跟踪分析市场情况。运用该方法从混沌的角度研究股市中惯性假设的合理性,进行了大盘和个股实例分析,得到了一些有益的结论。    

16.  基于ADT算法的小波边缘提取  
   庞明《物流技术》,2011年第30卷第6期
   提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选.对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点.该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性.    

17.  基于ADT算法的小波边缘提取  
   庞明《物流技术》,2011年第11期
   提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。    

18.  基于 Gabor 小波的人脸边缘检测算法研究  
   曹丽《中小企业管理与科技》,2012年第15期
   院本文提出了一种基于 Gabor 奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用 Canny 算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为的设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了 Canny 算法中人为设定阈值的缺陷,而且有效地去除了图像中的伪边缘    

19.  小波去噪理论及MATLAB实现研究  被引次数:1
   李平  李卫国  王志国《现代商贸工业》,2008年第20卷第9期
   阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法,研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。然后利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号的去噪仿真分析,仿真结果表明小波变换去除噪声具有很强的实用性。    

20.  改进小波阈值去噪法在地震资料处理中的应用  
   邹华东《中国科技财富》,2010年第12期
   在地震勘探中,随机噪音是一种频带较宽,严重影响有效波信噪比的干扰波,一般的一维去噪方法效果都不理想。小波变换是一个时间和频率的局域变换,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,它结合相关阀值,能有效地在地震勘探剖面中消除随机干扰。本文基于小波变换的基本原理上,提出平移不变量与自适应改进阀值结合的方法,实现对地震资料去噪处理,分析该方法的小波基的选取,最后通过模型与实例进行对比与分析说明了该方法去噪优于其它去噪方法.且该方法计算速度较快,简便可行。    

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