小波分析模型在经济领域中的应用

小波分析理论作为一门新兴的数学理论和方法,已经被应用到各个领域的研究之中.小波分析包括小波积分变换和小波级数.近年来,国内外的学者们把小波分析方法应用在金融和经济学上,将经济时间序列由单纯的相域分析扩展到了相域与频域共同分析.本文将介绍国内外最新的将经济模型与小波分析方法相结合的探索成果.     

双树复小波分析在故障诊断中的发展与应用

双树复小波分析发展过程和理论内容,以及在故障诊断中的研究进展与状况。双树复小波分析在故障诊断中应用的各种方法,展望双树复小波理论有待解决的一些问题及动态趋势。     

基于小波变换模极大值的信号奇异性检测

信号的突变性或奇异性通常携带有最重要的信息,小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了最合适的方法,本文阐述了基于小波变换模极大值的奇异信号检测理论,利用从光滑函数的一阶或二阶导数获得的小波,分析了信号奇异点定位方法及奇异度的计算方法,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及尺度参数的选取原则,为非平稳信号的检测提供一种行之有效的方法。     

基于复Morlet小波变换的汽轮发电机组振动信号分析

汽轮发电机组振动信号一般具有非平稳性和非周期性的特征,传统的傅里叶变换已经无法完全满足振动信号的分析要求,引入复Morlet小波变换对汽轮发电机组振动信号进行分析。介绍了小波变换和复Morlet小波的基本理论,以不对中故障为案例的仿真结果表明,复Morlet小波变换能够分析非平稳信号,同时具有频域和时域上的分辨率,可以较准确地分析出故障突变发生的时刻和故障发展变化的趋势,具有传统信号分析方法所不具备的优点。     

证券市场形态自动化交易模型分析

本文以沪深证券市场的实时数据为基础，应用现代数学的二维遗传算法和小波数学理论的形态函数周期小波系数系数特征描述子、多目标特征点集检测模型等理论，对证券市场的八种经典型态进行了动态分割预处理；多目标特征点集快速检测识别；对小波系数特征进行子轮廓局部匹配与跟踪等一系列分析。实验表明上述方法具有良好的稳定性和可靠性，且抗噪能力强、准确率较高。     

应用虚拟仪器技术的异步电机故障诊断研究

介绍基于虚拟仪器技术构建的异步电机检测系统,实现了异步电机系统的参数检测和故障诊断。文章将基于LabVIEW的小波包理论应用于电机故障诊断研究,将小波变换极大模分析方法应用于信号突变成分的检测,有效地定位并检测出异步电机中的早期故障。最后,通过实验证明了基于小波理论的故障诊断方法的可行性。     

基于小波分析的小汽轮机振动信号消噪研究

小波分析、小波包分析的基本原理以及利用小波分析方法对信号消噪的一般方法。利用软件的MATLAB小波工具箱编写仿真程序,分析小汽轮机的振动数据,并简单对比小波分析与小波包分析消噪效果的不同。结果表明,在振动故障检测前先采用小波分析方法对故障信号进行消噪,有利于提高小汽轮机振动检测的准确性。     

运用小波理论提高数据处理的有效性

本文介绍了小波理论用于数据处理方面的一些方法与可能遇到的问题,提出应建立一个适合各种地层构造及储集层的小波基函数库,以提高数据处理的有效性。     

通信电缆故障测距的小波变换应用研究

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。     

小波分析理论在煤矿运输机故障诊断中的应用

煤矿运输机故障的常规诊断主要依靠分布式传感器，易受传感负荷影响，导致故障错诊、漏诊现象。实验结果表明，基于小波分析理论的煤矿运输机故障诊断方法效果较好，能识别各类型的煤矿运输机障碍。     

基于小波变换和贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM短期风速预测

基于小波的多分辨率分析,针对风速序列拟周期性、非平稳性及非线性等特点,将风速序列按不同频率进行分解,对分解后的原始风速信号分别建立不同的预测模型;各个模型的最佳参数由贝叶斯证据3层推断得出,用以建立基于小波和贝叶斯证据推断框架下的最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归短期风速预测模型。应用该模型对东北某风电场的风速进行了提前1h的预测,预测的平均绝对百分比误差为7．63％,提高了预测精度。预测结果表明：基于贝叶斯证据推断框架下的LS—SVM和小波分析相结合的短期风速预测模型是一种有效、可行的风速预测模型,可为风力发电功率的预测提供一定的理论支持。     

减速箱齿轮局部缺陷故障的小波诊断

对小波技术在轧机减速箱齿轮局部缺陷故障诊断的应用进行了探讨.利用maflab的小波分析工具对正常和异常的振动信号分别进行了分解重构,通过对两种状态下不同频段的比较,结合齿轮故障机理,总结齿轮局部缺陷小波分析的特点.     

小波的发展及其在机械设备故障诊断中的应用

小波分析的发展研究现状、基本原理及特点。小波分析在机械振动信号中降噪和滤波的应用以及在故障诊断系统中的应用现状,最后提出有待解决的问题和展望。     

基于小波变换的轧辊磨床振动信号分析

针对实际测试项目,介绍用于轧辊磨床振动测量的信号采集系统的硬件组成及信号采集方法.简述振动信号分析的理论与方法,采用基于小波变换的信号分析方法对磨床振动信号进行分析,能同时兼顾高频与低频段的频谱特性,提高特征频率的提取精确度,进而提高系统故障诊断的可靠性.     

压缩机运行故障的小波分析

介绍了小波分析在全封闭小型压缩机中的应用，分析了压缩机几种典型故障信号在小波变换下的特征，并在构造出诊断参数后，对压缩机的运行状态进行了判别分析实验。     

基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码

本文针对传统彩色图像压缩算法复杂、模型开销大的不足,提出一种基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码算法。该算法根据彩色图像亮度分量和色度分量的高度相关性和小波多分辨率理论,采用先对图像小波位平面编码,再对编码过程进行量化监督的方法来保证压缩编码的准确性。实验证明,该方法的压缩效果优于传统压缩方法JPEG2000。     

小波分析和人工神经网络及水文频率分析法相结合的中长期水文预报模型研究

以辽河流域为例,在充分考虑了不确定型因素对模型的影响作用的基础上,采用联立小波分析以及人工神经系统网络和水文频率三种模拟方法理论,建立中长期水文预报模型并进行率定校核。结果表明:预测模型不仅能表征水文时序和频率结构变化特征,而且预报合格率及精确度较高,能够很好地反应辽河流域的实际水文情况。     

机械监测诊断中的小波应用技术

阐述了小波的概念及其发展过程。并从小波变换的物理意义和工程背景出发,介绍几种机械监测诊断中小波技术的应用。     

基于自适应改进LMS算法形态滤波的故障信号分析法

<正>为了提高电网运行的安全性与稳定性,电网系统故障信号分析处理方法一直是电网科研工作者研究的重点与热点。从最开始的傅里叶变换法和小波分析法,再到近几年热门研究的数学形态法,都体现了信号处理的研究热潮。傅里叶变换只能对信号进行频域上的分析,而在时域上没有任何分辨能力。小波变换最显著的特点是     

基于小波尺度相对能量熵的转子早期故障诊断

将小波能量熵引入转子早期故障监测,提出了小波尺度相对能量熵的转子早期故障预警和诊断方法。对连续监测转子获得的振动信号进行小波多尺度分解和重构,计算获得小波尺度相对能量熵,根据转子出现早期故障时小波尺度相对能量熵值的灵敏变化,及时预警和诊断转子的早期故障。