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。     

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。     

小波模极大值法在地震解释图像边缘检测中的应用

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。     

基于CEEMD的小波软阈值和粗糙度惩罚平滑技术的联合信号去噪方法

为了有效去除采集信号中的噪声,基于MEMS水听器在采集信号时混入不同噪声的情况下,提出了一种基于CEEMD的小波软阈值和粗糙度惩罚平滑技术的联合信号去噪方法。CEEMD用于将一个含噪信号分解为几个固有模态(IMFS),然后把几个固有模态和原始信号作一个线性相关分析,分为相关性高的模态和相关性低的模态。将软阈值技术应用于相关性低的固有模态,并将粗糙度惩罚平滑技术应用于相关性高的固有模态,以提取尽可能多的信息,然后把处理后的新的固有模态重构形成去噪信号。分别在仿真和真实数据的基础上进行了实验,验证了方法的有效性。结果表明,联合信号去噪方法无论在去噪效果和性能指标上都优于基于CEEMD的小波软阈值的去噪方法和CEEMD的去噪方法,克服了经验模态方法和小波软阈值去噪的不足,为进一步分析与处理信号提供参考。     

基于小波去噪法的南水北调工程沉降预警

安全监测预警对于水利工程建筑物的安全起着至关重要的作用,对水利工程的关键部位进行垂直位移数据的采集,进行及时、准确、科学的分析与预报,对于工程管理尤为重要.文章结合南水北调泗洪站的安全监测,对变形数据进行分析并利用小波去噪法进行处理,建立了工程的沉降预测模型,从而进行工程的安全预警和分析.     

鄂尔多斯盆地南部黄土塬区叠前去噪技术研究

黄土塬地区表层被黄土覆盖,黄土结构疏松,厚度在纵向和横向上变化剧烈,对地震波的吸收和衰减较为严重。加上其复杂的地形条件,使得得到的地震资料混有大量的噪音,干扰类型多,能量强,线形规律差,这些因素使得从野外采集的地震资料信噪比较低并且强的噪音干扰会使地震资料的处理难以进行。因此,有效合理的叠前去噪就显得尤为重要,我们依据黄土塬区的地震资料特点,选择合适的处理流程,运用多种方法组合有效去除面波、线形干扰,并在多域进行去噪,取得了较好的效果。     

基于小波变换的静态图像数字水印研究

通常静态图像经过离散余弦(DCT)小波变换后,纹理及边缘的特征主要集中在高频子带LH,HL和HH上,经过一般的图像处理以后,高频上的信息容易丢失。在嵌入的水印信息量较少的情况下,可以把水印信息嵌入到低频系数上,使人眼不易察觉,增强了水印的鲁棒性。实验表明,该算法有良好的不可感知性和强健的鲁棒性。     

基于双正交小波变换的自适应图像水印算法

提出的基于双正交小波变换的盲水印算法,综合利用小波域中频各子带系数分布特点,选取重要边缘位置嵌入水印,水印强度可根据所处的嵌入位置自适应调节.实验结果表明:该算法能够有效抵抗附加噪声、裁剪和压缩等常见攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性.     

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.     

基于连续小波变换和半监督极限学习机的轴承故障诊断方法

当数据集包含的标示数据量不足时,基于全监督学习的故障诊断方法效果往往不理想。充分利用大数据下无标注的数据信息,利用连续小波变换生成轴承故障振动信号的时频图,提取表征图像纹理和形状的特征,建立半监督极限学习机模型,通过连续小波变换生成故障信号的时频图谱,并计算图像的灰度差分统计特征、不变矩特征作为半监督极限学习机的输入。利用无标示和有标示数据集,构建半监督极限学习机模型和规划公式,计算隐含层输出矩阵得到优化的分类结果。研究结果表明,基于连续小波变换的特征提取方法相较于HOG、LBP等方法具有更好的识别效果。在故障信息不充分的情况下,半监督极限学习机的模型推广能力强、故障识别率高。     

基于HVS与小波变换的灰度图像水印技术

提出了基于人类视觉系统(HVS)与小波变换的灰度图像水印技术,将会对其版权保护、非法复制、图像认证等方面发挥重要的作用。该算法采用有意义的灰度图像作为水印信息,实验结果表明,在大多数鲁棒性能攻击测试中,本算法提取水印的归一化相关系数NC值更大,水印性能更优越。实验结果证明了算法的可行性。     

基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法

当前数字作品的版权保护问题备受关注,数字水印是保护数字作品版权的有效手段。本研究针对大容量水印嵌入问题,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度图像数字水印算法。首先,利用离散小波变换将原始图像分为LL、LH、HL和HH四个子带;其次,通过奇异值分解获得LL子带图像的对角矩阵S^l以及水印图像的对角矩阵S^w;然后,将矩阵S^l与S^u进行叠加来完成水印嵌入。该算法的突出特点为嵌入的水印容量大,且算法具有较强的鲁棒性。实验证明,嵌入水印后的图像在经受高斯噪声、椒盐噪声、旋转等攻击后,利用该算法仍能提取到有效的水印图像。     

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。     

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

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。     

基于多尺度小波的图像增强算法

提出了一种基于多尺度小波的图像增强算法.首先对图像做小波分层,利用散布矩阵对分层后的图像提取更丰富的局部结构信息,最后对每一个子图像进行局部直方图均衡化,就可将这些子图像合成为一个完整的输出图像.实验结果表明该方法的增强效果明显优于传统的直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声...     

基于最优梯度估计及小波变换的图象边缘检测技术

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。     

我国通货膨胀和证券市场周期波动关系——基于小波变换频带分析方法的实证检验

本文利用小波变换频带分析方法,在1991年1月至2007年12月的样本区间研究通货膨胀和证券市场周期波动关联性和条件波动溢出效应。时差相关关系显示,二者周期波动关系出现非一致性.即短周期波动相关性不稳定.中周期波动反向共变.长周期波动高度负相关且通货膨胀先行,并对证券市场的影响具有长期记忆性。条件波动溢出效应检验结果表明.中周期通货膨胀与证券市场条件波动具有双向溢出效应但溢出强度不同.通货膨胀条件波动对证券市场条件波动冲击效应相对较强,而长周期波动只存在通货膨胀对证券市场的单向溢出效应。小波变换频带分析结论.对宏观经济和证券市场稳定发展提供了有针对性的政策启迪。     

基于具有动态特性的小波变换的齿轮轮齿表面故障诊断

本文探讨利用小波变换方法来诊断轮齿表面故障。在疲劳试验的过程中,测量齿轮箱的振动加速度和齿根应力,以及观察轮齿表面质量。随着疲劳试验的进展,齿轮的轮齿表面由于剥落损伤而受损。当一个轮齿失效时,使用振动分析即可以诊断出失效的轮齿。然而,当相邻的多个轮齿失效时,则难以诊断出每一个轮齿失效。使用动态齿根应力的时一频分析可以检测出轮齿表面的失效位置。     

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。     

基于具有动态特性的小波变换的齿轮轮齿表面故障诊断(续)

四、齿面故障诊断 1．轮齿齿廓的变化 图6显示在疲劳试验过程中,pmax=700MPa的条件下,齿廓误差的变化情况。啮合的小齿轮的齿廓误差在疲劳试验中几乎没有变化。粘有应变仪的那个轮齿编号为No．1,其他轮齿按齿轮进行啮合的次序依次排号。在疲劳试验前,N2=0,齿廓的误差来自压力角的误差。