电气化铁路弓网离线基于小波变换的信号分析

应用小波变换理论对电气化铁路弓网离线信号进行多分辨率分析，得到各频率分量的分布与离线之间的关系，为计算机自动识别离线现象提供了新的方法。     

基于WVD和Hough变换二值积累的信号检测方法

WVD-Hough变换是检测多分量线性调频信号的有力工具,但当多分量线性调频信号能量相差较大时,采用WVD-Hough变换进行检测,就会导致强信号对应峰值的平台将弱信号所对应的峰值掩盖掉。虽然可以通过基于＂CLEAN＂思想的算法将信号一一检测出来,但带来的计算量急剧增大。为此在WVD-Hough变换的基础上提出了基于WVD-Hough变换的二值积累方法,该方法可以同时检测出强信号以及被强信号平台掩盖的弱信号,具有很大的实用价值,仿真的结果验证了算法的有效性。     

基于小波变换的线阵CCD车辆检测算法

传统的车辆视频检测算法都是基于带有复杂背景的面阵CCD图像,不利于对象分割和特征提取。线阵CCD图像的背景比较单一,且帧率远高于面阵CCD,可以实现高精度的车辆检测。提出基于小波变换的线阵CCD图像的车辆检测算法。试验结果证明该算法能有效降低光照和汽车阴影等因素造成的误检率。     

基于小波提升格式理论的隧道衬砌缺陷定量识别分析

为提高探地雷达信号分析中小波基函数选取或构造的针对性和适应性，降低构造计算复杂性，并使所构造的小波基能更准确提取隧道衬砌结构背后空洞检测信号特征点信息，提出一种根据提升格式小波理论和目标信号波形特征来构造匹配小波的方法，并将所构造的小波基应用于空洞检测信号特征点的识别中。该方法以完全重构滤波器条件和提升格式小波为理论基础，首先选择一个简单而一般的初始双正交滤波器组，通过对初始双正交滤波器进行提升和对偶提升，获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而得到更新后含自由变量的高阶滤波器组函数表达；其次，依据探地雷达信号的固有特点，对新滤波器组中重构端小波函数中的自由参数进行优化，并对新小波基与实际探地雷达信号的相似度进行计算和检验，最终构造出既满足线性相位、紧支撑性，又具有与探地雷达信号匹配度高等优势的新双正交小波基。将新小波基应用于室内空腔检测试验及实际工程中空洞缺陷的定量分析中，结果表明，同其他类型小波相比，用提升方法构造的小波能更准确地识别空洞缺陷信号突变点发生的时刻和位置，能更准确地实现隧道工程中空洞缺陷的位置和垂直尺寸的定量分析，从而大大提高探地雷达对缺陷探测的可靠度和准确度。     

关系数据库的空值与数据依赖满足性变换算法

讨论了关系数据库的空值与数据依赖满足性变换算法，并给出了有关的定义、规则、定理与变换算法。     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

直扩系统中基于小波包变换的自适应窄带干扰抑制技术

利用小波包变换进行抑制的算法进行分析,将小波包分解与自适应滤波技术结合起来,对受扰子带采用改进的LMS自适应算法进行滤波处理,有效弥补了有用信号的损失,提高了系统性能,并给出仿真性能的比较.     

沿视平面任意方向上运动模糊图像的几何变换

运动所产生的图像模糊在生活中是常见的,对其进行处理的方法有很多种.常见的一种方法是将这个过程用矩阵的方程表示出来,但是这种方法只适合于求解水平方向上的直线运动模型.对非水平方向上的运动来说,就要对运动图像进行预处理,将其转换到水平方向上,介绍如何对运动方向进行识别及利用几何变换对图像进行处理的过程.     

基于小波系数提取及离散余弦包络分析的机车牵引齿轮故障诊断方法

机车走行部故障是危及列车运行安全的重要因素,其故障程度的实时监测与诊断是高速重载列车需要解决的关键问题之一.本文以机车走行部的牵引齿轮为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用小波分解和离散余弦变换相结合来提取机车牵引齿轮故障特征信息的方法,即首先采用小波基将牵引齿轮故障引起的振动信号变换到时间-尺度域,再对高频段的小波系数采用离散余弦变换进行包络分析;阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线状态监测与故障诊断的实时性和可靠性要求,而且具有很强的抗干扰能力.实际应用表明,该方法能可靠提取牵引齿轮的故障特征信息,系统能快速、准确地诊断出故障类型及程度,可有效用于机车走行部故障的在线监测与诊断.     

齐四次系统鞍点量公式

讨论了一般齐四次系统的鞍点量问题.通过计算,给出了该系统前二阶鞍点量的公式与各参数之间的关系,以便求出一些特殊四次系统的鞍点量,并希望通过它能解决齐四次系统鞍点量上界问题.最后给出一个特殊四次系统的例子求出前三阶鞍点量.