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2.
In contrast to Fourier transform,wavelet transform is especially suitable for transient analysis because of its time-frequency characteristics with automatically-adjusted window lengths.Research shows that wavelet transform is one of the most powerful tools for power system transient analysis.The basic ideas of wavelet transform are presented in the paper together with several power system applications,It is clear that wavelet transform has some clear advantages over other transforms in detecting.analyzing,and identifying various types of power system transients. 相似文献
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6.
推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性,指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分,并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化,仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。 相似文献
7.
针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高. 相似文献
8.
基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。 相似文献