基于小波包分散的多尺度图象边缘检测算法及实现

提出一种基于小波分解的多尺度图象边缘检测算法,对经小波包分解所得到的高频部分加以考虑,避免了普通的利用小波分散进行边缘检测时忽略图象频部分的缺陷。在此基础上,通过对实际图象运用此算法,对其检测效果同其他方法分析与比较,结果证明此方法在复杂图象边缘检测中具有较好的效果。     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。     

小波分析在桥梁健康监测中的应用研究

基于钢筋混凝土梁信号采集试验,选用恰当的小波基函数,利用小波分析技术在信号处理和数据分析领域的优势,通过小渡分析对信号进行分解和重构,分析桥梁结构在振动时振动信号的奇异性,最终可实现桥梁健康监测中的损伤预警和对结构工程损伤的早期诊断,从而为结构的维修加固提供可靠的依据。     

小波分析在桥梁健康监测中的应用研究

基于钢筋混凝土梁信号采集试验,选用恰当的小波基函数,利用小波分析技术在信号处理和数据分析领域的优势,通过小波分析对信号进行分解和重构,分析桥梁结构在振动时振动信号的奇异性,最终可实现桥梁健康监测中的损伤预警和对结构工程损伤的早期诊断,从而为结构的维修加固提供可靠的依据.     

小波分析在地质雷达数据去噪中的运用

地质雷达广泛运用于公路建设和检测中,而传统的滤波去噪方法已不能满足数据处理的运用要求.通过运用小波与小波包分析进行数据处理,能够取的良好的去噪效果.     

小波分析在地质雷达数据去噪中的运用

地质雷达广泛运用于公路建设和检测中,而传统的滤波去噪方法已不能满足数据处理的运用要求.通过运用小波与小波包分析进行数据处理,能够取的良好的去噪效果.     

小波包-神经网络在摆式列车倾摆控制系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆控制系统故障的特点, 研究了神经网络结合小波包分析进行故障诊断的方法, 采用小波包分解和信号重构的方法, 将在摆式列车试验台上采集到的振动信号分解到不同的频带以提取有关的故障信息, 并将振动信号各频带内的能量特征作为训练样本输入前向神经网络, 用优于改进梯度下降法的Levenberg- Marquardt优化方法对网络进行训练, 对倾摆控制系统的常见故障进行识别和诊断。实践表明, 该方法对摆式列车倾摆系统故障的诊断是可靠的。     

小波滤波器在弱信号检测中的应用及设计

根据小波变换的多尺度分解特性,构造了一种小波能量积累器,将不同分解尺度上的能量进行积累。在此基础上设计了一种用于弱信号检测的小波能量检测法,并对低信噪比信号的检测进行了仿真实验。仿真结果表明,该检测法对低信噪比信号是比较有效的,而且与传统的脉内累加平均的信号检测方法相比,文中提出的信号检测方法具有一定的优越性。     

应用小波变换检测噪声中的信号

研究了基于小波变换的信号检测问题,提出了多分辨似然比的概述,表明对检测问题存在一些特定的时频空间,在其中信号的大部分能量得到保存,而噪声能量很快减少,因此应用小波变换,通过对特定的时频空间的似然比分析较容易判断噪声是否存在信号。     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

改进的混合高斯模型视频运动目标检测算法

针对混合高斯模型背景建模在视频运动目标检测中的不足,提出了将混合高斯模型与三帧差分相结合来对视频中运动目标进行检测的算法。由混合高斯模型得到前景和背景,利用当前帧与混合高斯模型所得到的背景相减可以得到一个前景,使用三帧差分和边缘检测得到运动物体的精确轮廓,对此轮廓进行填充得到一个前景,将此三步前景进行运算得到最终的结果;通过新的更新策略来快速地对背景进行建模,以像素点的稳定性来调整像素点的更新速度,从而减少算法运算量,提高算法的运行速度。     

Novel Adaptive Beamforming Algorithm Based on Wavelet Packet Transform

An analysis of the received signal of array antennas shows that the received signal has multi-resolution characteristics, and hence the wavelet packet theory can be used to detect the signal. By emplying wavelet packet theory to adaptive beamforming, a wavelet packet transform-based adaptive beamforming algorithm (WP-ABF) is proposed . This WP-ABF algorithm uses wavelet packet transform as the preprocessing, and the wavelet packet transformed signal uses least mean square algorithm to implement the adaptive beamfonning. White noise can be wiped off under wavelet packet transform according to the different characteristics of signal and white under the wavelet packet transform. Theoretical analysis and simulations demonstrate that the proposed WP-ABF algorithm converges faster than the conventional adaptive beamforming algorithm and the wavelet transform-based beamforming algorithm. Simulation results also reveal that the convergence of the algorithm relates closely to the wavelet base and series; that is, the algorithm convergence gets better with the increasing of series, and for the same series of wavelet base the convergence gets better with the increasing of regularity.     

基于小波包变换相关性的信号降噪方法及齿轮故障诊断

介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法,研究了该方法的降噪效果,同时比较小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

GPS动态实测数据的小波降噪

介绍了小波变换理论,阐述了小波降噪原理、算法及3种噪声处理方法,概括描述了4种阈值规则的选取方法,以及在选用不同的小波基函数和分解层数对降噪效果的影响。在假设噪声为高斯白噪声的前提下,根据小波分解和重构法,对含噪信号进行降噪处理,并对GPS接收机得到的实测信号进行分析和效果比对。     

Clinical Detection and Feature Analysis on Neuro Signals

Research on neuro signals is challenging and significative in modern natural science. By clinical experiment, signals from three main nerves (median nerve, radial nerve and ulnar nerve) are successfully detected and recorded without any infection. Further analysis on their features under different movements, their mechanics and correlations in dominating actions are also performed. The original discovery and first-hand materials make it possible for developing practical neuro-prosthesis.     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

基于小波分析的电控发动机故障诊断

利用小波系数分析发动机转速信号,把转速信号的小波分析结果与发动机各缸的性能参数进行时比,从而来判断发动机断缸故障.实践证明是切实可行的.     

基于小波变换的高速公路意外事件检测

试验表明,基于一维连续小波变换、一维离散小波变换和二维离散小波变换建立的高速公路意外事件检测模型原型具有优良的检测性能,检测在Califonia8#基础上提高了195%,同时检测时间缩短为原来的3.4%.