应用小波变换方法分析内燃机示功图

介绍小波变换处理频变信号的方法，并应用Ｍａｌｌａｔ算法对一台４１３５柴油机示功图进行不同频段的分解。     

小波变换在信号奇异性分析中的应用

阐述了在奇异信号分析中,小波变换较傅立叶变换及短时傅立叶变换的优势,描述了小波变换在奇异信号分析中的应用。     

交通流状态辨识小波算法研究

针对智能交通系统的开发和交通流特性，应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法建立交通流状态辨识方法，利用多种小波系数与交通流参数之问的相应变化规律进行交通突变状态的辨识．交通流状态的突变多与交通事件直接相关，故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法参数进行了标定及离线测试．将算法与几种传统算法分别进行了性能比较，结果表明Mallat分解算法在交通流突变状态实时辨识方面具有很好的性能．     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

工程爆破振动信号分析中的小波分析

应用小波－富里叶综合分析方法对爆破振动信号进行时频域分析,从爆破振动测试信号中分离出真实的振动信号,并对爆破振动信号的频率特征进行精细地分析,从而为在爆破振动安全规程中引入速度－频率准则提供了一种可行的技术手段。     

基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析

道路上的交通流数据通常是以20-30秒间隔采集并传递到交通管理中心的，为了使这些数据能够广泛地运用于各种交通用途，必须采用合理高效的集成方法对其进行处理。传统的数据集成方法基于数理统计的理论，该方法不能有效地去除数据中的噪音。近年来迅速发展的基于小波变换的交通流数据集成方法克服了这一缺点，通过对交通流数据的频率特性进行详细分析能够使集成更加高效，准确满足不同的交通用途对集成的需求。但该方法尚未作进一步的灵敏度分析，本文通过对数据集成中小波函数和数据样本量这两个重要参数的分析，从理论的角度探讨了这两个参数变化对数据集成的影响。然后以北京市三环上的交通流数据为例，计算得到了数据集成建议采用的小波族和小波阶数，以及合理的最小样本量。该结论对数据集成在将来的实际应用具有指导意义。     

基于小波变换在图像去噪中应用

基于噪声是影响图像质量的重要因素.噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像信噪比下降.本文将小波阈值去噪与维纳滤波结合起来,在小波域进行维纳滤波.设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换,对静态图像和动态影像进行去噪实验,结果表明改进的小波域去噪方法相比其他方法能够获得较好的视觉效果和较高的信噪比.     

小波技术在车牌识别中的应用

详细论述了车牌识别技术的原理和常用方法,叙述了车牌识别过程的特点和难点,并针对上述情况,提出了利用小波技术可以解决车牌图像预处理、图像分割和字符识别等过程的理论依据。同时,以字符识别为例给出了以小波变换为核心的算法。     

工程爆破振动信号分析中的小波方法

应用小波 富里叶综合分析方法对爆破振动信号进行时频域分析, 从爆破振动测试信号中分离出真实的振动信号, 并对爆破振动信号的频率特征进行精细地分析． 从而为在爆破振动安全规程中引入速度 频率准则提供了一种可行的技术手段     

小波变换及其在涡流无损检测中应用

本文研究了小波变换原理及其在缺陷涡流无损检测中的应用。提出了一种对金属材料表面缺陷的特性和结构进行分析的方法     

Power System Transients Analysis by Wavelet Transforms

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.     

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。     

长江上游流域径流年内分配特征分析

根据长江上游主要测站径流资料,分析了年内分配不均匀系数、集中度和集中期、变化幅度等特性。分析站点包括金沙江屏山站、岷江高场站、嘉陵江北碚站、长江上游干流寸滩站及乌江武隆站。结果表明:北碚站的不均匀性要大于其它站点;北碚站集中性最大,而武隆站最小;武隆站的径流集中期大部分为6月下旬,其它站集中期在7—8月;北碚站的相对变化幅度要大于其它站点,而屏山站最小。进一步应用Kendall秩次相关法分析各站的径流年内分配特征年际变化情况,发现高场站的不均匀性系数、集中度、相对变化幅度存在明显减少趋势。     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

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.     

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。     

基于小波变换的数字水印算法研究

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点,本文系统分析和总结了基于小波域的数字水印算法,并根据水印算法的特点对其进行了分类,详细分析了各类水印算法的各种嵌入和检测技术以及各自的优缺点,最后给出了图像水印算法的测试结果.     

甘肃省道路货运场站资源配置有效性研究

根据2006年甘肃省货运场站的资金、人员投入与吞吐量产出的统计数据,利用DEA方法中的C2R模型计算省内7个地区投入产出比的相对有效性、规模效益特性以及投入量的调整方案,综合评价不同地区货运场站资源的配置效果.结果显示,天水地区在实际年换算吞吐量和设计年换算吞吐量作为产出指标的2种情况下都是DEA有效的,而其他地区要达到这一效果,需要按照评价结果对投入指标进行改进.     

基于小波变换的机械振动故障诊断系统的研究

小波变换具有良好的时频局部性质.论文介绍了小波变换的基本理论,阐述了小波变换用于机械振动信号的奇异性检测以发现机械故障的原理.根据对振动信号小波变换的系数模极值点来定位奇异信号,检测机械故障.给出了系统实现的硬件框图和软件流程.试验表明,系统可以发现故障机械振动信号带有的奇异性,实现旋转机械的故障诊断.