一种M带小波的构造方法及其应用

传统2带小波变换在高尖载波信息中提取暂态居分的应用中存在局限性,M带小波变换弥补了这一缺陷,在探讨M带小波基的构造条件的基础上,研究了一种基于余弦调制完全重构滤波器组的M带小波基的构造方法,仿真分析了局部放电暂态信号的6带小波变换的特点,展示了该M带小波基构造及其应用的优点。     

多小波的多分辨率分析在电力信号处理中的应用

简要介绍了多小波的多分辨率分析方法．以电力系统故障电压信号为原始信号，探讨了多小波在故障检测、故障数据压缩以及故障信号去噪方面的应用，并与传统小波进行了详细比较．仿真算例表明，选择合适的预处理方法，多小波总体上能比传统小波取得更好的效果．     

基于RFID的路径数据压缩研究

在无线射频（RFID）广泛应用过程中产生海量数据,由于其数据与一般数据存在差异而且占用较大的存储空间,所以对RFID数据的存储问题亟待解决,对此首先对车联网（IOV）收集的RFID路径数据从地点维和时间维两方面进行了预处理,之后采用改进的LZW方法进行压缩存储,对阈值的判断方法进行改进,从而高效地完成RFID路径数据的压缩存储.实验结果表明,该算法达到了路径数据存储占用较少空间的目的,同时也为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.     

基于小波分析的电力参数交流采样信号去噪方法

介绍了应用小波分析方法进行信号去噪的基本原理,基于阀值小波变换去除信号高、低频噪声,然后应用小波包分解方法获取信号的特征量从而进行信号的重构,消除瞬态突变干扰信号.论述了电力参数交流采样信号的特点,并对系统结构和组成进行了分析.实验结果表明:该方法可以有效地进行信号的消噪,并获取真实的采样测量信号.这种方法对其它类似系统也具有一定参考价值.     

基于小波基函数的语音增强研究

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,在时间上和频率上都有很好的局部性,小波变换可同时进行时域和频域分析,具有多分辨特性,特别适合于处理非平稳信号。小波基是由小波函数经过平移和伸缩得到,具有简单、灵活、随意的特性和多分辨分析的功能。通过计算机仿真小波基函数对语音去噪的实现,并分析了不同阀值函数在语音处理中的效果,仿真结果表明,这些方法的运用能有效改善语音的失真程度,具有一定的实践指导意义。     

基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究

由于多小波分析方法的特殊性,需要对原始信号进行预处理.不同的预处理方法对多小波去噪效果有着非常明显的影响.文中介绍了多小波理论,选用GHM多小波,采用了4种预处理方法对信号进行预处理,分析了基于这4种方法进行信号去噪的结果,并与单小波处理结果进行了比较.将比较结果应用于检测系统输出电压信号进行分析,结果表明,利用多小波变换方法对暂态信号去噪比用单小波方法具有明显的优越性.     

电力贯通线故障测距方法的适应性分析

首先分析比较铁路电力贯通线与普通电力线路的异同，并针对贯通线单相接地的故障特点，独立地提出了对贯通线单相接地故障测距装置的基本要求。然后，探讨了行波法、阻抗法和智能法等故障测距方法的主要特点，并就这三种故测方法对贯通线的适用性提出了自己的见解。最后根据分析结果得出对于贯通线单相接地故障测距具有一定指导意义的结论。     

基于异构小波基函数的语音增强方法研究

小波基函数的正交程度不同,消失矩、支撑性等也都不同,因此,选用不同的小波基函数会有不同的语音增强效果.本文通过对小波基函数性能研究和筛选,实现了小波基函数在语音增强中的不同作用,同时还提出了一种基于语音信号浊音段和清音段的可变阈值的语音增强实现方案.计算机仿真结果表明:这些方法的综合运用不仅能有效提高语音信号的信噪比,而且在很大程度上改善了语音的失真度,具有一定的实践指导意义.     

基于动态链数据压缩的打印机绘图

本文提出的基于动态链数据压缩的打印机绘图算法,其既对图形数据作了有效压缩,又提高了绘图速度,并解决了文字输出,将图形和文字统一起来。克服了其它方法的不足。     

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通过对ITS数据的频率特性进行详细分析,近年来迅速发展的基于小波变换的数据集成方法能够高效地满足不同交通用途对数据集成的需求。但现有的集成方法仅通过ITS数据序列之间的共同特性来反映数据的本质特征,忽略了数据集成过程的信息损失问题,本文通过引入信息损失指标,建立双侧最优化的集成方法,提升了数据集成的准确性。在此基础上,开发了基于MATLAB平台的数据集成软件,以北京市三环的交通流数据为例进行了实例分析,提出实际工作中应用数据集成方法的建议。     

小波和Kalman滤波用于GPS数据去噪方法分析

根据小波分析基本理论和GPS信号噪声特性,将小波分析这一数学工具应用到GPS数据的去噪处理中,同时引入Kalman滤波方法,将其与小波分析方法有机结合,进而提出利用小波分析的自适应Kalman滤波方法进行GPS数据去噪处理。     

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.     

基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测

根据相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机强大的非线性映射能力和小波核函数的局部分析和特征提取能力,提出了一种基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关系进行了探讨。仿真结果表明,该预测方法能精确地预测电力负荷,而且在电力负荷序列的最佳嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果,这一结论预示着小波支持向量机是一种预测电力系统短期负荷的有效方法。     

基于小波和逻辑法的多目标跟踪数据处理

智能交通系统(ITS),常常要采用传感器对交通目标进行实时定位监控,但被跟踪目标的不确定性以及原始数据通常存在大量噪声的干扰,这对数据融合的精度产生很大的影响.针对这一问题,采用小波变换多尺度分解与重构结合阈值消噪的方法对原始数据进行降噪处理,它能很好的保持原始信号的瞬变特征,并对处理后的数据采用逻辑法进行目标航迹起始...     

基于整数提升小波和Rice编码的机车信号波形数据的无损压缩方法

针对铁路现场机车信号实际运用情况,提出了一种基于整数提升小波变换和Rice编码的机车信号记录波形数据的无损压缩方法.该方法利用提升结构的整数小波原位运算实现对信号波形数据的快速预测和更新,再对变换后的数据进行Rice无损压缩编码.实验证明,该方法能够达到对机车信号记录器波形数据进行快速、高效的无损压缩存储的要求.     

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.