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271.
用转向盘转向小波能量熵的分布来衡量转向操作的不平稳性,不涉及转向具体角度,受道路线形影响小,因此理论上采用转向熵的驾驶疲劳检测方法比采用具体转向值具有更高的精度.在此之前需确定转向熵与驾驶疲劳之间的关系.模拟驾驶实验表明,转向小波能量熵与疲劳程度之间存在正相关关系.首先去除转向盘转向信号中道路线形影响,然后利用Daubechies小波对其进行分解,以200 s为信号采样长度计算转向信号沿第5尺度的小波能量熵分布,并利用平滑修正窗修正偶然因素对能量熵分布的影响,发现随着疲劳的加深,转向能量熵呈上升趋势.对实验样本分析表明,驾驶员在疲劳发展过程中能量熵变化范围为0.05~0.24:最大值在0.16~0.24之间,最小值在0.05~0.11之间.驾驶人进入深度疲劳时转向小波能量熵比刚刚出现疲劳迹象时要增长50%~60%. 相似文献
272.
273.
用扭转弹簧模拟裂缝损伤,推导了移动荷载作用下裂缝损伤梁的动力响应.通过对损伤梁在移动荷载作用下的位移响应参数进行小波变换,用小波系数灰度图和小波系数模极大值轨迹图识别损伤位置,用可以评价信号奇异性特征的Lipschitz指数评价损伤程度,考察了不同损伤程度、多损伤位置和测点位置,荷载速度和荷载大小及噪声等因素的影响.数值计算表明该方法具有很好的识别效果. 相似文献
274.
基于小波分析的车轮六分力信号的去噪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了利用小波分析去噪的原理,分析了小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和阈值法3种信号处理方法的特点,详述了利用阈值法处理信号时选择小波基、确定分解层、阈值处理和信号重构的方法。利用Matlab的小波分析工具箱对车轮纵向力信号进行去噪分析应用,结果表明:小波分析能很好的区分信号里的突变信号与多余的噪声,通过小波重构得到去噪后的车轮分向力突变的信号。本设计具有一定的应用价值。 相似文献
275.
针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法。运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价。实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性。 相似文献
276.
针对道岔转换设备退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,提出一种基于小波包分解与GG聚类的退化阶段划分方法.首先对采集的ZYJ7转辙机工作功率曲线进行小波包分解,获得表征道岔转辙机状态的特征向量,构建退化性能指标;其次采用GG模糊聚类方法对道岔转辙机性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后选用分类系数、平... 相似文献
277.
对贝叶斯人脸识别公式进行了简化,在此基础上设计了基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法.首先对人脸图像进行小波分解,把分解得到的低频子图与类内均值做差作为类内差异图像进行贝叶斯测试,选择相似度最高的N幅图像作为候选图像,然后对候选图像再次利用高频子图与对应频段的类内均值做差作为模式矢量并行进行贝叶斯测试,通过加权排序得到最后结果.实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
278.
采用VISSIM软件模拟交通事件,获得交通流数据,作为检测系统的训练源数据.利用MAT-LAB软件进行仿真.结果表明:相对于其他算法,该网络结构具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,完全适用于交通事件检测系统,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向. 相似文献
279.
多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法。该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确。通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证。 相似文献
280.
根据接触网的特点和行波故障测距原理,采用了D型行波故障测距法.利用电磁暂态仿真软件ATPDraw搭建了AT供电方式下的仿真模型,然后对故障暂态电流运用小波分析工具进行处理,以检测暂态电流初始行波波头从而实现测距目的.对A型测距法和D型测距法进行比较知D型测距法测距更精确而且受到牵引网结构的影响更小.特别是存在分支站场的牵引网中,D型测距法完全不受分支点反射行波的干扰,可以单独使用实现行波保护. 相似文献