基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法．首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果．为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化．实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果．而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的．     

基于优化小波基的电力故障暂态数据压缩研究

在论述基于 辨分析的小波基构造方法和小波分解理论的基础上,针对电力故障信号富含瞬时性强、衰减快暂态成分的特点,研究了基于信号离用小波逼近品质,即离散逼近时域二范数最大的小波基优化方法。分析表明,基于优化小波基的离散小波变换对电力故障暂态数据具有较主的压缩比和较小的重构误差。     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集理论的柴油机燃油系统故障诊断研究

针对柴油机燃油系统的故障种类多的特点利用小波方法对燃油波形进行分析,提取时域及频域的故障特征参数,并使用粗糙集理论对这些故障特征参数进行约简,达到简化故障识别的神经网络的结构、加快辨识速度的目的.最后用RBF神经网络对所模拟的各类故障进行辨识,证实了粗糙集理论在柴油机燃油系统故障诊断中应用的可行性.     

基于Laplace小波相关滤波法的柴油机气门间隙故障诊断

振动信号中冲击响应信号通常表征着某种故障特征。根据Laplace小波相关滤波法的原理、方法进行气门间隙故障诊断研究。分析了配气相位与气门落座冲击的对应关系。对气门间隙正常及异常情况下的时域波形进行了相关性滤波分析,结果表明,基于Laplace小波相关滤波法能准确定位冲击发生的时刻及频率,有效地判别气门落座冲击。     

基于LabVIEW的柴油机供油系故障诊断系统开发

基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW7.1编写采集分析程序,并以Matlab Script节点形式调用在Matlab里训练成功后的BP神经网络程序,开发了柴油机供油系故障诊断系统。该系统由PCI-6221采集卡获取测取燃油压力波形,利用小波包分解提取特征信号,并组成特征向量输入训练成功的BP神经网络进行典型故障识别,诊断结果通过人机界面输出,从而实现了故障诊断的智能化。     

水下爆炸压力时频分布的小波包分析

为了对舰船结构和设备的冲击环境进行研究,提出了基于小波包分析的水下爆炸压力时频分析方法.研究了短时非平稳水下爆炸压力实验测试信号的时频分布和能量分布规律,从水下爆炸压力时域信号中提取出冲击波,首次和二次气泡脉动压力信号,分析了它们在不同频带的能量分布规律.结果表明,基于小波包的时频分析方法可以提取水下爆炸压力不同时段的信号进行能量和频率分析,水下爆炸压力中以低频成分为主的气泡脉动压力产生的能量接近总能量的一半,是使安装频率为数十赫兹的舰船设备产生冲击振动的主要能源.     

基于小波变换-模糊控制的复合电源能量管理

以锂电池-超级电容构成的复合电源电动汽车为研究对象,在满足动力性能的前提下,为实现超级电容在合理的荷电状态（SOC）下承担高频率信号,且锂电池承担低频率信号的目标,建立了实时小波变换-模糊控制的能量管理控制策略。基于Matlab/Simulink和ADVISOR软件搭建整车模型,并在NEDC循环工况下进行仿真测试。仿真结果表明,与单一锂电池相比,在小波变换-模糊控制策略下,复合电源锂电池的驱动峰值电流降低了20.68%,寿命提高了16.74%。搭建了按一定比例缩小的复合电源系统试验平台,并在NEDC工况下进行试验验证。结果表明,小波变换-模糊控制策略对复合电源电动汽车的能量管理具有良好的控制效果。     

基于电机定子电流分析的机车齿轮箱故障诊断

机车传动系统齿轮故障诊断对保障列车行车安全有重要意义,因此将牵引电机定子电流分析用于齿轮故障诊断。齿轮局部损伤引起齿轮系扭矩波动,扭矩的波动使驱动电机定子电流多个频率成分发生相位调制,在定子电流频谱中产生边频带,分析这些特殊频率成份就可以检测齿轮故障。齿轮早期故障产生的边频带幅值非常微弱,通常被电机结构引起的谐波成份和噪声掩盖。双树复小波变换保留了常规小波局部分析特性,又能有效抑制平移敏感性和频率混叠。提出了一种新的无传感器机车齿轮故障诊断方法,用双树复小波分析牵引电机定子电流,抑制噪声排除临近频率的干扰。30 t轴重货运机车正线运转实验证明,提出的方法能有效诊断机车齿轮故障。