考虑传输函数特性的行波幅值比较式纵联保护原理

为了精确描述行波在输电线路上的传播过程及其衰减规律,挖掘其携带的故障信息并应用于输电线路继电保护,将线路时域上的波动方程进行Laplace变换,分析了有损均匀传输线的戴维南等效电路,建立了故障附加网络的集总等效电路.在此基础上,推导出输电线两端初始反向行波的数学关系,并提出一种考虑传输函数特性的行波纵联保护算法.该算法利用S变换提取初始行波,计算线路两端初始反向行波的衰减比,依据衰减比识别区内外故障.最后,利用PSCAD/EMTDC仿真数据对保护算法进行测试,结果表明:区内故障时,衰减比大于0.81,区外故障时,衰减比接近0,说明保护算法能可靠识别区内外故障,从原理上克服了线路模型误差、线路参数不确定性等因素产生的不利影响.      

基于小波变换的气缸内表面磨损检测的研究

经典边缘提取算法是以原始图像为基础，对噪声信号和边缘信号不加区分地使用边缘提取小波利用其在各个分辨率下具有时域和频域特性检测出图像边缘，并消除了噪身对图像的污染在实际应用中，很好地完成了对柴油机气缸内表面损坏的检测．     

概率Hough变换在仪表检测中的应用

介绍了图像处理技术在汽车仪表检测中的应用。利用图像处理技术,如阈值分割、图像膨胀、图像细化等各种图像处理方法进行图像处理。对表盘指针的识别,采用了一种概率Hough变换法。     

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。     

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.     

基于图像小波变换的数字水印

提出了一种基于小波变换的数字水印的嵌入与检测方法。这种方法充分利用小波变换的特点,在原始图像的适当位置加入水印,采用盲水印算法检测图像中是否含有水印。     

航空发动机转子碰摩故障瞬时频率诊断方法

分析了航空发动机转子碰摩故障振动信号的基本特征, 提出了故障信号瞬时频率诊断方法。运用解析小波将故障信号变换到小波域, 利用小波系数的振幅和相位信息综合确定瞬时频率, 根据瞬时频率的特征诊断故障, 并对比了故障信号瞬时频率诊断方法与窗口Fourier变换方法故障诊断结果。数值分析结果表明: 利用瞬时频率诊断方法提取碰摩信号的瞬时频率比利用窗口Fourier变换得到的结果更精细, 并可获得用短时Fourier变换无法得到的一些瞬时频率曲线。     

刚性路面动态应变响应的变换域分析

为了研究移动常载荷与谐波载荷作用下刚性路面的动态应变响应, 把路面视为弹性地基上的无限大薄板, 利用三维Fourier变换在时间与空间变换域内建立移动载荷的公式, 分析了粘滞阻尼、车速、载荷大小对应变响应的影响。采用5个混凝土埋入式应变传感器, 建立实验环境, 进行路面应变响应测量, 并对测量结果和仿真结果进行了比较。比较结果表明: 车速与阻尼对上述两种载荷作用下板的应变响应影响较大, 移动谐波载荷作用下刚性路面动态应变比常载荷产生的应变响应要大, 移动谐波载荷作用下的响应稍大于实测结果。     

基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.     

形态小波变换在轴承故障信号处理中的应用

基于数学形态学的形态小波变换是对信号基于形态特征的非线性分解，选取合适的信号分解算子既能够抑制噪声，又能够提取信号中的冲击成分。形态小波变换只有加减法和取极大、极小运算，与通用的时频分析方法相比计算简单。仿真数据和实验信号的分析表明：形态小波变换能够准确有效地提取轴承故障的特征频率成分，适用于轴承故障的在线诊断。