甘肃省岷县站年平均径流量小波分析

利用小波变换对年均径流量时间序列的多时间尺度变化特征进行了分析,小波分析不仅能识别年径流的主要周期,而且还能给出其时频局部化结构,很容易观察出各种时间尺度强弱变化、分布和突变点．以甘肃省洮河岷县站（1957—1998年）年平均径流量为基本资料,计算分析表明,其径流量时间序列的时间尺度在时间域上分布不均匀,具有显著的局部化特征;不同时间尺度的丰枯阶段不同,因此径流丰枯变化与时间尺度大小有着紧密的联系,同时还分析出了年均径流量具有2a、9a左右、22a和32a左右的主要周期,其中22a为第一主周期．     

基于负压波-流量法的管道泄漏检测试验系统(英文)

构建了一套基于负压波和流量的管道泄漏检测试验系统.该系统利用研华PCI-1710HG数据采集卡实时采集管道的压力和流量数据,利用小波变换去除混杂在压力和流量数据中的噪声信号,采用连续小波变换检测压力和流量数据的奇异点从而实现泄漏的检测与定位.监测系统的软件部分采用NI公司的图形化编程语言LabVIEW开发.该系统能及时检测管道泄漏并进行定位.     

离心铸管机测控数据压缩应用研究

在离心铸管机的运行过程中,有大量的温度、压力等测控数据需要保存.本文在总结传统数据压缩算法的基础上,根据实际需要,以离心铸管机的温度参数为对象,采用小波网络的原理,给出一种数据压缩算法,该算法已得到实际应用,其效果良好.     

基于傅立叶变换和奇异值分解的路面脱空判定

声振法检测水泥混凝土路面脱空所采集的是声振信号,可用频谱图分析,采用奇异值分解可有效地提取特征矢量,并将特征矢量送入神经网络进行模式识别。分析结果表明,能在车辆噪声干扰下有效地识别水泥混凝土路面板下地基的脱空情况,为检测路面板下地基脱空的方法提供了理论依据。     

基于EMD和HHT的内燃机瞬时转速信号分析

简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本方法和原理,对4缸汽油机在转速2 500 r/min、扭矩83.6 N.m工况下的瞬时转速信号进行了EMD分解,将分解后的各个固有模态函数(IMF)分量作了HHT变换和FFT变换,得到了各IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值随时间变化的关系,结合内燃机理论,分析各个分量产生的原因。研究结果表明,EMD算法能够有效地分离瞬时转速信号中的各个频段的信息,并且各IMF分量都有其物理意义。     

梁结构的区间B样条小波混合有限元法

基于梁结构的广义变分原理和区间B样条小波(BSWI)插值,提出梁的区间B样条小波混合有限元法,建立了分析细长梁和弹性地基梁的静力弯曲、振动模态和稳定性问题的求解通式.根据BSWI函数区间边界的数值特征,得到了梁常见边界条件下的挠度和弯矩小波系数值.BSWI混合有限元法可同时直接求解梁结构的挠度和弯矩,克服了位移有限元法弯矩求解精度不高的缺点.算例结果表明,BSWI混合有限元法计算梁弯矩的精度比BSWI位移有限元法提高了10.9%,说明了BSWI混合有限元法在梁结构应用中的有效性和精确性.     

基于双置乱与奇异值分解的彩色图像水印算法

提出了一种基于水印和载体双双置乱的安全水印算法。首先将载体图像由RGB色彩空间转换为YUV彩色空间,再经Fibonacci变换置乱后,对Y分量进行8×8分块,对各块进行奇异值分解。将二值图像经过Arnold置乱后嵌入到Y分量的各块的奇异值中。经仿真实验证明,该算法对JPEG压缩、剪切、旋转、滤波等几何攻击具有比较好的稳健性。     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

���ڷ��²���Contourlet�任�Ľ�ͨͼ���ںϷ����о�

电视监控是智能交通监控系统的一个重要组成部分,其目的是通过对视频交通图像处理进行车辆、行人、环境等的监控. 根据非下采样Contourlet变换具有多分辨率、多方向性和平移不变性的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦交通图像融合方法. 融合策略采用低频系数取平均,高频系数基于邻域、兄弟和父节点信息的区域特征衡量取最大值法. 将本文的方法与小波变换、脊波变换及Contourlet变换相比较,实验结果表明,该方法取得了更好的融合效果,提高了图像质量,满足智能交通监控系统的要求.     

基于非下采样Contourlet变换的交通图像融合方法研究

电视监控是智能交通监控系统的一个重要组成部分,其目的是通过对视频交通图像处理进行车辆、行人、环境等的监控. 根据非下采样Contourlet变换具有多分辨率、多方向性和平移不变性的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦交通图像融合方法. 融合策略采用低频系数取平均,高频系数基于邻域、兄弟和父节点信息的区域特征衡量取最大值法. 将本文的方法与小波变换、脊波变换及Contourlet变换相比较,实验结果表明,该方法取得了更好的融合效果,提高了图像质量,满足智能交通监控系统的要求.