HXD1C机车粘着利用控制的研究与优化改进

针对HXD1C机车在兰州铁路局实际运营过程中遇到的几个问题,对机车粘着利用控制软件做出相应的改进.同时介绍了基于加速度微分的控制策略,提供相关的试验波形.结果表明粘着利用控制软件的改进切实提高了HXD1C机车在长大坡道和小曲线半径线路条件下的牵引性能.     

车轮磨耗仿真中踏面更新策略研究

基于车辆系统动力学仿真和Braghin踏面磨耗模型计算车轮踏面上的磨耗深度分布,并采用小波滤波、滑动平均和傅里叶变换平滑3种方法对踏面磨耗深度曲线进行平滑。结果表明,小波滤波的平滑效果优于滑动平均和傅里叶变换平滑方法;更新磨耗深度越大,对磨耗行为和轮轨几何接触关系影响越大。因此,建议在最大磨耗深度达到0.1 mm时对仿真计算用的车轮型面进行更新。     

基于比值的小波域数字音频盲水印算法

针对一些水印算法存在的不足提出一种基于离散小波变换的适于版权保护的数字音频盲水印算法。算法对能量的概念作了新的定义,对其设计原理和过程作了理论分析和实验验证。算法实现时先分帧音频并对各帧作n级离散小波变换,然后计算n级小波系数近似分量前后两部分的能量比值,并放大;再将放大后的比值修改为奇数或者偶数以嵌入水印,最后按与嵌入时相同的比例缩小第n级小波系数近似分量的前半部分并作小波逆变换,得到水印音频。算法根据n级小波系数近似分量前后两部分能量放大后比值的奇偶性提取水印,实现水印的盲检测,提取水印不需原始音频。采用混沌加密水印信号,缩放因子也是密钥,算法安全性得到双重保护。仿真结果证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

小波变换在轨道静态功率谱密度获取中的应用

利用小波变换将轨道不平顺信号和所得谱图信号分解到互不重叠的频带上，结合小波阈值处理技术，对小波高频系数进行阈值量化处理，滤掉其中某些频段内的干扰与噪声信号，然后对信号进行重构，从而实现了对信号的去噪和对谱图信号的平滑处理。结果表明，该方法成功地获取了轨道静态功率谱密度，有效提高了轨道静态参数信噪比和轨道静态功率谱密度图的可视性。     

一种对称小波重构算法及其在突变信号检测中的应用

分析了在奇异信号检测等问题中，使用Mallat算法对信号小波系数做单支重构波形存在失真的原因．通过调整Mallat算法的运算流程，得到了小波变换的一种基于共轭正交滤波器组的重构算法．理论分析与仿真试验结果表明，文中算法使上述失真现象得到了改善，同时具有正交性、对称性和有限支撑性等优良性质，可用于对信号作精确的分析。     

基于小波变换的高速公路意外事件检测

试验表明,基于一维连续小波变换、一维离散小波变换和二维离散小波变换建立的高速公路意外事件检测模型原型具有优良的检测性能,检测在Califonia8#基础上提高了195%,同时检测时间缩短为原来的3.4%.     

小波包分析在头肩序列的人脸检测中的应用研究

根据可视电话以及视频会议的视频处理对象，主要是头肩序列的特点和人眼的视觉特性，结合小波包分析，提出了一种综合小波包分析、人脸肤色和人脸几何特征的人脸检测方法．试验表明，该方法在彩色头肩序列的人脸检测中性能良好．     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

基于小波包分解和特征能量提取技术的车内传导干扰源识别

车内大功率用电设备的电压波动是车内产生传导干扰的主要原因。文中介绍了通过对采集的干扰信号进行小波包分解,对系数进行最小风险的去噪处理,然后提取特征能量来识别车内传导干扰源。最后采用EM-test设备发生干扰信号进行实验,结果表明该方法对车内电压波动的主要干扰源有较强的识别能力。     

基于多分辨率近似熵的发动机声信号特征提取

介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小波包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果。