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31.
推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性,指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分,并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化,仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。 相似文献
32.
33.
为了准确评价后张法预应力混凝土结构管道内部的压浆质量,对实际压浆过程中可能出现的缺陷做出定性与定量分析,采用冲击回波法并结合小波神经网络进行无损检测研究。利用管道内置的软泡沫来模拟实际压浆体缺陷开展模型试验,在此基础上通过小波分析探讨冲击回波响应和管道压浆质量之间的关系,并提取测试信号对缺陷敏感的特征向量,创建一个单隐层的BP神经网络对预应力管道的压浆质量进行诊断。最后结合实际工程现场试验,完善智能评价系统。研究结果表明:经过训练、测试的3层BP神经网络具有很好的抗噪性能,在5dB噪声干扰下能够稳定和较准确地识别出缺陷大小,且诊断误差很小;实际工程的现场测试进一步验证了该方法的有效性。 相似文献
34.
针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高. 相似文献
35.
In contrast to Fourier transform,wavelet transform is especially suitable for transient analysis because of its time-frequency characteristics with automatically-adjusted window lengths.Research shows that wavelet transform is one of the most powerful tools for power system transient analysis.The basic ideas of wavelet transform are presented in the paper together with several power system applications,It is clear that wavelet transform has some clear advantages over other transforms in detecting.analyzing,and identifying various types of power system transients. 相似文献
36.
分析了SAR的方位向多普勒参数与工作几何结构的关系,基于此提出了利用Radon变换实现SAR多普勒参数估计的方法.该方法能够准确地估计出实时多普勒中心和多普勒调频率,且避免了多普勒中心估计中的多普勒模糊问题,计算机仿真验证了该算法的有效性. 相似文献
37.
基于Curvelet变换阈值法的地震数据插值和去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
成功的信号分离和去噪依赖于所用的变换能否足够稀疏地表达该类信号.事实上,信号在某变换域的系数越稀疏,阈值去噪的效果也就越好.Curvelet变换是一种非自适应的多尺度.多方向性变换,地震数据在Curvelet域有着几乎最优的稀疏表达.最近的研究表明,Curvelet阈值能够得到比小波阈值更好的随机噪声抑制效果,更高的提... 相似文献
38.
铁路轨检车轴箱振动加速度消趋方法的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
振动测量数据中往往包含了趋势项,这些趋势项对数据的分析会产生很大的影响,尤其在积分过程中,这种影响会进一步放大,所以消除趋势项是数据分析的基本前提。对包含在轴箱加速度中的趋势项进行消除,并进行双积分以达到与轨面高低不平顺进行比较的目的,采用了三种消趋方法进行对比分析的方式,三种消除趋势项的方法(多项式拟合消趋,滤波消趋及小波消趋)对实测数据的分析结果为:多项式拟合消趋不适于轴箱加速度的积分分析,而滤波消趋与小波消趋能适于这种分析,进一步,从波形包络来看,小波消趋与原波形最接近。最后提出了适合于轴箱加速度分析的消趋方法及其相关参数值。 相似文献
39.
A new robust watermarking approach was proposed in 2D continuous wavelet domain (CWT).The watermark is embedded into the large coefficients in the middle band of wavelet transform modulus maxima (WTMM) of the host image.After possible attacks,the watermark is then detected and extracted by correlation analysis.Compared with other wavelet domain watermarking approaches,the WTMM approach can endow the image with both rotation and shift invariant properties.On the other hand,scale invariance is achieved with the geometric normalization during watermark detection.Case studies involve various attacks such as shifting,lossy compression,scaling,rotation and median filtering on the watermarked image,and the result shows that the approach is robust to these attacks. 相似文献
40.