尺度适应性二代小波的图像去噪方法

根据二代小波变换的基本理论和特点,研究二代小波对图像去噪的效果。提出基于二代小波的尺度适应性分解算法,并使用改进阈值函数进行阈值分析后再对噪声图像进行去噪处理。实验结果证明,使用尺度适应性二代小波对图像去噪比其他方法具有更好的效果,去噪后的图像信噪比大大提高。     

基于曲波变换的高铁绝缘子状态检测方法

针对高铁接触网绝缘子破损的不良状态图像检测问题,提出一种利用曲波变换的绝缘子不良状态定位检测方法。先通过Radon变换实现绝缘子角度的确定,接着运用曲波变换对系数矩阵进行统计处理,最后实现绝缘子的角度调整、定位和破损情况判断。该方法能够精确定位绝缘子,并给出不良状态的判断,可以为工程应用提供技术参考。     

一种低信噪比环境下的基音检测方法

噪声是低信噪比环境下影响基音检测准确率的主要因素之一,为此提出一种基于形态学滤波和小波变换相结合的基音检测方法。该方法首先用形态学滤波器滤除噪声,突出基音。然后在小波域利用Teager能量算子区分清、浊音,通过浊音小波系数模的极大值提取基音。实验结果表明,在信噪比较小时该方法也能准确地检测出语音信号的基音,与传统的基音检测方法相比,该方法有较强的抗噪性。     

交直流转换场牵引供电系统技术研究

新建水曹铁路(AC25kV)与既有卑水线(DC1650V)在木厂口站接轨,本文以"如何实现2种制式供电系统的安全可靠转换"为目的,借鉴国外经验,结合工程实际,研究在木厂口车站设计"交直流转换场"牵引供电系统技术方案及操作程序。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

基于能量分配的特定畸形波序列的数值模拟

文章对一个理论畸形波序列进行了数值模拟并且将数值结果与理论值做了对比.采用速度入口方法以实现波浪模拟.在造波边界处不考虑高阶波浪成分,只输入线性波浪速度.分别采用三种不同分辨率的网格进行数值模拟,以找到足够有效捕捉自由面的网格模型.考虑到快速傅里叶变换不能反映畸形波的时频特征,因而引入小波变换研究畸形波传播过程中的能量变化.最后比较了北海实测畸形波和文中理论畸形波小波变换的差异.     

利用电力电子技术构建的新型牵引供电系统

由于当前牵引供电系统结构的特殊性,存在着谐波、无功、负序、通信干扰、"过电分相"等其自身无法解决的问题.其中"过电分相"还对高速铁路的安全、可靠运行构成了威胁.文章提出了利用电力电子技术和不同接线方式的变压器以及AT牵引网构成的新型牵引供电系统.新系统采用了AT供电方式,具有综合经济技术性能优越的通信防护效果,利用电力电子技术滤除了谐波、补偿了无功、消除了系统不平衡,实现了同相供电,解决了过电分相问题.分析仿真证实新型牵引供电系统不但可以解决当前牵引供电系统所存在的问题,且可以提高供电的质量与效率,增强供电的可靠性与安全性.     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法

为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。基于此,提出基于自适应Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法。仿真实验与实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,减少人工干预,能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。