考虑波速特性的小波变换模极大值法的电力电缆局部放电定位研究

电力电缆局部放电的有效检测和精确定位对于保障城市配电网系统的安全可靠供电具有重要意义。首先,通过在实验室搭建10 k V振荡波检测系统对一条497 m长缺陷电缆进行局部放电检测试验,并分析了局部放电信号在电缆中的传播特性;其次,通过比较不同时域定位方法的定位精度,提出采用小波变换模极大值法与自相关方法的联合定位方法以减小定位误差。此外,为了降低波速不定性对局部放电定位精度的影响,对试品电缆的波速特性进行了测量,并提出利用局部放电信号小波变换各尺度中心频率对应的波速进行定位计算,由于各尺度下频率分量较为集中,降低了由于波速不定性带来的定位误差。试验结果表明,振荡波电压能够有效激发局部放电的产生,所提定位方法具有较高的定位精度,满足工程需要。

综合小波和模糊方法的图像边缘检测

为了更好地对图像边缘进行检测,提出一种基于小波局部极大模和模糊方法相结合的图像边缘检测算法.它将图像分为高频和低频部分分别进行处理.高频部分利用小波局部极大模的方法进行边缘检测,低频部分则利用模糊方法进行处理,并对两种边缘图像进行了融合.试验结果证实了该算法的可行性.

小波变换在光谱特征提取方面的应用

人们在处理高光谱图像时一般要对一些典型地物进行光谱分析、特征波段的提取,以便提取出最大量的有效信息,剔除无用或冗余的信息,然后再进行分类识别。采用小波变换的分析方法,选用合适的小波进行分解,根据分解后的高频分量中包含的重要信息,利用局部相邻的正负极值点找出对应于原始光谱曲线上每个吸收带的左右边界;利用局部过零点,即可比较精确的提取出各个吸收带的中心波长。该方法比传统的光谱特征提取方法更简洁、有效,实验证明为一种比较理想的光谱特征提取方法。

二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪

在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)估计,以达到降低噪声的目的·由于这种小波变换具有近似的平移不变性和良好的方向选择性,因此在降噪的同时可以很好地消除主要边缘处的“震铃”效应·实验结果表明;文中算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉效果上都要优于一些传统的降噪算法·

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,为此,文中提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下的小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现不同尺度子图像的小波分解系数之间的权重分配;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.对计算机断层图像和正电子发射断层图像的融合实验证明,所提出的算法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能在保留细节信息的基础上有效抑制噪声.

小波变换在大地回波噪声处理中的应用

基于小波变换的多尺度分辨特性 ,作者对连续信号、脉冲信号和宽平稳白噪声在小波域中不同分解尺度上的模极大值变化规律进行分析 ,根据它们的变化规律用Mallat快速算法设计出一套用于抑制低信噪比雷达回波中的干扰噪声、最大限度提纯真实回波信号的算法 .仿真实验证明 ,该算法对抑制噪声作用明显 ,能较好地提纯雷达回波信号 。

基于二进小波变换的基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法精度低、计算复杂度高、鲁棒性差的缺点,研究了一种采用二进小波变换模极大值进行基音周期检测的算法。仿真结果表明,该算法在强背景噪声下仍可以准确提取基音周期,并且具有复杂度低、分辨率高和实时性好的特点。

基于二进小波变换的电能质量暂态信号的检测

针对暂态电能质量扰动及不易检测的特点,提出一种基于卷积型二进小波变换的电能质量信号定位与检测方法,利用二进小波变换模极大值对应信号的突变点检测电能质量扰动信号,采用Matlab仿真软件对短路故障及电容器投切引起的电压暂态信号进行仿真。结果表明,该法行之有效、尺度定位准确。

基于小波变换的水果红外图像目标识别

边缘在机器视觉应用中是一个很重要的特征。提出了一种新的基于小波变换的边缘检测方法,并对红外水果图像进行识别。它是自动化采摘技术的基础。以二次光滑小波作为小波函数,对水果红外图像进行二维二进小波变换,计算了小波变换结果的局部模极大值点,从而得到了水果红外图像的轮廓。

一种阈值自动设定的小波变换边缘检测方法

边缘检测是提取图像特征的重要手段,本文提出一种阈值自动设定的双阈值小波变换边缘检测方法。小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度分析能力,获得的边缘信息丰富,采用二维静态小波变换算法,计算出局部模极大值点,但其中除了边缘点外,还混有噪声信号,本文根据边缘与噪声的特征自动计算出阈值,实现了噪声与边缘的分离,强边缘与弱边缘的分离,并通过实例验证了算法的有效性。

基于小波和模糊判决的HIFU治疗区域确定方法

B超是高强度聚焦超声(HIFU)治疗中常用的监控设备,本文从图像处理角度研究了B超监控时有效治疗区的自动确定方法.根据HIFU治疗后B超图像特点,结合小波变换模局部极大值和模糊判决理论检测出有效治疗区域的边缘,然后通过数学形态学处理得到其封闭轮廓线.实验结果表明:该方法受阈值影响小,在边缘特征点较少情况下也能获得理想的分割效果,能够有效地从B超图像中检测出HIFU治疗区域.

一维小波变换刻画和检测一类图像函数边缘曲线的奇性

对于图像中有边缘曲线,沿着该曲线函数f是Lipschitz指数α的,获得函数f的Lipschitz正则性与小波变换沿尺度的渐近衰减性相关联,该衰减由小波变换模的值控制,进而获得一维小波变换刻画图像边缘曲线的奇性的公式并给出例子.

基于小波变换模极大值的钢筋位置雷达检测

介绍了探地雷达探测钢筋混凝土中钢筋参数的基本原理,分析了利用小波变换处理雷达信号的优点,利用小波变换提取变换系数模的极大值,在选取合适的小波函数的基础上,比较不同测点位置的模的极大值变化,从而得到了钢筋的精确水平位置和部分钢筋的精确埋深。

小波消噪技术在非陀螺寻北系统中的应用

为消除基座扰动对非陀螺寻北系统测量精度的影响,采用小波消噪技术对系统的输出信号进行处理。提出了利用信号在多尺度下小波变换系数中,其有用信号为平稳信号,而干扰噪声的模极大值并不随小波分解尺度增加而减少的特性,来确定基座扰动在时域上的作用点,消除影响后再进行小波变换消噪的方法。通过实验证明,该方法能有效提高系统的寻北精度,并增强系统在大幅度基座扰动下快速寻北的鲁棒性。

小波变换域滤波方法在电磁生物医学成像中的应用

电磁生物医学成像信号是一种非平稳信号 ,传统滤波方法会造成信号重要信息的损失。小波变换局部极大值滤波方法利用信号与噪声不同的尺度变化特性来区分信号与噪声 ,将噪声从信号中分离出来。小波变换局部极大值描述是信号的一种稳定的、近似的描述 ,可以利用交替投影算法从小波变换局部极大值描述来重构信号。 ad hoc算法是寻找小波变换对数模极大线的一种有效算法 ,在此基础上 ,提出模极大值漂移抑制方法 ,对生物医学成像仿真信号的处理结果表明 ,该方法能够获得较好的滤波效果 ,能保持脉冲信号包含的重要信息。

小波系数与尺度的关系

在总结了函数空间L2(R)与小波变换系数空间l2的关系的基础上,分析了Cn,α(R)空间的函数的小波变换系数的模极大值随尺度变化的关系,给出了一个比引理的条件较弱的条件,并得到了相应的结论.另外,在小波基函数满足一定正规性,被变换的函数有无穷阶导数的情况时,分析了小波变换系数的模极大值与尺度的变化关系.这为用小波变换分析函数或信号的特性提供了理论基础.

GARTEUR飞机模型模态参数识别

对GARTEUR飞机模型进行模拟环境激励下的模态实验,同步采集多通道时域响应数据,基于MATLAB软件平台,采用小波变换的方法对响应数据进行处理和分析;在密集模态分离和小波脊线提取方面,提出了能量阈值法和局部能量极大值法相结合的新方法,最终利用线性拟合及最小二乘法求解飞机模型的模态参数,并与使用其他方法识别的模态参数结果进行比较,验证其可行性.

基于小波模极大值求取多重分形谱多重分形克里格算法探究

提出了将小波变换模极大原理求取的多重分形谱应用到多重分形克里格中的方法,利用小波变换后的系数模极大值构造配分函数求取分型谱,使得求取的分形谱更加符合实际.

基于小波变换模局部极大点原理的车辆轮廓提取

本文根据 Mallat小波理论中的图像边缘的对应于小波变换模的局部极大值点 ,应用小波变换的方法 ,取方向结构元素探测局部极大值点 。

一种改进的基音周期提取算法研究

现有的基音周期提取方法在准确度和稳健性上存在一定的局限性,很难准确地提取出信噪比较低的语音信号的周期。针对这一问题,提出一种基于小波变换的基音周期提取改进算法,将TEO(Teager Energy Operator)算子与二进小波变换结合起来,首先进行清浊判定,然后只对浊音帧采取多尺度小波分析提取周期,提出用幅度信息和出现概率信息校正二进小波模极大值间距,从而得到准确的周期。计算机仿真结果表明,与传统方法相比,不仅提高了处理效率,而且具有更高的精确度和稳定性。