基于小波变换的有源噪声控制算法研究

在传统的有源噪声控制系统中,原始噪声信号是获得参考噪声信号的必要条件,当原始噪声信号的信息不可获知时,有源噪声控制系统失效。为解决该问题,设计基于小波变换的有源噪声控制系统,利用小波阈值法对含噪语音信号进行处理,得到与原始噪声信号相关的参考噪声信号。在此基础上,对传统的有源噪声控制算法LMS进行改进,提出基于Sigmoid函数的γSLMS算法和C-γSLMS凸组合算法,解决LMS算法无法同时兼顾收敛速度和稳态误差的问题,为解决有源噪声控制问题提供新的解决方案。

基于空间变换技术的脉冲激光声信号检测

针对目前脉冲激光声信号检测方法极易受到环境噪声的影响,导致检测精确度不理想的问题。提出基于空间变换技术的脉冲激光声信号检测方法。首先,采用小波阈值法去除脉冲激光声信号中的噪声;其次,利用球傅里叶空间变换技术对声信号中的声源展开定位,获取声信号的准确位置;最后,分别提取声信号中的比值特征、比重特征、频率特征三种参数,在此基础上通过SVM算法对其展开分类识别,以此实现脉冲激光声信号的有效检测。实验结果表明,所提方法的声信号检测精度超过96%。

基于随机森林算法的秦艽龙胆苦苷含量快速检测

【目的】基于近红外光谱技术,运用随机森林算法实现秦艽中龙胆苦苷含量的快速、准确、无损检测。【方法】采用HPLC法测定秦艽中龙胆苦苷的含量,正交信号校正结合小波压缩对原始光谱进行预处理,以抽取的小波系数作为光谱特征建立秦艽近红外光谱和龙胆苦苷含量之间的随机森林定量分析模型,同时对4种模型的预测结果进行了对比分析。【结果】原始光谱正交信号校正预处理后分别建立偏最小二乘和随机森林定量分析模型,偏最小二乘回归模型在验证集上的均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.2469和0.9368,随机森林定量分析模型在验证集上的均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.2075和0.9695。原始光谱正交信号校正后进行离散小波分解,抽取63个中低频小波系数分别建立偏最小二乘和随机森林定量分析模型,偏最小二乘回归模型在验证集上的均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.2126和0.9503,随机森林定量分析模型在验证集上的均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.1663和0.9804。【结论】通过小波多尺度分解降低了决策树之间的相关性,进一步提高了随机森林定量分析模型的泛化能力和稳健性,该定量分析模型可用于秦艽中龙胆苦苷含量的快速准确检测。

地电场地震异常频率相关性统计特征研究

在地震孕育与发生过程中,地电场不同频率出现异常现象已有相关报道,而地电场不同频率成分与地震震级的相关性统计特征仍不清晰。本文拟利用小波变换方法,将中国甘肃平凉、新疆和田和乌什地电场观测台站12年的数据分解成不同周期成分,如24h、12h、8h和6h等,再利用滑动相关性方法分析各成分与台站周围一定震中距范围内地震事件震级之间的相关性统计特征。结果表明,地电场高频成分(4h和6h等)与两个等效震级序列的地震事件均出现相关性异常现象,但低频成分(24h和12h)仅与较大震级序列的地震事件出现相关性异常现象;从时间上来看,相关性异常现象一般在震前55d、20d及10d左右出现,地电场频率与地震震级之间的这种相关性可能是孕震断层与潮汐作用之间的耦合作用所致;当地电场测道方向与断层走向一致时,该测道更容易观测到地震异常,这可能是研究区域构造断裂所导致的地电场选择性特征的具体体现;此外,各台站相关性异常出现的时间不尽相同,可能与研究区域的地质构造以及地球动力学环境有一定关联。

基于小波域的彩色图像双水印算法

提出了一种基于小波域的彩色图像双水印算法:把RGB彩色图像转化为YIQ空间模型图像,并提取其亮度分量Y;对亮度分量Y进行一级离散小波变换,对所得到的第一级逼近(LL1)、水平(LH1)和垂直(LV1)细节子图分别进行细化,选取适当的嵌入位置进行双水印的嵌入;对不同类型的水印(二值和灰度)采用不同的嵌入算法。理论分析与仿真结果表明,应用该算法实现的水印具有很好的不可见性和鲁棒性。

介损在线监测数据趋势提取方法的研究

基于介损在线监测数据的变化规律,建立了数据趋势模型,提出了基于小波变换和形态滤波的两种趋势提取方法,两种方法均能有效地克服数据中周期性因素和各种加性噪声的影响,还原数据的基本变化趋势。通过实例验证了这两种方法的有效性。

小波分析应用于笼型异步电动机转子断条在线检测初探

简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法 ,指出如何正确区分电动机负荷波动与转子断条故障仍是一个亟待解决的突出问题。提出了一种基于小波分析的负荷波动判定方法 ,它可以对负荷波动进行准确定位 ,并反映负荷波动范围。同时 ,本文对应用小波分析提取转子断条故障特征分量的可行性进行了研究 ,结果表明小波分析对此是不适宜的 ,提取转子断条故障特征分量还必须依靠傅里叶变换方法。在此基础上 ,提出了一种基于小波分析、自适应滤波与连续细化傅里叶变换的转子断条在线检测新方法 ,其突出优点在于可以躲过负荷波动对转子断条在线检测的影响。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。

一种抵抗几何变换攻击的数字图像水印方法

在水印嵌入的过程中 ,首先在原图像经过对数极坐标变换后的图像中寻找水印嵌入的特定区域 ,并在该特定区域所映射的原图像经过离散傅立叶变换后的图像区域中随机选择像素点嵌入水印 ,保证了水印嵌入位置的不重复和不可侦测性。在水印提取的过程中 ,提出了获得图像旋转角度与缩放比例的方法 ,简化了水印的提取过程。实验证明 ,将对数极坐标变换和离散傅离叶变换结合后 。

基于双树复小波变换的心电信号去噪研究

在心电信号处理过程中,为了避免产生Gibbs振荡现象和严重的频率混叠现象,提出一种基于双树复小波变换,并结合最大后验估计确定阈值的心电信号去噪方法。文中采用了信噪比和均方误差来评价双树复小波变换和离散小波变换两种方法对心电信号的去噪效果。实验结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换去噪更彻底,边界、纹理等特征能较好地保留,可以作为一种生物医学信号降噪处理的新方法。

一种基于CORDIC算法的R-θ变换ASI

R- θ变换在数字图像处理中得到了广泛的应用。提出了一种基于 CORDIC算法的流水线型 R-θ变换电路的设计。针对医用 B超给出了该变换电路的结构及用 FPGA实现的过程和硬件仿真结果。

基于二进小波变换和三角样条插值的电机故障信号重构方法

近几年来小波变换在信号处理尤其在电力系统故障信号的分解、消噪、重构以及故障特征提取等诸多方面得到了广泛的应用 ,基于小波变换的各种算法不断出现。文 [8]提出了使用二进小波变换提取信号边缘特征 ,根据信号特征点的值和导数值用三次埃米特多项式进行插值重构。本文分析了文 [8]存在的两个问题 ,并针对这两个问题进行改进 ,即在二进小波变换和插值重构时使用同一种函数——三角样条小波函数 ,这样才能体现出信号处理的本质。本文作者提出的三角样条小波正好同时具有作为小波函数和插值函数双重作用 ,大大提高算法的效果。本文将它应用到电机故障信号的重构过程中 ,并就信噪比和相对误差与 Mallat算法和文[8]算法进行了比较 。

PETN炸药NQR信号处理方法

利用核四极共振(Nuclear Quadrupole Resonance,NQR)原理探测隐藏炸药,具有准确率高、误报率低、无放射性沾染和防护问题等优点.但NQR信号十分微弱,湮没在噪声中,检测困难,这成为制约NQR技术发展的一项瓶颈.为提升NQR信号信噪比,根据NQR信号的特点,提出了一种基于改进阈值函数小波变换的NQR信号去噪方法.计算表明该方法可以有效消除外界噪声对信号的干扰,提高探测的准确性.

小波变换在反应堆跌落物质量估计中的应用研究

采用小波能量谱比值方法，对跌落物进行了质量估计。研究结果表明，该方法明显好于传统的频率比估计法，能较好地区分螺钉(5g)和螺母(12g)，且在图表上也能较好地反应冲击能量的变化。小波能量比法为提高跌落物的质量估计精度提供了一个有效的途径。

基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法

分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量。首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值。然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正。最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像。结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9dB。该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量。

电力系统谐波检测方法及其实现技术的发展

介绍了电力系统目前已有的谐波检测方法 ,叙述了小波变换、瞬时无功功率理论和神经网络等谐波检测新方法的发展现状 ,讲述了目前已有的谐波检测实现技术 ,阐述了微处理器和数字信号处理器等谐波检测实现技术的发展情况 。

侵彻弹体频率特性分析及过载信号处理

为解决硬目标侵彻过载信号降噪问题,提出融合总体经验模态分解(EEMD)和小波变换(WT)的联合滤波方法。首先对实测信号进行总体经验模态分解,获得信号的本征模态函数(IMF)分量,然后计算各分量功率谱并与原信号比较,得出信号的有效分解尺度和弹体的过载响应频率,接着对高频IMF分量采用小波阈值降噪,最后将降噪后的高频分量与分解后的低频分量组合重构获得侵彻特征信号。实验证明,这一方法可以有效提取弹体响应频率,消除侵彻过程中弹体的高频振动信号和外部噪声,且处理后的加速度曲线具有更高的信噪比,积分所得速度和位移时程曲线也与实验结果相近。

一种多传感器图像融合与数字水印技术

在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规则进行融合。然后,在高低频图像融合系数分别嵌入一个水印,低频水印利用了离散余弦变换的聚能去相关能力,高频水印利用了图像纹理子块特征。最后,对嵌入的双水印融合图像进行攻击和分析。实验结果显示,融合图像在保留多光谱图像光谱信息的基础上有效提高了空间分辨率;加水印的融合图像具有良好的不可视性和鲁棒性。

含串补电容的超高压输电线路暂态保护判据

串补电容能提高超高压系统输电能力,但会引起超高压输电线路传统继电保护的不正确动作。运用波过程和频域响应理论,分析了含串补电容超高压线路上暂态电流在不同故障点的频域特征。小波变换提取其高频与次高频分量,通过比较高频与次高频之间的能量积分比与能量比的差异,将高频与次高频的能量积分比作为超高压输电线路暂态保护判据。测试结果表明,该判据在不同故障情形和系统运行方式下均能可靠动作,提高了保护的可靠性和灵敏度。

一种应用于超声无损检测的广谱反卷积技术

为了提高复合材料超声无损检测(UNDT)分辨率,提出一种基于小波变换和粒子群算法(PSO)的广谱反卷积新技术.在利用小波变换多分辨率分析能力对超声反射回波信号消噪,并确定超声反射系数位置集的基础上,采用粒子群优化算法求出相应位置反射系数的幅值,从而消除畸变小波的平滑作用,有效改善检测分辨率.同时,该技术还突破传统方法仅适合于超声回波信号为平稳、检测噪声为白色以及先验知识已知的场合应用的局限性.计算机仿真和实验研究表明,与传统反卷积技术相比,该方法能极大地提高超声检测的分辨率,并体现出较强的广谱适应性和鲁棒性.

利用电流行波进行超高压输电线路故障类型识别的研究

通过对超高压输电线路各种类型故障的特征分析,提出了一种综合利用暂态电流行波幅值和极性的故障特征来识别故障类型的新原理,指出零模量和线模量之间的幅值关系不宜被用以构造识别判据。文中还设计出基于小波变换的故障类型识别的实用快速算法,该快速算法能免受TA饱和、系统振荡的影响,提高了以往行波故障选相方案在单相或两相接地故障时的可靠性。大量ATP仿真数据的测试表明:这种故障类型识别的新原理及其算法在线路不同位置、不同过渡电阻、不同初始角等故障情况下都能正确快速地选出故障相。现场实录故障数据也验证了该故障类型识别方法是可行的。