基于小波变换的结构损伤诊断研究

以对结构局部特征变化比较敏感的应变模态为基础,采用小波变换理论进行结构损伤定位及损伤程度的定量研究,通过小波变换的模极大值确定损伤位置,根据李氏指数表征奇异性大小的特性建立了与损伤程度之间关系。数值模拟表明,小波变换的损伤识别方法不需要损伤前结构的信息,通过模极大值及李氏指数进行损伤定位及定量识别结果精确可靠,为工程实践提供理论基础。

2D双树复小波与判别共同矢量结合的人脸认证

针对人脸认证中的小样本问题和Gabor小波特征提取的不足,提出一种有效的人脸认证算法。对预处理后的图像进行2D双树复小波变换,将每幅图像不同尺度下多个方向的小波系数幅值作为特征矢量,表征重要的局部信息;将提取的特征矢量向判别共同矢量空间投影,进一步提取具有判别能力的特征,同时进行降维;根据用户特定阈值进行认证。ORL人脸库和FERET子库上的实验结果验证了算法的有效性。

心率变异性信号基于小波变换的分解

在对心率变异性（ＨＲＶ）信号及类似的信号进行分析时往往希望把其中具有分形性质的１／ｆ成份和非１／ｆ成份分解开分别处理。然而，由于１／ｆ成份和非１／ｆ成份在频域上相互重叠，不容易简单地用频域滤波的方法来分解。因此有人根据１／ｆ成份的特点提出了所谓粗粒化谱分析的频域分解方法。由于该方法存在一些缺点，本文根据１／ｆ成份的特点提出了基于小波变换的ＨＲＶ信号的时域分解算法。对仿真的ＨＲＶ信号和实际ＨＲＶ信号的分解的结果证实本文提出的方法优于粗粒化谱分析法。

基于局部邻域信息的Contourlet变换域图像去噪

分析了Contourlet变换系数间的统计特性,提出了一种新的基于Contourlet变换的图像去噪算法。这种算法考虑相邻Contourlet系数间的相关性,认为某一位置"干净"的Contourlet系数不仅与这一位置本身的含噪系数有关,也与其周围邻域的含噪系数有关。实验结果表明,所提出的算法不仅能得到较满意的"线形结构",而且也能获得比现有方法更高的信噪比。

小波变换方法实现语音端点检测

介绍传统端点检测方法,对其特点进行了分析,针对主要由白噪声组成的噪声背景,采用一种基于小波变换的语音端点检测方法,并进行了MATLAB仿真。实验结果表明,这种算法根据白噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点,判别语音段和噪声段,在高信噪比和低信噪比的情况下,均能正确判别语音段和噪声段。

基于三次B-样条小波变换汉字字形压缩方法的研究

本文将三次Ｂ－样条小波变换用于汉字字形压缩。在汉字字形压缩过程中，用三次Ｂ－样条曲线表示汉字字形轮廓线，通过样条小波变换将曲线控制点分解为变换域系数或者不同层次的控制点，根据系数与控制点，采用两种算法实现汉字字形压缩，再用存储的系数或控制点恢复压缩的汉字。从计算机仿真结果看，该方法具有一定应用价值。

小波变换与付立叶变换

本文介绍了小波变换与付立叶变换的基本思想及其在信号处理中的作用,并将它们进行了对比分析。

基于改进阈值的低压电力线信道中的小波去噪方法

在电力线信道的小波去噪方法中,应用广泛的是小波变换阈值法。但传统的阈值法阈值单一,且在信号连续性较差的情况下,运用传统阈值法还会产生伪吉布斯现象。为了克服阈值法的不足,在平移不变量小波阈值去噪法的基础上,通过仿真低压电力线信道噪声,对阈值函数进一步改进,使阈值的变化与噪声的小波变换随尺度的变化特性相一致。仿真实验可以看出,该方法可以有效改善信号的信噪比,减小原始信号与估计信号之间的均方根误差,对含噪信号有更好的去噪效果。

一种新的直接序列扩频通信窄带干扰抑制算法

提出一种基于非抽取小波包变换的直接序列扩频通信系统窄带干扰抑制算法.该算法与TSA算法比较,仿真结果表明,该算法具有很强的鲁棒性。

江苏火电厂循环水冷却塔设计湿球温度稳定性研究

基于现行工业循环水冷却塔设计标准中设计湿球温度计算存在的问题开展针对性研究,根据江苏省13座气象站1961—2013年炎热季逐日气象观测要素,利用傅里叶线谱和小波变换两种周期分析方法,揭示出设计湿球温度具有2 a、6 a、9 a及13 a的年周期性特征;进而通过分析各站不同起算年以及不同样本长度的资料对设计湿球温度计算的影响,探讨了设计湿球温度对资料年限长度的敏感性特征。在此基础上,综合考虑湿球温度的周期性变化与火电厂各代表容量发电机组运行费用,对江苏省境内火电厂不同代表容量机组设计湿球温度计算分别给出了最佳资料年限推荐值。

小波分析在大轴承故障诊断中的应用

从Fourier分析和卷积滤波入手,从工程角度来讨论小波分析的基本原理,并利用小波带通滤波方法对大轴承的振动信号进行时频分析,确定了大轴承故障的部位、类型和程度,经现场拆卸验证,结论是正确的。

具有JPEG视觉量化特性的小波变换图象压缩方法的研究

采用一种等范数滤波的方法，从ＪＰＥＧ量化阵获得一组小波变换域视觉加权系数，并结合基于尺度相关性的Ｚｅｒｏ树熵编码技术，实现了一种小波图象压缩算法，同ＪＰＥＧ压缩算法的比较表明，这种方法在信噪比和主观质量上都有明显的改善．

一种基于小波变换的模糊聚类算法及其应用

为准确对输电线路故障性质、故障相等进行识别,提出一种基于小波能量比值的模糊C-均值聚类(FCM)算法,并研究了该算法在输电线路的永久性和瞬时性故障识别中应用的可行性.结合小波分析的时频分析能力、小波能量比值的特征提取能力和FCM的模式识别能力,建立一实际500kV输电线路的PSCAD模型,对单相故障产生时的暂态电流进行了聚类分析和识别.仿真结果表明:基于小波能量比值的FCM算法能较好地识别故障相与非故障相,且算法收敛速度快,识别结果准确.