基于尖脉冲子波的高分辨率气枪震源设计

高分辨率气枪震源的设计是海上油气资源勘探的关键环节之一。分析震源子波形态与分辨率的关系,确定以尖脉冲子波作为震源优化的依据。基于非理想气体条件气枪子波模型对不同容量气枪的子波进行模拟,定量分析了不同容量气枪的主脉冲峰值及达到峰值的时间。提出通过调整阵列中不同容量气枪延迟激发时间和沉放深度,使阵列中各气枪主脉冲峰值同相叠加以构建尖脉冲子波的方法。在常规阵列的基础上设计了两种尖脉冲气枪阵列,并与常规阵列进行子波和频谱对比,结果表明:水深为20 m的条件下,基于尖脉冲子波设计的阵列较常规阵列虚反射效应和陷波点效应的压制效果更好;主峰值、峰-峰值和初泡比分别增大11.6%,12.4%,16.4%;兼顾了高频和低频,有效频宽增大14.5%;能谱展布范围更广,能量下传能力更强,提高了信噪比和分辨率。

基于小波变换和改进双边滤波的红外图像增强算法

针对炮车打靶、夜间车辆侦察、航空航天、士兵巡逻过程中红外图像边缘模糊、对比度低、细节不清晰等问题,本文提出了基于小波变换改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。将红外图像进行小波分解,获得红外图像的低、高频系数;对高频进行改进阈值函数增强处理,实现自适应选取像素值域标准差对红外图像进行去噪处理;对低频采用改进双边滤波Retinex图像增强算法处理,平滑红外图像保持图像细节;对高、低频图像进行小波重构,得到重构红外图像;最后进行模糊集函数处理,增强红外图像的对比度。实验结果表明,本文改进算法与对比度受限的自适应直方图均衡方法、多尺度Retinex图像增强方法等相比,有效去除了噪声、细节丰富、背景抑制能力以及对比度提升效果好。

一种具有随机单向变异的基于小波框架的奇点集检测图像去噪算法

在图像恢复过程中,奇点集检测结果的准确性很大程度上会受到噪声的干扰,并且在其检测的迭代过程中易陷入局部最优。利用随机全局搜索的思想,借鉴遗传算法的变异操作,提出一种基于小波框架的具有随机单向变异操作的奇点集检测图像去噪算法,在保证图像恢复效果的同时,极大缩短了运算时间。最后通过实验验证了该算法的有效性。

基于WPT-CEEMDAN-SVD的齿轮箱故障诊断

针对在含噪声情况下难以精确地进行齿轮箱故障诊断的问题,将采集到的原始信号进行小波包分解,根据故障齿轮的啮合频率选取合适的小波包对信号进行重构,得到初步降噪信号;利用CEEMDAN对初步降噪信号进行分解,绘制各IMF分量的相关系数与峰度变化曲线图并选择相关系数较大的分量进行重构;通过奇异值分解对信号进一步降噪,并对最终信号频谱图对比分析,判断故障部位及类型。结果表明:该方法能根据实际需求有效提取到特定频率段内的特征频率谱线,优于直接对信号使用时频分析进行处理的结果。

多策略融合改进的自适应被囊群算法

针对被囊群算法全局搜索不充分和易陷入局部极值等问题,提出一种多策略融合改进的自适应被囊群算法(MITSA)。首先,在种群初始化中引入佳点集理论提升种群多样性;其次,提出一种多精英协同引导机制优化被囊个体位置信息,增大对未知搜索区域的勘探可能性以增强算法全局探索能力;然后将自适应权重因子引入群体行为阶段,动态平衡算法的全局与局部搜索性能;接着,为增强算法的抗停滞能力,采用依概率小波变异策略实现个体动态微调,同时利用贪婪原则保留优异信息助推种群向食物源靠近;最后基于Markov链理论对改进算法的全局收敛性进行分析论证。通过对基准测试函数和CEC2014复杂函数进行数值仿真,实验结果与Wilcoxon秩和检验结果综合验证了MITSA具有优越的收敛精度、稳健的鲁棒性和高维可拓展性。

基于WPT-ESCDE的电气设备运输车轮对轴承故障特征提取方法

变压器等电气设备的吊装、转运环节是疏于监控的薄弱环节,极易发生机械冲击引起的二次损伤,而轨道运输车的轮对承载特性及轮对轴承运行状态关乎运输安全。综合考虑轨道运输车轮对轴承运输环境,分析振动信号中存在的主要成分及特征,提出一种基于小波包-包络谱相关散布熵(WPT-ESCDE)的故障特征提取方法。首先,对振动信号的离散时间序列进行小波包分解,并对小波包子带系数进行重构;其次,对每个小波包子带计算平方包络谱,得到离散频率序列,将得到的小波包子带包络谱离散序列看作广义时间序列进行相关分析,得到包络谱相关函数;最后,计算包络谱相关函数的散布熵,筛选最优小波包子带序列进行特征提取。通过仿真分析和QPZZ-Ⅱ旋转机械故障模拟实验台实测信号验证了所提方法的有效性。

基于小波算法的大型水轮发电机继电保护整定计算

继电保护整定是大型水轮发电机配置工作中的重要环节,整定值不合理会导致继电保护误动或拒动,为保证继电保护效果,提出基于小波算法的大型水轮发电机继电保护整定计算方法。考虑大型水轮发电机的组成结构,构建等效模型。获取发电机短路电流、负载电流等运行数据,利用小波算法技术处理初始数据,识别发电机的继电保护类型,针对不同继电保护类型得出相关参数的整定计算结果。通过与传统整定计算方法的对比,优化设计方法的电流与动作时间整定误差分别降低了8.0 A和5.05 s。

小时间尺度网络中断故障识别数学建模仿真

中断故障识别是小时间尺度网络正常运行的关键技术,但故障识别过程易受信号强度、网络配置和服务器断开等干扰。为强化小时间尺度网络运行的稳定性,提出基于贝叶斯分类的小时间尺度网络中断故障识别数学建模方法。利用采集Agent模块获取小时间尺度网络信号,通过最大似然译码对信号完成校正处理,再根据矢量量化技术判断故障节点,完成故障区域的定位。基于此,采用小波包变换法提取故障区域特征,通过阈值修正模块判断故障类型,实现小时间尺度网络中断故障识别。仿真结果表明,所提模型的置信度高、识别效率高,具有更好的容错性能。

基于小波集合的局部放电信息提取算法

对于已知波形特征的局部放电信号,选取最优母小波进行多分辨分析,经阈值处理后可以从强干扰中成功地检取出局部放电信息。但对于机理复杂、类型繁多的局部放电而言,单一的最优小波分析显然是较为局限的。文中提出了基于小波集合的局部放电信息提取算法,利用各小波在时、频域的不同特性,在较强的窄带和白噪声干扰条件下,能够更完整地提取多种形态的局部放电波形信息,在仿真计算和实测数据的处理中都取得了良好的效果。

长江上游主要河流年径流序列变化特性分析

为探讨长江上游年径流的变化特性,采用随机分析法、小波分析法和集对原理,研究长江上游主要河流年径流序列的趋势性、周期性、相依性、持续性和丰枯变化。结果表明,长江上游主要河流年径流序列多数存在趋势性,具有不同的周期成分且在时域上分布不均匀,年径流序列间具有自互相关特性且可能存在一定的长持续性相关结构,年径流在空间上具有丰枯同步变化特点。

水文变异对水库汛期分期及汛限水位确定的影响

为科学探讨水文变异对水库汛期分期及汛限水位的影响,基于广西澄碧河水库53年径流数据,采用Mann-kendall、滑动T和Morlet小波等分析水文变异情况并确定突变年,应用集对分析法分别对变异前后的水库汛期进行分期,并结合调洪演算推求和比较水文变异前后的汛限水位。结果表明:径流序列呈现下降趋势,并存在19年的主周期,突变年为1990年。水文变异对水库汛期分期结果有一定影响,主要表现为缩短了前过渡期历时,延长主汛期历时。前汛期汛限水位可调控范围变异前为185~187 m,变异后为185~187.97 m,水文变异使前汛期汛限水位调控上限增加0.97 m,而后汛期变异前为185~188 m,变异后为185~187 m,水文变异使后汛期汛限水位调控上限减少1 m,可见水文变异主要影响着前后汛期汛限水位调控的上限,主汛期无明显变化。

改进的SPIHT算法

SPIHT算法是一种高效的嵌入式的零树编码算法,然而,它需要大量的内存空间,不利于DSP或VLSI的实现。LZC算法可以极大地降低编解码器的内存需求,但同时也降低了编解码器的性能。该文利用LZC算法的思想,改进了原来的SPIHT算法,使得在仅仅在LZC算法的内存需求基础上,达到SPIHT算法的性能要求。同时又提出了一种近似搜索算法来提高编码器的速度。

基于双正交小波的多分辨率遥感图像数据融合

小波变换方法在图像分析与图像融合中具有很好的应用前景。本文首先介绍了图像的小波分解与重构的基本方法 ,从理论上阐述了具有广义线性相位的双正交小波基的优点 ,通过小波变换与 HIS变换的有机结合实现图像融合。融合后的影像 ,不仅使地物仍然保持了光谱信息 ,而且保留了高空间分辨率全色波段细节清晰的特点。实验成果表明 。

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。

小波理论用于地图数据处理中若干理论问题的探讨

从理论上分析用紧支集小波处理地图矢量数据时遇到的点位漂移和端点附近图形畸变等问题 ,给出解决上述问题的具体方法 ,并用实例验证所给方法的正确性 。

多分量地震资料逆时偏移的难点问题

以矢量地震波场理论为基础的多分量地震勘探技术在探明复杂地下构造和地层各向异性指示等方面具有理论基础的先天优势,弹性波逆时偏移是最具代表性的多分量地震资料纵横波联合成像技术,目前该技术得到了业界的广泛重视。本文首先简要介绍了弹性波逆时偏移的基本原理,在此基础上系统地归纳了目前多分量地震逆时偏移技术所遇到的部分理论与技术难题,并深入分析了产生这些技术难题的原因以及当前的解决方案及其优缺点,最后本文给出了多分量地震资料逆时偏移今后研究方向的初步建议。

一种基于特征的遥感影像融合新方法

基于特征的影像融合主要是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合,在小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨图像的目标地物边缘信息增强后与多光谱图像进行特征融合,在融合过程中,没有采用传统的HIS小波融合方法,而是采用RGB小波变换的方法,用多光谱图像中的R、G、B3个波段经小波分解后的低频图像与特征增强后的高分辨率图像、经小波分解后的高频图像分别进行融合,再经RGB合成为彩色图像得到最后的融合图像,这样既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原多光谱图像的光谱信息。最后通过实验验证了上述结论。

基于小波和水平集方法的尿沉渣图像分割

针对尿沉渣图像更为精细的分割,提出了首先使用小波变换和形态学处理消除散焦影响并进行图像的粗分割,然后根据粗分割得到的子图像利用水平集方法找到子图像中目标图像的边缘完成精细分割,为计算机自动识别尿沉渣中的有效成分提供更加准确的依据。实验结果表明,该方法在尿沉渣图像分割的应用中得到了令人满意的结果。

三相电能质量数据压缩方法

提出了一种基于图像编码算法的三相电能质量数据压缩新方法。首先采用dq0变换转换三相电能质量数据以消除三相数据之间的冗余;然后按整数倍周期将变换后的一维电能质量数据转换为二维矩阵以消除其循环间冗余。最后结合提升格式的二维离散小波变换、图像多级树集合分裂(setpartitioning in hierarchical tree,SPIHT)编码以及DEFLATE编码算法进行数据压缩。实验结果表明,该方法可以有效压缩三相电能质量数据。

基于粗糙集属性约简和贝叶斯分类器的故障诊断

利用改进的小波包对收集的信号进行特征提取,解决了小波包分解的频率混叠问题;针对故障信息中的冗余属性问题,提出了基于类差别矩阵改进属性重要度的属性约简算法,根据各条件属性在类差别矩阵中出现1的频次定义新的属性重要度,提高属性约简的效率;通过考虑条件属性与类属性间的关联性,提出了基于熵权法的属性加权朴素贝叶斯分类器算法,提高故障分类精度。通过对滚动轴承故障数据的对比分析,验证了所提组合方法在提高故障诊断正确率、快速性方面所具有的优势。