噪声背景下检测突变信息的奇异值分解技术

研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,提出了基于选择轨迹矩阵中主要反映突变信息明显的奇异值进行信号重构的方法来检测信号中的突变信息,并对重构奇异值的选择进行了研究,给出了简便的方法。该方法旨在同时降低光滑信号和噪声的影响,从而更加清晰地表征突变信息。利用该方法对仿真信号的处理结果,并将检测结果与未改进之前的检测结果进行了比较,结果表明,改进后的奇异值分解技术比改进前有更大的信噪比,能够更有效地应用于信号的奇异性检测。并成功地将该方法用于旋转机械静动件较轻碰摩和较重碰摩故障实验信号的检测,获得了满意的结果。

基于奇异值分解的突变信息检测新方法及其应用

提出了利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息。利用该方法对任选的一数值信号和旋转机械静动件早期碰摩故障数值仿真信号进行了检测,并将检测结果与信号的小波变换结果进行了比较,结果表明,该方法是可行的,能够有效地应用于信号的奇异性检测。另外,还分析了噪声信号对该方法与小波变换方法所得结果的影响。最后,将该方法应用于旋转机械静动件早期碰摩故障试验信号的检测,获得了满意的结果。

机械振动信号中突变信息检测的新方法研究

提出利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息。针对 2组数值信号 ,利用该方法进行检测 ,并将检测结果与小波变换结果进行比较。结果表明 ,该方法是可行的 。

基于瑞利差分的颜色空间突变信息内容感知方法

颜色空间内的突变信息感知是实现深度背景下的隐藏目标识别的重要技术。传统方法采用差分进化局部对比方法进行突变信息感知,当图像分块信息不均匀时,信息提取不全。提出一种基于瑞利差分的颜色空间突变信息内容感知方法,进行颜色空间背景全局性信息建模,计算非显著性突变信息。基于瑞利分布的非均匀稀有度特性,得到背景颜色空间和突变信息目标区域分离结果和差异性特征,实现突变信息内容感知。实验结果表明,算法能能使突变信息在深度颜色空间背景下突出显示,较好地检测出图像的显著性特征。在非显著性微小目标探测领域应用前景较好。

基于多区域相位突变量信息的主动配电网故障定位方案研究

针对分布式电源接入主动配电网后,传统电流保护可能出现误动或者拒动的情况,提出一种基于多区域相位突变量信息的主动配电网故障定位方案。文章首先介绍了在DG接入主动配电网时的故障定位方案,该方案根据母线上各线路电流的相位突变量信息识别出故障线路;然后利用该线路各区域线段两端的正序电流与负荷电流的相位突变量信息关系对故障线段进行区域定位;最后在PSCAD仿真软件中对方案进行仿真验证。仿真结果表明,该方案受DG接入位置、容量的影响较小,可有效解决传统电流保护拒动或者误动的情况,有效地提高了主动配电网的安全稳定性。

基于多区域相位突变量信息的主动配电网接地故障定位方案

针对主动配电网在分布式电源接入后零序电流保护存在的误动或者拒动的问题,提出一种基于多区域相位突变量信息的主动配电网接地故障定位方案.根据母线侧各线路的零序电流相位信息,实现故障线路的识别.根据故障线路段两端的零序电流与负荷电流相位突变量间的关系,实现故障区域线路段的准确定位.PSCAD平台仿真结果表明:该方案受分布式电源接入位置、容量的影响较小,能有效解决零序电流保护存在的拒动或误动的问题,提高了主动配电网的安全可靠性.

如何应对驾驶途中的突变信息

大量事故统计表明：驾驶员信息的可靠性对交通安全起决定性的影响．大约90％以上交通事故是由驾驶员的信息处理故障或缺乏警觉等行为引起的。在驾驶车辆的过程中，驾驶员应密切注视周围环境的变化，当发现外界刺激信息——突变时．应立即采取相应的措施，调节驾驶操作，使车辆正常行驶，否则就会导致事故的发生。因此，从根本上来讲，交通事故往往发生在突变时刻。驾驶员正确地掌握突变信息的先兆是预防交通事故的根本对策。

加权信息量模型评价崩塌地质灾害易发性——以徐州市云龙区王山为例

以徐州市云龙区地质灾害风险普查数据为基础,选取坡度、地形起伏度、工程地质岩组、构造、降雨和人类工程活动为评价因子,建立研究区崩塌易发性评价指标体系。基于GIS和加权信息量对研究区开展崩塌地质灾害易发性评价,采用自然断点和信息量突变点为分区阈值界限进行对比分析,对结果采用ROC曲线进行验证,结果表明信息量突变点加权信息量模型比自然断点加权信息量模型评价精度提高2%,说明前者更适用于城镇山体小范围的崩塌地质灾害易发性评价。

组学大数据环境下的基因变异信息并行处理与分析

随着第二代测序技术的发展与应用,其产生的测序数据也呈现快速的增长趋势,如何有效、快速、稳定地对海量测序数据进行分析成为生物研究领域迫切的需求。目前许多传统的测序数据分析软件仅支持单一功能,并不具备完整的数据分析能力,应对海量的测序数据时其处理能力也显著不足。为了应对上述问题,本文设计了一款基于Hadoop框架的测序数据分析软件,整合了现今生物研究领域内常用的多款序列分析软件,从而实现了对测序序列数据的自动化分析。该软件输入原始的测序数据后,经过碱基质量控制、序列比对、SNP位点信息提取、突变基因信息生成等几个过程,最终输出详细的突变基因信息报告。该软件实现了自动化的数据分析,提高了数据分析的效率,极大减轻了数据分析人员的工作量。

中远程空空导弹多机协同中制导交接方法

针对在同类型空中平台协同作战条件下,中远程空空导弹中制导权在移交过程中存在信息突变的问题,提出采用"虚拟目标"法对突变信息进行渐近处理,使虚拟目标逐步向真实目标运动,最终"导弹—虚拟目标"视线角与"导弹—真实目标"视线角重合,则中制导权移交结束;提出三种不同的中制导权交接律,在目标不机动/机动两种情形下,通过仿真分析不同模式下的交接律对空空导弹过载的影响。仿真结果证实适当平缓地进行制导权移交能将突变信息转化为接近于目标机动形成的、导弹自身能够处理的突变信息。避免了直接交接使导弹过载突变到非正常值的情况,使中制导交接能够平稳进行。

中远程空空导弹协同中制导交接律研究

不同类型空中平台协同对导弹进行中段制导时,中制导权在移交过程中容易引起导弹过载的非正常突变,这主要是由目标信息及制导律切换引起的。基于将突变转化为渐变,从而减小过载变化幅度的思路,采用变权系数方法,提出目标信息交接律及制导律交接律算法。目标信息交接律是给出交接平台目标信息加权后的"虚拟目标"信息,制导律交接律则给出交接前后的加权制导律;两种交接律都是逐渐改变两加权项的权系数比重,直到一项权系数为0,另一项为1,实现加权项之间的切换;同时,为确保交接段导弹过载平滑变化,需满足交接段导弹加速度导数存在。最后通过仿真验证了该交接方法的有效性。

基于小波变换的股市上涨行情识别

针对传统技术分析在识别股市上涨行情时存在时间滞后和平滑程度难以掌握的缺点,提出一种基于小波变换的股市分析方法.利用小波变换的多分辨率分析特点,提取出股市数据的高频突变信息,并在相空间进行无延迟重构,从而真实、同步地揭示股市的内在变化规律。通过对沪深两市绩优股龙头五粮液进行实例分析,该方法准确且无时延地识别出上涨行情的演化过程,对指导投资者理性投资具有较强的实用价值.

旋转机械振动信号的Kalman滤波及故障诊断

对于一个稳定运行的旋转机械系统,其振动响应信号可以由自回归(AR)模型来描述。在此基础上提出了一种基于Kalman滤波原理的旋转机械振动信号处理方法。利用Kalman滤波算法估计出稳定系统振动响应信号的AR模型参数,并利用此模型建立Kalman滤波所需的状态空间方程,再结合Kalman递推算法构建一种新的振动信号滤波处理方法。并将此方法应用到旋转机械系统故障诊断中。研究结果表明:所用的方法能够有效地消除旋转机械振动信号中的噪声和检测出振动信号中的微弱突变信息。

基于小波分析的铁路继电器时间参数测量方法

为解决目前各铁路车站传统时间参数测量方法准确度较低及容易受外界干扰的问题,提出了基于小波分析的交流灯丝转换继电器转换时间提取方法。通过采集继电器的线圈电流和触点电流信号,选取离散平稳小波变换对信号进行多尺度分解。根据小波系数尺度间相关性和尺度内小波熵变化,确定各尺度噪声阈值;利用约束函数提取代表有用突变信息的模极大值点,使用模极大值点间的采样点间隔确定转换时间。理论分析和测试数据验证对比的结果表明,该方法切实有效。

基于小波变换的小样本随机振荡序列灰色预测模型

针对GM(1,1)幂模型对于小样本振荡序列对含突变信息无能为力的问题,提出了基于小波变换的小样本振荡序列灰色预测模型.首先,针对原始数据序列建立GM(1,1)幂模型描述其总体趋势特征;然后,利用小波变换提取GM(1,1)幂模型残差序列所包含的有用信号和随机噪声,并结合GM(1,1)幂模型构成新的时间相应函数;最后,以与原始平均误差最小为原则确定小波变换的小波基和分解层次并对小波进行重构GM(1,1)幂模型残差序列,并结合原始GM(1,1)幂模型对随机振荡序列进行预测.算例中通过对城市用水量的拟合及预测结果表明:应用基于傅立叶变换的GM(1,1)幂振荡序列模型和基于分数阶离散GM(1,1)幂模型研究了振荡序列模型平均误差分别为3.22%和5.66%,而本文的方法平均误差为1.11%.算例研究表明,此方法能够快速高效的解决GM(1,1)幂模型对小样本有突变趋势振荡序列的预测问题.

Solving Job-shop Scheduling Problem with an Ant Colony Optimization Algorithm Based on Mutation and Dynamic Pheromone Updating

The validity of the ant colony algorithm has been demonstrated as a powerful tool solving the optimization. An ant colony optimization algorithm based on mutation and dynamic pheromone updating in this paper was applied to settle job shop scheduling problem. Result of computer simulation shows that this method is effective.