非接触电导检测土壤养分离子的谱峰自动识别方法

[目的/意义]电容耦合非接触式电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)在农业土壤养分离子检测方面发挥着重要作用。对C4D信号中离子特征峰的有效识别,有利于后续对离子特征峰的定性和定量分析,为加强农业土壤养分管理提供依据。然而,C4D信号的特征峰检测仍然存在无法自动精准识别、人工操作复杂、效率低等缺点。[方法]提出一种基于连续小波变换结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和最大类间方差法(Otsu)的谱峰自动识别算法,旨在实现准确、高效、自动化的C4D信号峰识别。采用C4D检测样品溶液,得到离子谱图信号,对谱图信号进行连续小波变换,得到小波变换系数矩阵。通过搜索小波系数变换系数矩阵极值,识别出脊线和谷线。将小波系数矩阵转换为灰度图像,结合PSO和Otsu寻找最佳阈值,进一步对灰度图像的背景和目标分割,再结合原始谱图中的脊谷线识别谱图中的特征峰。[结果与讨论]测试含有41、61和102个峰的数据集,以受试者工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线和度量值作为评估峰值检测算法性能的准则。与其他方法相比,基于连续小波变换结合粒子群优化的最大类间方差法分割图像(Continuous Wavelet Transform C.ombined with Particle Swarm Optimization of Otsu to Segment Image,CWTSPSO)的谱峰自动识别算法的ROC曲线均保持在0.9以上,度量值分别为0.976、0.915和0.969。CWTSPSO能够有效检测出更多弱峰和重叠峰,同时检测出更少的假峰,有利于提升C4D信号的谱峰识别率和精准性。[结论]本研究提出的CWTSPSO能为非接触式电导检测农业土壤养分离子信号分析提供有力支持。

一种基于连续小波变换的LIBS光谱自动寻峰方法

谱线寻峰在激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy)中是必不可少的步骤,然而噪声和背景的存在,干扰了寻峰的准确性。为了提高LIBS寻峰中重叠峰分辨能力和自适应能力,提出一种适用于LIBS谱图的自动寻峰方法。将基于连续小波变换的脊线寻峰法引入到LIBS中,探讨了连续小波变换中的小波母函数的选择并优化了尺度参数和平移参数,提出一套脊线校正方法对脊线寻峰法进行了改进。实验结果表明,该方法与直接比较法、导数法和脊线寻峰法相比,在重叠峰分辨能力和寻峰精度等方面优势显著,可应用于LIBS数据处理。

连续小波变换应用于电力系统行波奇异性检测的探讨

主要讨论了解决零模行波波头定位的问题。由于零模衰减严重 ,波头比较光滑 ,因而使用离散小波变换无法定位零模波头。文中将连续小波变换应用于定位零模波头中。在理论分析的基础上 ,得出了利用连续小波变换定位零模波头时小波基和小波变换尺度的选择原则。利用该原则的小波变换可以有效地定位零模波头。EMTP仿真证明了利用基于该原则的小波变换可以准确定位零模波头。

利用Morlet连续小波变换实现非整次谐波的检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整次谐波的问题,文章提出了利用小波变换实现检测非整次谐波的方法。小波函数是具有时域和频域良好局部化特性的函数,理论上可以用于非整次谐波的检测。但是小波变换存在着由于频谱泄露而带来的混频问题,给谐波的检测带来误差。为解决此问题,可选择分频严格的小波函数,或者选择合适的分析方法。该文选用的分析方法是连续小波变换,选用的基小波是具有良好频域特性的Morlet小波。通过matlab仿真,在1个周期的采样数据中,能够较为准确地把不同频率的整次和非整次谐波分离出来。这表明了小波变换对于非整次谐波的检测和分析是可行的,从而为谐波的精确检测提供了有效的手段。

基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断

通过分析指出，连续小波变换具有很强的弱信号检测能力，非常适合故障诊断领域。从参数离散到参数优化系统研究了连续小波变换的工程应用方法，建立了“小波熵”的概念，并以此作为基小波参数的择优标准。论文最后把连续小波技术应用在滚动轴承滚道缺陷和齿轮裂纹的识别中，诊断效果十分理想。

基于连续小波变换的输油管道裂纹缺陷漏磁检测研究

在分析埋地输油管道裂纹漏磁检测现状的基础上,研究了连续小波变换能量法在管道裂纹漏磁检测信号处理上的应用。设计了裂纹缺陷漏磁检测实验方案,利用连续小波变换分析了裂纹缺陷不同特征参量(长度和深度)对漏磁检测信号的影响,得出了不同特征参量的裂纹漏磁信号的连续小波变换能量变化图谱,表明了漏磁检测信号特征与裂纹缺陷之间有特定的定量关系及用漏磁方法检测裂纹缺陷存在着一定的局限性。

图像边缘检测的二维连续小波变换法

提出一种新的基于二维连续小波变换的图像边缘检测方法。算法充分利用连续小波变换探测信号奇异性的能力和小波的多分辨率特性。对图像进行二维连续小波变换后,直接对各个分解层的正的小波系数或负的小波系数利用阈值法初步确定图像的边缘点,然后利用“投票选举法”综合各个尺度的边缘信息。这种方法不需要进行边缘点连接,可以直接得到光滑连续的边缘。实验结果表明,新方法能够准确探测图像中目标的整体轮廓和细节信息,在性能上优于传统的两种边缘检测算子。

基于小波变换的重叠色谱峰检测方法研究

为了构建一种色谱数据处理方法,可以同时解决包含肩峰的复杂重叠色谱峰群检测中的噪声滤除、基线校正和谱峰辨识等问题,作者利用小波变换多分辨分析及奇异性检测原理,提出了一种色谱信号处理的新方法.通过对仿真和实验数据处理的结果表明:该方法检测重叠色谱信号无须专门的滤波和基线校正步骤,可以确定出色谱图中包含肩峰在内的复杂峰群各特征点位置和峰形情况.用该方法开发的检测算法只需设置两个参数,方便了计算机的自动处理.

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换（WT）和连续投影算法（SPA）,对火龙果总酸含量（TA）进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380~1 099nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归（PLSR）分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数（R_p）为0.851 394,预测均方根误差（RMSEP）为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN（N=2,3,…,10）小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解（db4-2）,WT-PLSR模型的Rp为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的RP为0.882 83,RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。

基于连续小波变换的电力变压器局放信号检测

本文采用了不同小波函数及不同尺度参数对含强载波干扰的局部放电信号进行连续小波变换 ,并对小波变换结果进行了定量对比分析。仿真结果表明 ,在采样频率一定的情况下 ,不同的小波函数只有在各自的最佳尺度参数下对干扰的抑制能力才是最强的 ,因此 ,只有选取合适的小波函数及其最佳尺度参数才能更加有效地抑制周期载波干扰。

基于对数域模拟CMOS连续小波变换电路的谐波检测方法

电力谐波检测小波分析方法大都在微机或数字信号处理器上用软件方式实现,计算量大导致实时性差;需A/D转换,增加了检测仪的功耗与体积,工作频率范围窄。针对该问题提出了基于低电压、低功耗对数域Morlet连续小波变换电路的谐波检测方法,用模拟CMOSVLSI电路对谐波电流进行Morlet连续小波变换,以硬件方式实现谐波检测。小波变换电路由冲激响应为Morlet小波的模拟滤波器组构成,其传输函数用非线性最小二乘法求得,以CMOS对数域积分器为积木块对滤波器进行综合。通过调整积分器的偏置电流来改变小波变换的尺度因子,从而实现各种谐波成分的检测。SPICE仿真结果表明了该方法的可行性。

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。

连续小波变换在焊接缺陷超声检测中的应用

本文研究连续小波变换方法在焊接结构超声无损检测信号处理中的应用 .以压力容器的三种焊接缺陷为对象 ,对缺陷回波信号作连续小波变换 ,对小波变换尺度图采用与时间—尺度相平面相似的网格作区域平均特征提取 ,并对提取出的特征利用B -P型神经网络进行训练和分类 .实验结果表明

连续样条小波变换用于分解重叠峰的研究

以B_样条小波为分析小波 ,提出了用于分析化学重叠信号解析的新方法———连续样条小波变换 ,结果表明 :连续样条小波变换应用于分析化学信号的处理 ,能使峰变窄同时还能提高信号的信噪比 ,是一种新型有效的重叠信号解析方法 ,能从含噪声重叠信号中直接得到重叠峰的峰数目及其相应的峰位置。

基于连续小波变换的水轮机振动信号检测

通过对连续小波变换的分析研究,提出了一种提取信号在小波尺度上的时频信息的信号分析方法。该方法能够有效将水轮机非稳态工况下的振动信号很好地分解在有限的时间—尺度范围内而保持信号的信息完整;对比传统的频谱分析和二进小波变换,信号经过连续小波变换后,其内部蕴涵的状态信息能在尺度域上很好地体现出来。

基于响应能量和连续小波变换的复合材料结构损伤检测

提出了一种基于响应能量和连续小波变换联合检测损伤的方法。首先测试随机激励下完好结构以及损伤结构各个节点的响应信号能量并分别组成能量向量,然后选取正交小波函数,分别对损伤前后的能量向量进行连续小波变换,根据损伤前后小波系数的变化来检测结构的损伤,并以小波系数二次差分的极大值作为损伤指标来进行损伤定位。该方法仅仅利用结构在随机激励下的时域响应信号,并不需要进行结构建模。通过对带有不同位置分层损伤的复合材料层合梁和层合板的损伤检测,验证了该方法的可行性和有效性。

基于分数阶傅里叶变换的线性调频连续波信号检测

研究了对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域的分布特征;并在此基础上分析了该信号在FRFT循环域(CFRFD)的分布特征,提出了FRFT循环处理方法(CFRFT);该方法实现了信号在CFRFD的能量积累。通过仿真实验验证了低信噪比条件下,CFRFT对STLFMCW信号的检测能力及有效性。

ECG信号小波变换与峰谷检测算法的研究

本文在ECG信号检测过程中 ,将ECG信号在 3尺度上的Haar小波分解的细节信号模极大值对检测与数学形态学峰谷检测相结合 ,提出了ECG信号小波变换与峰谷检测算法 ,该算法弥补了小波变换算法对ECG信号时域特征检测的不足 。

基于连续小波变换的简正波检测与提取技术

宽带声源在远距离传播中的频散过程反映着海洋环境特性的重要信息,准确提取这一过程中各简正波的有关信息是有效实现海洋声场反演的重要前提。小波变换虽然已被用于获取宽带声源的时频分布,但不具备适用于不同信号的柔性。在此背景下,本文介绍了一种自适应基小波方法,可适应不同形式的爆炸声信号,从而有效实现了频散现象的获取。在此基础上,本文同时建立了各号简正波的重构方法,经仿真测试,重构出的简正波与实际波形几乎相同。

基于连续小波变换与曲线拟合的油液金属屑末传感信号检测方法

三线圈式电感型传感器是润滑油金属屑末监测的主流传感器,但润滑油中的气泡会使该型传感器产生干扰信号。针对传统的双阈值法存在将气泡干扰信号误检为是金属屑末信号的问题,提出了基于连续小波变换与曲线拟合的信号检测方法。利用金属屑末信号波形与Gaussian1小波相似性高的特点,使用Gaussian1小波对预处理后信号进行连续小波变换(CWT),在小波域使用阈值法过滤干扰信号并对信号波形进行提取,使用高斯牛顿法对提取出的信号波形进行曲线拟合,使用可决系数作为标准对拟合结果进行判断,检测金属屑末信号,去除干扰信号。在内径20 mm传感器上实际测试表明,方法可以准确检测直径150μm以上的球形铁屑末与直径250μm以上的球形铜屑末,准确率分别达到了99%与97%,并可有效去除气泡干扰信号。