基于模糊递归和最优硬阈值的局部投影降噪算法

针对原始局部投影降噪算法的局部邻域选取问题和子空间划分问题,提出了一种基于模糊递归图和最优硬阈值准则的局部投影降噪算法。首先,利用模糊递归图确定局部邻域范围;然后,再对邻域矩阵进行奇异值分解,并利用最优硬阈值准则对局部邻域的信号子空间和噪声子空间进行划分;最后,进行投影去噪。Lorenz信号的仿真结果表明,所提方法能够提高信噪比并降低均方误差,恢复原始吸引子的形态结构。对实测含噪心电图信号进行处理后,信噪比显著提高,验证了本方法的有效性。

财政政策、经常账户失衡及其治理——来自局部投影工具变量法的经验证据

识别财政政策对经常账户失衡的影响对于理论检验和政策制定具有重要意义。以往的经验研究普遍存在内生性问题或狭小样本量问题,难以提供可靠的证据支持。基于1990—2018年144个国家的面板数据,采用局部投影工具变量法,以军费支出作为政府支出工具变量,识别财政政策对经常账户的影响。研究发现,积极的财政政策会导致经常账户逆差,这一效应较明显且具有持续性。在经过军费支出排他性、外生性以及其他一系列讨论之后,该结论依然成立。异质性分析表明,这一影响在较为固定的汇率制度和较高的经济开放水平下更大。研究为更好地利用财政政策进行国际政策协调治理全球失衡和平衡“稳增长”与“防风险”的关系提供了坚实的证据支持。

基于方向微分和局部投影积分的纹理方向检测

针对图像纹理方向检测问题,提出基于方向微分和局部投影积分的纹理方向检测方法。在不同的投影方向上计算图像各像素点的方向微分,并对得到的微分图像进行局部投影积分,得到图像不同角度的微分图像的局部投影积分向量。最后根据各局部投影积分向量的功率谱熵检测纹理方向。实验结果表明,基于分数阶方向微分和局部投影积分的方法,检测纹理方向的准确率和抗噪声能力最优。提出的局部投影积分的方法,能够在一定尺度上对纹理进行观察,提高纹理方向检测的准确度,使检测出的纹理方向更加符合人类的视觉特性。

局部投影算法及其在非线性时间序列分析中的应用

引入了非线性时间序列的局部投影消噪算法。该算法将时间序列先进行相重构,在高维的相空间上采用局部投影的方法将相空间分解成正交的子空间,来分离时序中不同的分量。通过Lorenz模型的数值仿真分析,证实了该算法在消除非线性时间序列中随机噪声的效果。此外还讨论了局部投影算法在提取微弱特征信号中的应用。

邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法

局部投影降噪算法已广泛应用于非线性时间序列的分析中,但受邻域选取的影响较大。提出了一种按照自适应方式选取邻域大小的局部投影降噪算法。首先用时间延迟方法将一维时间序列重构到高维相空间。然后逐步增大每个待分析相点的领域大小,根据领域最大主方向变化过程中首次出现平稳阶段时,自适应地确定该相点的最优领域,最后再用局部几何投影的方法去除噪声成分。对洛伦兹信号和杜芬信号分别添加不同噪声水平的高斯白噪声,对领域自适应选取的局部投影算法与标准局部投影算法的降噪效果进行了比较。实验结果表明,自适应邻域选取方法,提高了局部投影算法的降噪能力和对领域参数的鲁棒性。

一种基于局部投影熵的图像匹配新算法

将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中 ,定义了图像局部投影熵 ,并提出一种基于局部投影熵的图像匹配方法 基于局部投影熵的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力 ,并且提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力 结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术 ,进一步减少了计算量 。

双树复小波和局部投影算法在齿轮故障诊断中的应用

齿轮故障振动信号往往表现为非线性非平稳特性,并且早期故障振动信号往往包含较强的背景噪声,不利于故障特征的提取。针对该问题,提出了基于双树复小波变换和局部投影算法的齿轮故障诊断方法。首先,对故障信号进行双树复小波变换,得到不同尺度下的小波系数和最后一层的尺度系数,并计算各层小波系数的模与相角。然后,选择模周期性较强的小波系数或尺度系数进行局部投影算法处理,得到周期性增强的系数的模,并选择合适的阈值进行软阈值处理。最后,利用处理后的系数进行双树复小波重构,从而提取出齿轮故障特征信号,进行希尔伯特包络解调分析便能准确地得到故障特征频率。仿真信号和工程应用表明,该方法能够有效地提取齿轮故障特征信息,提供了一种齿轮故障特征提取的新方法。

Navier-Stokes方程的局部投影稳定化方法

将Matthies,Skrzypacz和Tubiska的思想从线性的Oseen方程拓展到了非线性的Navier-Stokes方程,针对不可压缩的定常Navier-Stokes方程,提出了一种局部投影稳定化有限元方法.该方法既克服了对流占优,又绕开了inf-sup条件的限制.给出的局部投影空间既可以定义在两种不同网格上,又可以定义在相同网格上.与其他两级方法相比,定义在同一网格空间上的局部投影稳定化格式更紧凑.在同一网格上,除了给出需要bubble函数来增强的逼近空间外,还特别考虑了两种不需要用bubble函数来增强的新的空间.基于一种特殊的插值技巧,给出了稳定性分析和误差估计.最后,还列举了两个数值算例,进一步验证了理论结果的正确性.

基于局部投影降噪和FSVDD的网络流量异常检测

现有残差比较等异常检测方法只能在突变阶段检测异常,检测率较低。综合考虑网络流量中包含的所有特征,对网络中的多种协议流量指标分别进行局部投影降噪处理,将各流量分解为流量趋势部分和噪声流量部分,以这两部分为参量通过支持向量数据描述建立检测模型,并通过对样本的模糊化处理提高模型的泛化性。实验表明该方法适合于检测拒绝服务攻击引起的流量异常,与传统的阈值比较方法相比能够获得更高的异常检测率和更低的误报率。

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.

局部投影降噪在往复压缩机故障诊断中的应用

往复压缩机的振动信号为典型的非线性、非平稳信号。提出利用局部投影法对振动信号降噪,提取关联维数,并与热力参数相结合诊断往复压缩机故障的方法。首先利用基于定量递归分析的局部投影降噪算法滤除振动信号中的噪声,然后提取关联维数,再根据热力参数计算气缸的压缩比,最后结合关联维数和压缩比,诊断压缩机的故障。结果表明:应用局部投影法降噪后振动信号的局部标度指数曲线存在明显的平台区,关联维数易收敛;在降噪后时域指标无明显变化的情况下,关联维数变化明显,基于局部投影法降噪后的关联维数更能有效地反映设备的故障状态变化。实例中诊断出的往复压缩机活塞磨损故障验证了这种方法的有效性。

天然气管道泄漏音波序列局部投影降噪研究

天然气管道泄漏检测采集的音波序列中含有大量噪声,在进行泄漏特征提取之前必须进行降噪处理。通过频率分布和混沌性分析,引入泄漏音波序列局部投影方法。该方法寻找相空间重构过程中由噪声形成的子空间,通过抑制该空间中的噪声投影来达到降噪的目的。仿真信号测量和现场试验表明:局部投影方法适用于泄漏音波序列降噪,可以解决降噪过程中频率混叠和混沌性带来的问题;与其他方法相比,局部投影方法在时域统计指标、频域和功率谱分析、自相关函数分析以及提高信噪比等方面明显得到改善,大大提高了泄漏特征提取的准确率。

局部投影降噪算法邻域半径参数的选择研究

基于动力系统模型的局部投影非线性降噪算法,对混沌信号和一大类非平稳信号具有明显的降噪效果。利用局部投影算法对信号进行降噪处理,邻域半径的选择对降噪结果有很大的影响。我们研究了基于递归分析的邻域半径参数的估计和基于噪声强度的邻域半径参数估计。通过对Logistic映射和Lorenz模型叠加不同大小的高斯白噪声,对两种邻域半径估计方法进行分析比较,得到了基于噪声强度的邻域半径参数估计方法具有更好的降噪效果,为局部投影降噪算法的应用奠定了基础。

基于局部投影理论的水声信号降噪处理研究

采用基于非线性动力学系统的局部投影非线性降噪理论,研究了水下目标舰船辐射噪声的非线性降噪问题。在讨论嵌入维数和延迟时间对降噪效果影响的同时,分析了局部投影邻域半径ε对降噪效果的影响。利用信号的噪声强度估计局部投影邻域半径ε,对信号进行降噪处理,不仅使算法结构简单,而且保证了算法的收敛性。通过对含噪Lorenz模型和实际舰船信号进行降噪处理,得到了较为满意的结果。

局部投影去噪的一种改进的邻域选取方法

针对局部投影去噪方法的邻域选取问题,分析了选取邻域点的准确率对去噪结果的影响.结合奇异谱分析技术,提出了一种改进的邻域选取方法.该方法对含噪声的相空间进行奇异值分解,利用较大奇异值对应的主分量重构相空间,在重构后的空间中寻找邻域点,以提高选取的邻域点准确率.用改进后的方法对含噪声的Lorenz序列及太阳黑子月观测值序列进行仿真,仿真结果表明该方法能够有效地提高选取的邻域点的准确率,进而改善局部投影方法的去噪效果.

基于噪声水平自适应估计的往复压缩机振动信号局部投影降噪方法

局部投影降噪算法在其应用过程中,邻域的选择对降噪效果有较大影响。提出了改进算法以解决传统算法中邻域难以选取的问题。该方法利用小波包分解技术,依据频带能量的差异将原始信号分解为噪声频带和系统信号频带,将噪声频带能量占原始信号能量的比值估计为噪声水平。在一定程度内逐步增加分解层数,直至该噪声水平收敛。根据收敛时的噪声水平估计相空间中相点的邻域半径,此外利用该噪声水平可实现对原始信号的盲信噪比估计。对含噪的Lorenz和Rossler序列进行数值仿真,结果表明该方法的降噪效果优于一些传统方法和基于定量递归分析的局部投影降噪算法。对实测往复压缩机振动信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。

基于局部投影算法的舰船信号降噪处理研究

利用基于非线性动力学系统的局部投影降噪算法研究了舰船辐射噪声的非线性降噪问题。分析了局部投影降噪算法邻域半径参数与降噪效果的关系,研究了利用噪声强度估计邻域半径参数的方法。通过对含噪Lorenz模型和实际舰船信号进行降噪处理,得到了较为满意的结果。

Oseen方程的一种新的局部投影稳定化方法

对Oseen方程提出一种新的局部投影稳定化有限元方法,并且速度和压力采用inf-sup稳定的非协调有限元空间逼近.局部投影稳定化项仅加在子网格上(H≥h);与RFB方法相比,该方法稳定性项简单,并且可以克服对流占优.最后,通过实验证明,数值结果和理论结果完全一致.

基于非线性约束的局部投影降噪

基于相空间重构理论,该文提出了一种改进的混沌时序降噪方法。首先利用递归图对实际观测的时间序列进行混沌特性分析,然后将非线性约束条件引入局部投影方法之中,并在局部邻域内进行奇异谱(SSA)分析,利用代表吸引子的主分量来重构时间序列。该算法克服了传统局部投影方法不能充分刻画系统内在非线性关系的问题,减小了重构误差,提高了系统的信噪比。通过对Lorenz模型和太阳黑子混沌时间序列进行仿真分析,证实了该文算法对实际观测混沌时序降噪的有效性。

提取混沌中微弱信号的正交局部投影方法

改进了降低混沌中噪声的局部投影方法,建立了正交局部投影算法,根据混沌的确定性特征,提出了预测性邻点选取方法和参数选择法则。这种方法成功地应用于提取Henon混沌中的微弱信号,在信噪比不低于-80 dB的条件下,能够准确提取信号信息。数值实验表明,该方法具有高度的稳定性和可靠性,是提取混沌中微弱信号的有效方法。