黄河天然年径流长期突变特征的小波与李氏指数分析

基于小波变换与李氏指数(Lipschitz-exponent)的分析方法,对黄河陕县水文站长期(1470- 2000)天然年径流时间序列变化的突变特征进行了探讨。研究显示,小波变换与李氏指数分析方法不仅能将其年径流变化的突变点在时间域上展现出来,而且清晰地给出各种突变类型、强弱及分布。分析也表明其年径流在531年的变化中,共有22次较大的突变,平均24年出现一次,每次突变的类型和影响程度均有所不同;而其在近50年以来发生了4次突变,大约10年左右出现一次突变,且持续时间也较长,与以往相比其突变的频次和影响程度加剧,这对进一步研究黄河径流演变规律具有重要意义。

水文时间序列突变特征的小波与李氏指数分析

基于小波变换与李氏指数(Lipschitz)的分析方法,对水文时间序列多尺度变化的突变特征进行了探讨,研究显示,小波变换与李氏指数分析方法不仅能将水文时间序列的突变点在时间域上展现出来,而且清晰地给出各种突变类型、强弱及分布.以黄河青铜峡站多年(1723～2000年)的天然年径流时间序列为例,分析表明其年径流在278年的变化中,共有10次较大的突变,平均28年出现一次,每次突变的类型和影响程度都有所不同;而其在近50年以来发生了4次突变,大约10年左右出现一次突变,且持续时间也较长,与以往相比其突变的频次和影响程度加剧.

李氏指数及其在电力系统暂态信号分析中的仿真应用

在分析电力系统暂态故障信号的奇异性和小波变换奇异性检测基本原理的基础上,得出电力系统暂态故障信号奇异性的特殊性,提出了利用小波变换进行故障暂态信号奇异性检测的方法,并描述了算法的基本思路以及李氏指数的计算步骤。对实际输电系统进行了仿真,通过对暂态故障信号的多尺度分析及各尺度上的信号重构,得出各尺度下的模极大值,从而计算出李氏指数并判断信号奇异性。

李氏指数在爆破振动信号奇异性分析中的应用

为更深入地研究爆破振动信号中携带的地质特征等奇异性信息,进行了完整场地、减震沟和预裂缝条件下的爆破振动试验,并在此基础上,运用小波变换模极大值方法对试验数据进行分析处理。分析表明:该爆破试验场地上的爆破振动信号在lb a为4.5~6.0的范围内具有稳定的李氏指数,并且该指数能够很好地刻画爆破地震波携带的场地特征等奇异性信息。L ipsch itz指数曲线图较为直观地反映了爆破场地的差异,同时得到了3种条件下的李氏指数分别为-3.69^-1.88-、3.54^-1.71-、4.14^-1.58,验证了减震沟比预裂缝有更好的减震效果。

基于频域带限数据提取雷达目标李氏指数的方法

由频域带限测量数据用连续小波变换提取雷达目标散射参数（Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数）．给出小波变换的影响锥，并分析小波变换的多通道滤波特性和局部傅里叶分析特征，以此直观地描述了用小波变换能够分析目标散射中心散射机理的原理．提出选择高斯函数的Ｍ阶微分函数作为小波，用截断高斯函数作为窗函数，并导出修正变换系数和尺度值的公式，消除带限数据的加窗处理对李氏指数估计的影响．提出直接在频域实现小波变换，以避免加窗处理，并给出选择最小尺度值的公式．仿真结果表明文中所述方法是有效的．

最大Lyapunov指数计算的几种方法

地震预报以各种时间序列数据为依据,因此如何从大量的时间序列中提取描述地震蕴孕过程的复杂性特征,成为从非线性科学角度探索地震预报的一个重要研究方面。本文讨论了混沌吸引子的Lyapunov指数计算问题,并以一个模拟时间序列为例,讨论了如何从实验数据时间序列计算Lyapunov指数的问题,给出了两种实用的计算方法,对数值计算结果作了比较。此方法可用于地震及前兆时间序列复杂性刻划。

基于动力荷载试验的梁式桥损伤识别方法研究

为进一步提高桥梁动力检测试验的结构性能揭示能力,寻找更为高效实用的桥梁结构损伤识别方法,提出了以桥梁结构车致振动响应为源数据,以连续小波变换进行信号处理,利用信号奇异性进行桥梁损伤识别的方法。通过数值模拟分析了桥梁结构在不同损伤情况下的动力响应信号的小波系数值,利用小波系数模极大值迹线进行损伤定位,并计算李氏指数进行损伤程度识别。结果表明,虽然对裂缝间距大小有一定要求,但利用跑车激振试验数据的小波变换处理,能够在不掌握桥梁精确模型信息情况下,不依赖长期监测试验即可较为准确地识别桥梁结构损伤,具有较高的工程实用价值。

小时间尺度网络流量异常入侵检测算法研究

为了确保网络的安全性,提升异常入侵检测效果,提出小时间尺度网络流量异常入侵检测算法。通过改进的整体经验模态——去趋势波动分析法估计自相似指数,在大时间尺度上,利用自相似指数判断网络流量是否出现异常入侵;若存在异常入侵,则在小时间尺度上依据李氏指数和信号奇异性的相应关系,结合小波变换计算异常网络流量的李氏指数,根据李氏指数的变化情况检测网络流量异常入侵点,确定异常入侵发生时间。实验结果表明:该算法可精准判断小时间段网络流量是否存在异常入侵情况,同时可精准检测异常入侵发生时间;在不同网络流量异常入侵高度时,该算法具备较高的检测精度。

基于模量行波传输时间差的线路接地故障测距与保护

随着输电线路电压等级的不断升高,基于行波原理的故障测距和超高速线路保护已经成为目前研究的热点。通过对接地故障时零模和线模行波传输规律的分析,得出以下结论:1)零模检测波速度和波头李氏指数之间具有特定对应关系;2)零模和线模行波分量传输时间差与传输距离之间具有单调非线性递增关系;3)阻波器对零模和线模电压行波分量的影响不同,模量传输时间差在区内末端和区外出口故障时具有突变特性。根据以上分析,利用小波变换和BP神经网络技术,导出了基于零模和线模传输时间差的接地故障测距、单端量保护新算法,并利用ATP中考虑频散特性的线路模型进行了仿真,仿真结果证实了上述算法的有效性。

树型配电网单相接地故障行波测距新算法

提出了利用零模行波分量和线模行波分量速度差的故障测距新算法,由于只判断行波的初始波头到达时刻,所以不受分支的影响。针对零模分量波速度随频率变化大的问题,该文通过分析发现了零模波速度的变化规律以及和波头李氏指数的对应关系,两者都只与距离有关,且不受其它因素影响,这样根据波头李氏指数,通过样条插值,就可以估算出零模波速度,解决了零模波速度难以确定的问题。通过ATP对该算法进行仿真,结果证实了该算法的有效性。

基于小波变换的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换的多尺度多分辨率特性的边缘检测方法。分别利用不同尺度小波变换后的水平方向、垂直方向和对角线方向高频信息 ,根据李氏指数与小波变换关系 ,采用零交叉检测方法和极大值在不同尺度下传播的特性 ,检测出图像在 3个方向的极大值。对不同尺度不同方向高频子图像 ,首先采用平均值法确定阈值 ,去除震荡噪声 ,然后对不同方向高频子图像合成的图像 ,根据最大类间方差法 ,计算其阈值 ,求出极大值 ,最后从这 3个方向的极大值中确定出最大值。实验结果表明 ,检测出图像的边缘结果非常理想。

图像复原中高斯点扩展函数参数估计算法研究

在图像的非盲复原算法中,点扩展函数的获取是算法的关键,因而点扩展函数参数估计是图像复原中重要的一步。由于高斯型点扩展函数是许多光学系统和成像模型中最常见的,所以高斯型点扩展函数参数估计算法一直是研究的热点。文中详细论述了三种主要的高斯型点扩展函数参数的估计算法的原理和实现,比较了各种算法的优点和不足之处。最后,文中展望了今后研究的方向,具有重要的实际意义。

基于小波变换模极大值法和阈值法的CSAMT静态校正

采用小波分析方法进行CSAMT静态校正时,传统方法对视电阻率数据进行多尺度小波分解后,将所有尺度的细节系数设置为零,然后进行重构获得校正后的视电阻率.这使得在压制静态效应的同时,会损失一部分大构造异常的信息.针对传统小波分析方法在CSAMT静态校正中存在的问题,本文提出了基于小波变换模极大值法和阈值法相结合的静态效应校正方法.先对视电阻率数据进行多尺度小波变换,得到每一尺度上的模极大值,然后计算李氏指数进行静态效应的判断,通过设置合理的阈值,进行静态效应的压制.借助于正演模型和实测数据,验证了本方法的有效性.结果证明,本文提出的方法在压制静态效应的基础上,能够最大限度地保留大构造异常的信息.

基于小波变换的变压器励磁涌流鉴别的新方法

为正确鉴别变压器励磁涌流和匝间短路电流以防止变压器保护装置的误动作,提出了一种基于小波变换鉴别励磁涌流和匝间短路电流的新方法。该法利用小波分析能准确捕捉信号突变的特征,选用B样条小波对Matlab仿真产生的样本数据进行分析,通过分解后的局部模极大值处对应的小波系数求得表征信号奇异度大小的李氏指数值,用此值的大小作为识别量来区分励磁涌流和短路电流。分析表明励磁涌流的李氏指数值较小,而短路电流的李氏指数值较大,通过对不同参数的变压器及其不同类型故障的仿真,找出了其定量参考值。结果表明该方法可在采得一个周期数据后实现正确鉴别。

基于小波模极大值移位相关的光谱去噪方法

提出一种小波模极大值移位相关滤波算法,用来对吸收光谱进行去噪处理。首先,依据小波变换模极大值理论,识别吸收光谱的二进小波系数中的噪声成分和有用信号成分;然后将其中相邻尺度的有用成分在波数轴上移位对齐,修正模极大值在尺度间的"漂移"现象,并对其中噪声成分进行平滑;最后将预处理后的相邻尺度的小波子带相乘,根据得到的小波系数尺度间的相关度,进一步强化信号的重要特征,同时衰减噪声。相比SSNF及MPTH等去噪方法,新的算法不需要估计噪声强度,可避免引入误差和复杂计算;也不需要进行迭代计算,可消除算法收敛缓慢甚至不收敛的危险;同时,该算法修正了光谱谱峰在不同尺度的模极大值位置的"漂移",可弥补这一现象造成的谱信息的损失。实验结果证明,提出的滤波算法在保留SF6气体红外吸收光谱的有用成分的前提下,有效的滤除了噪声。

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。

基于小波分析的光电脉搏波奇异性处理

高精度的光电脉搏波信号,对于动态光谱法血液成分无创检测非常重要。要获得高精度的脉搏波信号,首先就要对信号中的噪声奇异点进行定位和修正。本文选择Marr小波,针对信号中的单个脉冲噪声和窄带脉冲噪声。研究了基于小波分析的光电脉搏波奇异性处理。利用脉搏波信号极大值线的周期性,在每个周期段内,首先利用单个脉冲噪声与有用信号截然不同的李氏指数特性,对单个脉冲噪声进行了处理。然后利用窄带脉冲的小波系数极大值线的特点对常规小波方法难以处理的窄带脉冲噪声进行分析定位。鉴于模极大值重构算法比较复杂,本文利用线性插值法对被定位的噪声奇异点进行了修正。仿真实验表明,利用小波分析和线性插值相结合的方法可以完成对光电脉搏波信号的奇异性处理,提高了脉搏波信号的幅值检测精度。

结构裂缝损伤识别的连续小波分析方法

应变模态是对结构局部特征变化比较敏感的参数,以应变模态作为响应信号,利用小波变换在时域和频域都具有的强局部化性质、易提取信号奇异部分的特点,采用连续小波进行裂缝损伤定位及定量化研究,建立了模极大值与裂缝位置、李氏指数与损伤程度之间的关系,解决了仅从应变模态数值的变化不能完全反映结构损伤程度的问题。数值模拟表明,连续小波分析的损伤识别方法不仅实现精确损伤定位,而且小波变换的李氏指数能较好的表征损伤程度,无论单处裂缝损伤还是多处裂缝损伤李氏指数均随着裂缝深度的增大而减小。

小波变换模特征点在地震资料边界检测中的应用

本文通过研究地震信号小波变换模特征点的变化规律和特征 ,揭示了地震奇异点和其小波变换模极值的关系。通过研究这些关系 ,对小波各级分解的模特征点进行变频域处理 ,这样使求解李氏指数的非线性最小二乘解较稳定可靠。

基于WTMM的爆破振动信号奇异性分析

为更细致的研究爆破振动信号中携带的能反映场地特征和爆破特征的重要信息,首先进行了完整场地、减震沟和预裂缝条件下的爆破振动试验,在获得的试验数据的基础上,运用小波变换模极大值(WTMM)方法对试验数据进行分析处理,得到了如下结论。小波变换模极大值线能够延伸至最小细节尺度处,模极大值的变化反映了此尺度时信号能量的变化趋势;由小波变换模极大值曲线图可以看出,该爆破试验场地上的爆破振动信号在lba(a为小波变换尺度)为4.5~6.0的范围内具有稳定的李氏指数,并且该指数能够很好地刻画爆破地震波携带的场地特征等奇异性信息;L ips-ch itz指数曲线图较为直观地反映了爆破场地的差异,同时得到了三种条件下的李氏指数分别为-3.69^-1.88、-3.54^-1.71、-4.14^-1.58,验证了减震沟比预裂缝有更好的减震效果。