我国西北东部春季一次极端干旱事件的数值模拟及波—流作用分析

极端干旱事件的模拟和诊断是检验区域气候模式性能、研究其发生机制的重要途径。利用区域气候模式Reg CM4对1995年我国西北地区典型的春季极端干旱事件进行数值模拟,并基于NCEP再分析格点资料和西北地区137个测站的降水量资料对模拟效果进行检验,在此基础上,采用波—流理论对此次极端干旱事件发生机制进行分析。结果表明:区域气候模式Reg CM4能够较好模拟出此次极端干旱事件的干旱等级空间分布特征,但不同区域的模拟误差有差异;对造成此次极端干旱事件的主要天气气候影响系统模拟非常准确,表明该模式对此次极端干旱事件发生过程具有很好的再现能力。由于1995年春季乌拉尔山高压、蒙古低压偏强,使得我国西北地区辐散下沉气流增强,加之低层强西风气流阻碍水汽的输送,从而使得西北地区水汽通量较常年显著偏小。波—流理论分析表明,300 h Pa存在自西向东传的波列,且4月瞬变波能量在乌拉尔山区域达到最大,中层乌拉尔山高压脊以北区域辐散的E-P通量导致该区域西风急流增强,是乌拉尔山高压得以发展和维持的原因,从而造成了此次极端干旱事件。

埕岛油田海域波—底相互作用

基于1976，1993年埕岛油田海域测深资料，应用HISWA浅水海浪数值计算模式，研究风暴浪入侵该海域导致的波-底相互作用后果。数值计算结果表明，海区固定点海底冲刷导致波场强化；波参数增量与冲刷深度有关；海底水质点轨道流速峰值，底摩擦耗散峰值及临界波高值相对水深分布均表明，该海域深水区海底冲刷将减弱，浅水区海底冲刷将加强。

基于多小波—非采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

为抑制Contourlet变换的非平移不变性和冗余性给图像去噪所带来的图像失真等缺陷,提出一种新的基于多小波—非采样Contourlet变换和基于BayesShrink的自适应阈值去噪算法:首先利用多小波对图像进行多尺度分解并结合非下采样方向滤波器组进行方向分解,接着根据分解所得到的各方向子带的关系,改进了BayesShrink自适应阈值取值方法,对图像进行去噪处理。实验结果表明:该算法去噪后图像的信噪比(SNR)与已有算法相比,有了明显的提高,有效地抑制了原Contourlet变换所造成的伪Gibbs现象,更好地保留了图像的细节信息。

基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法

建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显、BP神经网络不能完全映射其特性的缺陷,提出了一种基于小波—BP神经网络的预测模型。该模型利用小波将风速与功率序列在不同尺度上进行分解,并使用多个BP神经网络对各频率分量进行预测,最后重构得到完整的预测结果。研究表明该模型可有效提高预测精度。

基于数据一致性预测与压制自由表面多次波——理论研究与试处理

从声波波场理论出发 ,首先在不考虑自由表面反射的情况下研究了有效波波场传播及反射规律 ,继而考虑自由表面反射的情况 ,并详尽推导了压制自由表面多次波的正演和反演数学模型 .从物理本质上对自由表面多次波的产生、预测及压制做了深入的剖析 ,讨论了基于数据一致性时空域褶积的多次波预测方法原理 ,实现了自由表面相关多次波自适应压制的迭代方法过程 .复杂起伏海底的理论模型试算实例表明 :在多次波产生系统非常复杂的情况下 ,本方法仍能非常有效地压制各种与自由表面相关的多次波 ,同时还能很好地保持有效波的能量 ,取得了很好的压制多次波效果 .

基于小波—奇异值分解差分谱的弱故障特征提取方法

对于一些复杂信号中的弱故障特征信息,以往的两种小波—奇异值分解(Singular value decompositiom,SVD)组合模式的特征提取效果不佳,从小波的频率窗特性出发分析了出现这种问题的原因,进而对复杂信号的奇异值分布规律进行研究,据此提出一种新的小波-SVD差分谱组合模式。对原始信号做小波分解得到一系列细节信号后,不再将这些信号简单地排列成矩阵,而是利用每个细节信号构造特定结构的Hankel矩阵,再通过SVD对每个矩阵做正交化分解,并利用奇异值差分谱来选择特征奇异值进行SVD重构,由此实现对弱故障特征信息的提取。对一个轴承振动信号的处理结果证实该方法对复杂信号中的弱故障特征信息具有优良的提取效果,其获得的故障特征波形非常清晰,克服了以往小波-SVD组合模式对弱故障特征提取效果不佳的缺陷。

基于小波—奇异值分解的数字水印新算法

为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保证一定的安全性,再对其进行分块离散余弦变换,然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。实验表明,该方法不仅有较好的透明性,而且能抗大多数处理攻击,有较好的鲁棒性。

短期电力负荷的小波—混沌时序预测

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型。该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果。该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复。通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法。针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小波神经网络的推广应用和混沌时序预测具有重要意义。

小波—能量算子解调法的滚动轴承故障诊断

提出一种小波—能量算子解调法用于滚动轴承故障诊断中,利用小波变换的特性提取滚动轴承的能量集中的高频调制频带,并利用能量算子法对其实现解调,成功发现滚动轴承的故障源,实例表明能量算子解调方法相对于Hilbert解调法有更高的精度和更小的运算量,结合小波可以很好地运用于滚动轴承的早期损伤类故障诊断中。

小波—人工神经网络信息融合故障诊断方法

基于小波变换的时频域局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性，将小波变换和人工种经网络的优点结合起来，用加权法实现信息的初级融合，用小波变换实现特征提取，再用人工种经网络实现信息的二级融合；介绍网络的构造方法和信息处理的步骤。

检测电压瞬时脉冲扰动的小波—神经网络新方法

对动态电能质量暂态扰动中的电压瞬时脉冲扰动进行了分析 ,提出了一种基于小波—神经网络的电压瞬时脉冲扰动识别的新方法。首先讨论了电压瞬时脉冲扰动产生的原因 ,用 PSCAD/EMTDC软件包实现电压瞬时脉冲扰动的暂态仿真。然后 ,选用 db4小波并将扰动波形进行 4尺度的小波分解 ,以分解后各层的能量作为 3层概率神经网络 ( PNN)的输入特征矢量 ,从而正确地把雷击和开关动作造成的扰动区分开。仿真结果表明 ,与传统的基于电压幅值 /有效值的扰动识别方法相比 ,该方法不但能正确区分各种扰动 ,且能对不同原因造成的扰动进行正确分类。

简单的热带海气耦合波——Rossby波的相互作用

在本文中分析了当大气和海洋中未经耦合前的自由波均为Rossby模时,经相互作用后所激发出的耦合波的物理性质。结果表明,由于大气和海洋的背景状态不同,可以激发出两类不稳定耦合Rossby波。一类波要求大气的背景场是斜压的,而海洋的混合层较深,即热容量较大。这是一类弱相互作用的不稳定波。另一类要求大气的背景场趋于正压性,而海洋的混合层较浅,即热容量较小。这是一类强相互作用的不稳定波。色散关系的计算表明,这两类不稳定波产生的物理机制也不相同。文中对解不同截断模的本征值问题提出了几种数学方法,同时还进一步提出了一种使大气和海洋自由Rossby模的色散关系不受歪曲的处理方法。

简单的热带海气耦合波——Rossby和Kelvin波的相互作用

本文分析了当大气和海洋中未经耦合前的自由波分别为Kelvin波和Rossby波,经相互作用后所产生的耦合波的性质。结果表明,不管大气的自由波为Kelvin波或Rossby波,而海洋的自由波为Rossby波或Kelvin波,经相互作用后的耦合波可以分成两类。一类耦合波的色散关系接近自由的Kelvin波;另一类则由不同经圈模的Rossby波经相互作用后的耦合波。这两类波都具有不稳定性。文中讨论了耦合波的传播和不稳定的物理机制,并指出这类不稳定的热带耦合波,对研究ENSO事件中的某些现象有一定的参考意义。

基于多级中值滤波—提升小波技术的图像去噪

针对实际图像含有椒盐噪声及高斯噪声等混合噪声,在中值滤波基础上,采用一种改进型多级中值滤波技术抑制椒盐噪声。首先构造多级中值滤波器,找出混合噪声的位置分布矩阵,然后对含噪图像进行多级中值滤波;同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,采用提升小波自适应阈值去噪方法抑制高斯噪声。对含不同混合噪声图像进行去噪实验。结果表明:采用本文方法,计算速度快,提高了图像信噪比,图像细节边缘保护能力强,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。

转角处阻振质量对平面纵波—弯曲波传递衰减作用的研究

运用波分析法研究附加在转角处的阻振质量对平面纵波—弯曲波振动能量传递的衰减作用,并利用互易原理对简化模型进行了测试。实测值与理论计算结果基本吻合,验证了理论分析的正确性。研究表明,阻振质量对转角处纵波—弯曲波能量的传递在高频区有较好的阻挡作用。传递损失的数值在低频区随阻振质量单位长度的转动惯量略有波动,而在高频区,阻振质量单位长度的质量则是确定对平面纵波—弯曲波传递衰减作用大小的唯一参量,且传递损失随其增加而增大。

针对拖尾噪声的中值滤波—小波消噪算法分析

与高斯噪声相比,拖尾噪声有更多的异常值,利用传统的小波阈值方法不能对其有效消噪。提出利用中值滤波一小波消噪方法进行处理,首先利用中值滤波抑制异常值,然后利用小波阈值方法消除残留噪声,并给出了适合拖尾噪声的消噪效果评价准则。基卜提出的准则,通过实验比较了小波阈值方法与中值滤波一小波消噪方法的消噪效果,结果表明所提出的方法能更好的消除拖尾噪声,具有较好的鲁棒性。

Burgers方程的小波——FFT解法

为了研究热传导方程的数值解法,针对Burgers方程的初边值的特点,将小波的分析的方法与有限差分法结合,利用快速傅立叶变换(FFT),给出了一种数值求解Burgers方程的新方法。由于利用了FFT以及小波函数具有良好的局部性质,所以使得该方法不但精度高、计算量小,而且速度快。

参数化的Deslauriers-Dubuc插值小波——构造及图像编码性能分析

研究了采用提升构造具有任意偶数阶消失矩,满足对称性,且仅用一个自由参数表达的Deslauriers-Dubuc(D-D)双正交插值小波.首先,采用多相矩阵理论推导出了此类小波存在的条件;然后,给出了对应小波滤波器和插值小波变换的构造算法.采用算法具体构造了分别具有消失矩对(4,2)、(4,4)、(6,2)以及(6,4)等4类一参数表达的D-D插值小波;最后,以自由参数为自变量,根据编码增益准则,优化设计了4种用于图像编码的插值小波,其滤波器系数全为二进制分数,可实现非乘法运算的离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT).系统分析表明,两种小波的压缩性能超过CDF-9/7小波,对于纹理图像,PSNR增益达到0.44dB,并且计算复杂度可降低17%以上.实验同时表明,新小波的重构图像具有更好的主观可视质量.

碎裂QRS波——无创心电学的新指标

碎裂QRS波(fragmented QRS,fQRS)是新近出现的一项重要的无创心电指标。fQRS形成最重要的机制是心肌瘢痕所致的传导异常,因而最常见于冠心病患者,对陈旧性心肌梗死的诊断具有很高的敏感性,远高于病理性Q波,对冠心病患者的死亡率和心血管事件的发生率有很好的预测价值。除见于冠心病外,fQRS也见于其他能导致心肌传导异常的疾病,如Brugada综合征、心肌病、心肌炎、瓣膜性心脏病等。fQRS与室性心律失常关系密切,它对缺血性心肌病和Brugada综合征等患者室性心律失常的发生具有较高的预测价值,对这些患者的死亡率也有一定的预测价值。因此,fQRS是判断心脏病患者预后的一项重要指标。

粘性高超声速激波—激波碰撞的计算和分析

本文用特征变量型的隐式ＮＮＤ格式计算了五种类型的高超声速激波—激波干扰流场，得到了清晰的流场结构图画，激波和剪切层等分辨很很清楚。计算的物面压力与实验甚为吻合。借助于激波极曲线，对第４类激波干扰结构进行了分析，解释了干扰引起物面压力增高的原因。