基于Daubechies小波族的电能质量信号去噪方法研究

文中以Daubechies(紧支集正交)小波族为基础,分析紧支集正交小波由于N取值不同而构成不同的尺度函数和小波函数,并从函数的连续性、光滑性及小波函数的积分来分析尺度函数和小波函数的性质。通过Matlab仿真软件分别仿真不同N取值的尺度函数、小波函数及小波积分函数。将加噪的电能质量扰动信号分别用N取值不同的小波函数进行4层的小波去噪处理,通过信噪比及均方差来反应去噪的结果,从而给出选择N取值的建议。

基于Daubechies小波尺度函数的炉膛空气动力场声学层析重建方法

声学层析测量是一种先进、有前景的炉内空气动力场非接触重建方法,其中可靠、优化的重建模型算法是关键。小波尺度函数包含所确定尺度以下所有信号频率信息,便于有效重构包含复杂频率成分的场对象,鉴于此,该文提出以小波尺度函数为基对待测空间场层析重建的方法。其采用具有紧支撑、正交特点的Daubechies小波以获得更好的场重建辨识度;对几何参数进行归一化处理以适应不同炉膛断面尺寸的场重建;采用梯度下降法求解线性方程组,得到稳定可靠的结果。通过构建不同典型仿真断面流场并重建,该方法均得到与原设定场良好的一致性,从而证明所提出场重建方法的有效性与可靠性。

Daubechies小波对流化床压力波动的分解研究

由于小波具有紧支集的正交特性,作为一种信号处理方法已引起了越来越多的关注和重视.基于床层压力波动信号的小波分析已用于流态化的研究.但由于在采用多大紧支集的Daubechies小波时具有一定的随意性, 对相同的信号,应用不同紧支集的Daubechies小波可能会得到不同的结果.为了了解小波分析的误差,本文对流化床不同测量位置的压力波动信号用不同紧支集的Daubechies小波族在1～9尺度下进行分解和重构,对比重构信号和原始信号发现,紧支集为[-1, 2]的Dau2小波用于压力波动信号分析时误差最小,为压力波动Daubechies小波分析的最优小波.而紧支集为[-9, 10]的Dau10小波分解误差最大,其次为紧支集为[-4, 5]的Dau5小波.

基于Daubechies小波的谐波分析算法

针对基于傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法易受噪声干扰和对暂态谐波处理精度差的缺点,提出了一种基于小波包变换的谐波分析算法。该算法能实现信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,可使所关心的谐波频率落在小波包频带的中心,从而减少频谱泄露,有效提高频谱分析精度。通过对比研究表明该算法抗干扰能力明显优于FFT方法,仿真和实验结果进一步表明了该算法的有效性。

基于Daubechies小波的图像边缘检测技术

利用Daubechies正交小波变换的性质,通过Mallat多尺度分析方法对图像进行小波变换,把图像分解成低频轮廓,水平高频、垂直高频和斜线高频四个部分。针对图像边缘主要集中在高频部分,该文先保持小波变换后的高频小波系数,同时对低频小波系数进行再次小波变换,提取出次高频信号的边缘信息。最后对保留下来的高频小波系数和次高频小波系数进行逆变换获取最大边缘信息。

Daubechies复小波的生成及其在短时电能质量扰动检测中的应用

在分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,研究了用正交紧支复小波进行检测与抑制噪声的原理,提出用Daubechies正交紧支实小波派生其复小波的实用方法,并结合复小波变换提供的相位信息构造了多种新型复合信息形式。仿真表明,采用本文方法派生的复小波及其复合信息形式进行电能质量扰动检测,具有良好的噪声鲁棒性且提高了应用Mallat算法的实时性。

Daubechies小波有限元求解GPR波动方程

基于可分离小波理论,由一维Daubechies尺度函数的张量积构造二维Daubechies小波基,并将它作为GPR波动方程求解的插值函数,导出了二维Daubechies小波有限元GPR方程离散格式;通过引入转换矩阵,实现小波系数空间与雷达场值之间转换.引入自由度凝聚技术,有效解决了小波有限元求解中小波单元内部自由度过多的问题,节约了计算量并方便与传统有限元法耦合.然后,详细阐述了Daubechies小波有限元联系系数计算方法,有效解决了小波有限元求解偏微分方程的难点与核心问题.最后,以两个典型GPR模型为例,对比了Daubechies小波有限元与传统有限元的雷达正演剖面图与单道波形图,结果表明:在相同的剖分方式及节点数目条件下,Daubechies小波有限元的紧支性与正交性一定程度上提高了求解效率,它与有限元法求解结果能较好地吻合,验证了Daubechies小波有限元算法的正确性.

基于Daubechies小波的多分辨分解在电压闪变信号分析中的应用

电压闪变是低频时变的非平稳信号,传统的傅里叶变换在分析非平稳信号方面存在很大的局限性,而小波变换具有时频局域化性质,是分析这类信号的有力工具。提出了利用小波多分辨分析提取电压闪变信号的方法,并根据小波函数的特点和分析的目的,选用不同N值(消失矩阶数)的Daubechies小波对闪变信号进行特征提取、定位及去噪处理。根据调幅波的时频信息,获得闪变信号的频率和幅值;通过检测小波变换模极大值,实现了对电压闪变发生、恢复时间的精确定位;并采用软阈值方法消去电压闪变信号中的噪声。仿真结果表明,不同N值的Daubechies小波和多分辨分析的结合在信号分析中可以取得良好的效果。

基于两次二维Daubechies小波变换的纸病在线辨识方法研究

针对造纸生产线上纸病在线检测系统光源不均匀性和纸病难以识别的问题,通过建立纸病图像背景模型实现动态补偿光源的不均匀成分,并根据不同纸病图像的灰度分布规律,两次使用二维小波变换增强其灰度轮廓信息和提取灰度特征,以实现纸病的在线辨识。实验结果表明,该方法可以显著提高纸病辨识精度。

两点边值问题Daubechies小波δ-序列数值解法

使用广义函数δ-序列方法数值求解两点边值问题.这种δ-序列以Daubechies小波为基础,具有紧支、对称、拟插值的性质.以对流占优方程为例,空间导数采用Daubechies小波δ-序列作数值格式离散,验证了该方法的有效性.使用Daubechies小波δ-序列数值方法求解两点边值问题,方法简单,能方便地处理各类边值问题,计算精度高.数值算例表明,Daubechies小波δ-序列数值方法不仅能够较好地求解具有边界层的两点边值问题,而且可以非常方便地求解具有较高阶导数的梁、板等力学问题.

用于桩基础计算的Daubechies小波新型联系系数研究

基于小波函数特有的多分辨特性,Daubechies小波在处理工程中的应力大梯度、强非线性和奇异问题方面具有较强优势。限于联系系数的计算广度不够,目前Daubechies小波有限元法的应用仅限于杆、梁以及地基系数为常数的弹性地基梁等方面的计算中。在基于m法的桩基础计算中,假定地基系数为线性函数,故挠曲线微分方程中荷载项的地基系数为线性变量,但与此相关的联系系数的计算方法及计算结果尚未见文献报导,无法应用Daubechies小波法进行求解。针对桩基础计算模型的特点,提出和推导了一类基于m法的可用于桩基础计算的小波联系系数,首次将Daubechies小波应用于桩基础的计算中。并利用上述结果,对桩基础的典型模型进行计算。结果表明,所推导出的Daubechies小波新型联系系数结果正确,基于Daubechies小波有限元法可精确求解桩基础的受力。

基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星弱信号埋没在强噪声中,在短时间内周期叠加的脉冲轮廓的信噪比低,影响脉冲到达时间的估计精度和效率,提出基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪的算法。在对RXTE观测数据预降噪处理和周期叠加的基础上,采用Daubechies小波算法做降噪处理,使得较短的时间内仍能获得高信噪比的脉冲轮廓。利用RXTE观测数据进行验证仿真,结果表明,该算法能有效滤除X射线脉冲星信号所包含的设备及空间环境的噪声,在保证脉冲到达时间精度的情况下,缩短了观测时间,提高X射线脉冲星导航的效率。

基于Daubechies小波分析的双循环流化床气化室压力波动特性研究

双循环流化床中气化室内压力波动特性对物料稳定循环具有重要影响。在双循环流化床冷态实验系统上,测取不同工况下气化室风室、布风板上方的压力信号,采用Daubechies小波分析的方法对气化室风速、提升管风速、颗粒粒径对气化室压力波动特性的影响进行分析,发现:随着气化室风速的增加,小波分析中各尺度能量均呈增加趋势,其中ED3、ED4两尺度能量占比最大,且随着气化室风速增加,RD3、RD4两尺度能量所占比呈先迅速增加,后基本不再变化;随着提升管风速的增加,提升管内物料相对停留量相对减小,更多的物料集中于气化室内,使得气化室内小波能量也存在一定程度增加,但ED3、ED4仍占比较大;随着颗粒粒径的增加,气化室物料流化相对困难,其在相对工况下的能量相对减小,且各层能量中占比最大部分逐渐由RD3层向RD4层转移。采用小波分析方法对气化室压力特性的分析,为双循环流化床的床内流动特性研究提供新思路。

Daubechies小波有限元法联系系数计算研究

针对Daubechies小波有限元法的联系系数计算精度不足这一问题,首先推导了Daubechies小波有限元法中常用联系系数的计算公式,分析了导致联系系数计算精度不足的主要原因,并首次尝试将最小二乘法引入Daubechies小波有限元法联系系数的计算中,求解所得超定方程组可得联系系数值。实例结果表明,此法可有效提高Daubechies小波有限元法联系系数的计算精度。

Daubechies小波伽辽金法及其工程应用

利用Daubechies小波的性质,以Daubechies小波尺度函数作为伽辽金法的基函数,构造了基于结构工程问题的偏微分方程求解方法。由于Daubechies小波无明确的解析表达式,为了将其应用于小波伽辽金法中,关联系数的求解是关键,详细讨论了求解步骤。最后用该方法分析了两端固支轴力杆受力问题,数值算例表明,与理论解相比,构造的Daubechies小波伽辽金法具有计算精度高,收敛比较快的特点。

基于Daubechies小波的人脸识别算法

为寻求正确率更高的人脸识别技术,提出一种基于Daubechies小波变换和支持向量机(DW-FPSVM)的人脸识别算法.首先对人脸图像进行一次二维Daubechies小波分解提取特征,接着利用快速PCA对特征降维去噪处理,最后选取合适的核参数建立分类模型对其识别,并对常见的ORL人脸库、Yale人脸库进行实验仿真.结果表明:人脸识别准确率随支持向量机核参数γ的增大而减小,且基于DW-FPSVM能够有效的提高人脸识别算法的准确性和稳固性;相较于其他小波的相关结果发现,Daubechies小波更具应用优势.

基于Daubechies小波和工件面形误差的机床导轨误差相关性分析

提出一种基于Daubechies小波和车削面形误差的导轨误差辨识的新方法,根据检测结果的特征分析结果,识别出引起此特征的机床误差源。为了了解小波分析的误差,对工件面形检测信号用不同紧支集的Daubechies小波族在1～9尺度下进行分解和重构,对比重构信号和原始信号发现,紧支集为[0,1]的Db1小波用于工件面形信号分解时误差最小。误差源对加工结果影响的仿真结果与实际加工工件的面形检测结果对比,分离出的表面形貌的单尺度上的信息与原信息除了会有相位时移外,还有很多特征相关性。利用小波的变焦特性,采用特征相关性分析方法,从检测结果中确定出引起加工结果的机床误差源。

基于Daubechies小波变换在GPS信号处理中的应用

利用小波变换理论对带有噪声的GPS定位信号进行滤波,用多尺度分析特性对其信号进行轮廓和细节部分的逐步分解,将分解后的小波系数进行反变换可求出原始纯净信号。实验表明,Daubechies小波滤波器在对GPS信号滤波中达到满意效果。

Daubechies小波的构造方法

以Riesz定理为基础 ,利用多尺度分析中的结论 ,通过对三角多项式的研究 ,构造出了具有紧支撑的尺度函数与正交小波函数 ,并且给出了几种具有不同支撑区间长度的尺度函数和小波函数 .

Daubechies小波有限元联系系数计算的广义最小二乘-复化梯形求积法

针对目前Daubechies小波有限元联系系数计算中附加方程复杂、计算结果会随附加方程个数的不同而改变、计算难度大,计算精度不高等现状,基于二维可分离小波理论,将复化梯形求积法与传统方法中未加载附加条件的滤波系数方程组相结合,先用复化梯形求积法求出若干个联系系数的初值,再结合广义最小二乘法理论,推导出基于[0,1]区间任意尺度下的Daubechies小波有限元联系系数的计算公式。研究结果表明:所提出的广义最小二乘-复化梯形求积法(GLS-CTQM)降低了联系系数求解难度,不仅能求得高精度的联系系数,而且可根据实际精度需求灵活地改变求积步长、选取不同求积公式,易于编程实现,计算效率和计算精度较梯形求积方法都有所提高。