基于Symlets小波滤波的滚珠丝杠伺服进给系统频响特性辨识

高速、高加速度条件下,滚珠丝杠进给系统所具有的弹性特性会对其频率响应特性造成很大影响。通过分析转矩输入信号和加速度输出信号的幅值和相位关系可以实现对进给系统频响特性的辨识。通过集中质量方法对弹性滚珠丝杠传动系统进行建模,由拉格朗日能量法和状态空间分析对系统的频响特性进行计算。并进一步利用试验方法完成进给系统频响特性的辨识。为了减少量化噪声、白噪声和有色噪声对辨识信号的影响,提出通过Symlets小波滤波方法对有限差分方法得到的加速度信号进行小波滤波处理后,再进行幅值和相位信号的提取和频响函数的拟合。仿真和试验最终证明Symlets小波滤波方法能有效地减少噪声对加速度信号的影响,提取出有效信号,实现对进给系统频响特性更为精确地辨识。

Symlets小波幅值算法研究

提出了利用小波变换高频分量模极大值预测故障电流幅值的Symlets小波幅值算法。分析了Sym-lets小波的正交性、计算性和对称性,给出了与sym3小波相关联的分解与重构滤波器,研究了Symlets小波幅值算法可精确捕捉故障发生时刻的基本原理,建立了基于sym3小波变换高频分量模极大值的故障电流幅值计算数学模型。通过利用sym3小波变换对不同电流信号进行分解和重构,确定了每周期采样点数不同和故障前最后一个采样点相位不同时数学模型中系数k的大小。仿真结果表明,该算法可精确捕捉故障发生时刻并能在7/N个电力信号周期内定量预测出故障电流幅值。

Symlets小波和子空间联合增强下的语音识别

针对小波阈值选择的多样性,主要研究了小波自适应阈值消噪联合子空间增强对特定人汉语孤立词识别系统的鲁棒性提升。采用Mel倒谱系数,在基于矢量量化(VQ)和高斯混合模型(GMM)的两个系统上,检验采用联合Symlets小波多阈值消噪和子空间增强算法在互为先后顺序作用下系统的识别率,给出一个先Symlets小波阈值消噪再子空间增强的语音增强方法。人耳感官和Matlab实验证实该方法结合了两者的优点,不但平衡了语音失真和噪声抑制,亦可提高VQ系统的顽健性,而对于GMM系统作用有限。

基于Symlets小波的虹膜特征提取

提出了基于双正交的虹膜特征提取方法。通过Symlets小波对归一化虹膜图像进行特征提取,运用k-近邻分类器实现匹配.研究结果表明,与基于db 4小波的方法比较,该方法在识别率上有明显的改进.

车载混合储能系统Symlets小波变换能量管理方法

针对电动汽车锂离子动力电池承受高频功率需求造成其循环寿命衰减的问题进行了重点研究。首先,分析了由锂离子动力电池、超级电容和多端口双向DC/DC变换器构成的混合储能系统工作特性,揭示了工况周期t_(max)、负载电流调节频率f_(adj) 与小波分解阶数θ的关系。进而提出了车载混合储能系统Symlets小波变换能量管理方法,实现了功率需求高频暂态分量和稳态分量在功率型储能装置和能量型储能装置之间的功率分流。最后,通过实验验证了高速公路经济性测试(Highway Fuel Economy Test,HWFET)工况下的分流效果。实验结果表明,所提出的Symlets小波变换能量管理方法可降低锂离子动力电池所承受的高频功率需求,且系统输出电压的峰值波动比Haar小波低51.8%。

过渡金属硫族化合物中电荷密度波和超导电性的调控

过渡金属硫族化合物(Transition metal chalcogenides,TMCs)因具有丰富的晶体结构和不寻常的电子特性呈现出有趣的物理现象,引起了人们的持续关注。重点介绍了过渡金属二硫化物(Transition metal dichalcogenides,TMDCs)中电荷密度波(Charge density wave,CDW)和超导电性(Superconductivity,SC)的最新重要发现,系统分析和比较了TMDCs的晶体和能带结构,总结了掺杂和高压对TMDCs中CDW和SC的调控规律,探讨了TMDCs中CDW和SC之间的关系,展望了未来研究方向和机遇。

钢结构损伤识别中Db族小波函数选择

在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好.

伪码族复合连续波信号的多分辨率特性分析

针对战斗部动爆破片数量多、速度变化范围大、破片分布范围广、测量分辨难度高的问题,该文设计了一种新型的伪码族复合连续波信号。该信号在具有图钉型的模糊函数的基础上,具有多分辨率的特性,能很好地满足测量需求。文中详细分析了这种信号的相关特性、模糊函数特性,并指出了信号存在的问题,对信号选型、数量选择和使用情况给出了建议。分析结果表明,该信号能够有效地用于战斗部动爆破片测量,对复杂波形设计和提高雷达性能具有重要意义。

电磁小波的小波算子族表示方法

本文给出了框架算子族和小波算子族的新概念，推广了小波的定义，并将Ｋａｉｓｅｒ用来分析电磁场中Ｍａｘｗｅｌ方程组解空间的结构与性质的电磁小波和通常所用的小波函数统一起来，得到了电磁小波和统一的小波算子族相差一个共轭运算的结论。

奇非线性行波方程的精确解所确定的尖孤子、周期尖波与紧支集波解族

本文是一篇综述.首先,我们用动力系统方法和奇行波方程理论研究熟知的广义Camassa-Holm方程与Degasperis-Procesi方程的精确行波解,给出尖孤子解,伪尖孤子解,周期尖波,伪周期尖波和紧支集解族的参数表示.这些精确解说明,在给定的参数条件下,当系统的能量改变时,尖孤子解是一族伪周期尖波的极限解;而当参数改变时,尖孤子解是一族周期尖波或一族伪尖孤子波的极限解.伪周期尖波与伪尖孤子波是有两时间尺度的光滑经典解.第二,我们用几类非线性波方程模型的精确解说明,不同于广义Camassa-Holm方程与Degasperis-Procesi方程的精确尖孤子解,存在各种不同形式的精确的尖孤子的参数表示.第三,针对近年国际数学刊物发表的有些作者的"peakon equations(尖孤子方程)"的文章,我们指出,对应于所谓尖孤子方程,其行波方程是第二类奇行波方程,这类方程没有尖孤子解.

新疆波马墓葬年代族属再探讨

1997年,新疆昭苏县一座被破坏的土墩墓出土了一批精美的金银器、玛瑙器、玻璃器和丝织品等,当时的调查报告和其后的研究多认为该墓葬为西突厥遗存。本文通过对墓葬形制、葬俗以及出土遗物的形态和风格的研究,认为该墓葬应属于公元1-5世纪的游牧民族遗存。据文献记载,乌孙于公元前2世纪至公元5世纪活跃在以伊犁河流域为中心的广大区域。据此,该墓葬当属乌孙较晚阶段遗存。

ISO9000族标准与波多里奇奖的区别

简要介绍了作为组织质量管理优秀工具的ISO9000族标准与波多里奇国家质量奖,比较了它们在目的、用途和评价方式等多个方面的差异,建议组织应根据不同的情况选择适合的方法来提高组织质量管理水平。

用小波算子族表示的电磁小波

在对框架小波进一步分析的基础上 ,提出了框架算子族和小波算子族的新概念 .利用小波算子族的新概念将电磁小波和通常所用的小波函数统一起来 ,得出电磁小波和统一的小波算子族相差一个共轭运算的结论 .

具变系数和弱阻尼的非局部高阶波方程的整体吸引子族

研究具变系数和弱阻尼的非局部高阶波方程的渐近行为,通过合理的先验估计及经典Galerkin方法证明了方程整体解的存在唯一性,再根据先验估计引理得到有界吸收集,进而得到该类方程的整体吸引子族.

具变系数和弱阻尼的非局部高阶波方程的长时间动力学行为

研究具变系数和弱阻尼的非局部高阶波方程的渐近行为。通过合理的先验估计及经典Galerkin方法,证明方程整体解的存在唯一性;根据先验估计引理,得到有界吸收集。结果表明,当变系数a_((x))≥a_(00)>0时,该类方程存在整体吸引子族。

何谓“波波族”

“波波族”是指拥有较高学历、收入丰厚、追求享受、崇尚个性独立、进取又特立独行的一类年轻人。“波波”（bobo）源于美国。是单词bourgeois（中产阶层）和bohemia（波希米亚）的缩合。

北京“波波族”身份建构研究:奢侈品消费视角

“波波族”(BoBos)是资产阶级(Bourgeoise)和波西米亚(Bohemian)的缩写组合,暗示这两个相互冲突的社会阶层的融合。在《天堂里的波波族》(BoBos in Paradise)中,戴维·布鲁克斯(David Brooks)最初用该词形容雅皮士与嬉皮士的结合。他们的一个重要特征是购买昂贵物品来彰显不凡的生活品位。随着中国的经济腾飞,“波波族”在中国的土壤也应运而生,并拥有和北美“波波族”不同的特质。本文旨在透过中国“波波族”在奢侈品消费方面的特征和心理,分析他们的身份建构。

基于小波理论对掌纹主线提取和修复

掌纹识别作为生物特征技术的一个重要分支,以其信息丰富、采集简便和稳定性强而作为疾病早期诊断和身份识别的重要依据,而其中主线的提取一直是识别的关键。本文讨论了一种提取主线信息的新方法,和传统方法不同的是,它利用普通的光学扫描仪方便地采取图源,之后对预处理和正规化后的图像利用Sym let小波变换的理论,提取掌纹主线的4个方向分量进行合并,并且利用ASF(alternating sequential filter)对结果进行形态学处理。结合回归分析和图像融合的方法,有效地消除了结果中出现的断裂区域,成功地从掌线中分离出了主线。将该方法与以前提取主线的方法进行了效果对比,同时,对于不同类别的掌纹都进行了主线提取验证,其结果说明了这种方法的强鲁棒性。该方法提取的主线信息为后期的临床诊断、皮纹分类,以及编码识别提供了有效和准确的数据。

一种基于形态学的小波域静态图像编码算法

零树小波编码器EZW和SPIHT是近年来最优秀的两个编码算法,不足之处在于其表示父子关系使用了较多的辅助位.基于形态学表示的编码器MRWD是另一成功的编码算法,其不足之处在于没有利用带间小波系数相似性.利用这些编码器的优点,并基于小波数据的形态学表示,开发了一个新的高效小波编码器.新的编码算法的主要特点在于充分利用了带内小波系数的聚类特性和带间小波系数的相似性以及幅值衰减性.最突出的特点是利用形态算子和带间相似性进行聚类预测,从而克服了前述3个编码器的不足.具体数值实验结果表明,该算法的编码效率优于上述3类编码器,尤其对于含有大量纹理区域的复杂图像,编码效率的提高尤其显著.例如,对于512×512Barbara图像,在0.25b/p,新算法比EZW,SPIHT和MRWD算法的峰值信噪比（PSNR）分别提高1.68dB,0.87dB和0.59dB.