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THREE-DIMENSIONAL ANALYSIS OF FUNCTIONALLY GRADED PLATE BASED ON THE HAAR WAVELET METHOD 被引量:2
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作者 Zhang Chun Zhong Zheng 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI 2007年第2期95-102,共8页
A three-dimensional analysis of a simply-supported functionally graded rectangular plate with an arbitrary distribution of material properties is made using a simple and effective method based on the Haar wavelet. Wit... A three-dimensional analysis of a simply-supported functionally graded rectangular plate with an arbitrary distribution of material properties is made using a simple and effective method based on the Haar wavelet. With good features in treating singularities, Haar series solution converges rapidly for arbitrary distributions, especially for the case where the material properties change rapidly in some regions. Through numerical examples the influences of the ratio of material constants on the top and bottom surfaces and different material gradient distributions on the structural response of the plate to mechanical stimuli are studied. 展开更多
关键词 functionally graded material rectangular plate Haar wavelet three-dimensional analysis
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基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究
2
作者 王彦快 米根锁 +2 位作者 孔得盛 杨建刚 张玉 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-90,共10页
针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障... 针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 故障诊断 改进麻雀搜索算法-支持向量机 Circle混沌映射 自适应t分布 小波包能量熵 多维尺度缩放法
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三维荧光光谱融合小波包分解融合Fisher判别分析及支持向量机识别紫苏
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作者 任永杰 殷勇 +1 位作者 于慧春 袁云霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期198-203,共6页
为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数... 为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数据进行预处理,采用Delaunay三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,以消除它们的不利影响;运用Savitzky-Golar卷积平滑对数据进行平滑处理,以减少噪声的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度小于0.01的发射波长。然后,对各激发波长对应的发射光谱进行3层sym4小波包分解,计算得到最低频段的小波包能量值,作为各激发波长光谱数据表征量。接着,再利用FDA对小波包能量进行判别分析,将其所包含的差异性信息进行融合,得到FDA生成的新变量,并选取累计判别能力达到99%的前3个FD变量作为不同品种差异性信息的表征变量,提出三维荧光数据的表征策略。最后,利用BP神经网络(backpropagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模式识别算法对表征变量进行分析,得到FDA+BPNN和FDA+SVM两种鉴别结果。FDA+BPNN的训练集正确率为97.5%,测试集正确率为95%;FDA+SVM的训练集和测试集的正确率均达到98.33%。结果表明,三维荧光光谱技术结合小波包分解、FDA和SVM算法基本上能够实现紫苏品种的鉴别。这为后续有关紫苏的进一步检测研究(如某些有效成分的定量检测)提供了研究基础。 展开更多
关键词 紫苏 三维荧光 小波包分解 FISHER判别分析 BP神经网络 支持向量机
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视觉传达下激光电力设备波束形信号频谱分解研究
4
作者 徐齐 张文 《电子器件》 CAS 2024年第3期685-690,共6页
波束形信号频谱分解可在一定程度上保障激光电力设备的平稳运行,激光电力设备中的重复放电过程通常具有非常高的频率,每秒可能达到几千次甚至更高。同时,重复放电过程包含多个频率的成分和不同的幅度可能非常复杂,增加了频谱分解的难度... 波束形信号频谱分解可在一定程度上保障激光电力设备的平稳运行,激光电力设备中的重复放电过程通常具有非常高的频率,每秒可能达到几千次甚至更高。同时,重复放电过程包含多个频率的成分和不同的幅度可能非常复杂,增加了频谱分解的难度。因此,重复放电情况是频谱分解过程中的难点问题。为此,在考虑重复放电情况的基础上,提出了视觉传达下激光电力设备波束形信号的频谱分解方法。首先,利用激光视觉传感器采集重复放电情况下电力设备的波束形信号。分析电压与电阻两个影响重复放电的因素,探究波束形信号的生成机制,获取波束输出的瞬态频谱表达式。通过多普勒带宽信号模型,得到波束形信号目标参数估计值,并利用多维小波分解获得波束形信号最大波峰与波谷差值,结合频谱能量分布特征完成分解。仿真实验证明,分解后的信号频谱图与原始信号匹配度较高,具有一定的实际应用性能。 展开更多
关键词 视觉传达 激光电力设备 波束形信号 频谱分解 多维小波分解
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风电场柔直送出系统联接变故障特性分析及差动保护方案
5
作者 冯海洋 束洪春 +3 位作者 杨兴雄 黄柯昊 岳清 周子超 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期125-133,共9页
联接变是衔接交直流系统的桥梁,对其故障特性的分析是构建保护方案的重要基础。然而,双馈风电经柔直送出系统中整流侧联接变发生故障时,机侧短路电流呈现出频偏和弱馈故障特性,而阀侧短路电流不仅含有大量谐波,在不同的控制策略下还存... 联接变是衔接交直流系统的桥梁,对其故障特性的分析是构建保护方案的重要基础。然而,双馈风电经柔直送出系统中整流侧联接变发生故障时,机侧短路电流呈现出频偏和弱馈故障特性,而阀侧短路电流不仅含有大量谐波,在不同的控制策略下还存在幅值差异、相角差异,甚至会出现断流的情况。如此复杂的故障特性给联接变的差动保护正确动作带来十分严峻的挑战。为此,该文以联接变阀侧发生最为常见的单相接地故障为例,分析双馈风电场柔直送出系统联接变风电场侧及阀侧短路电流故障特性及致使差动保护性能降低的原因。在此基础上,提出分别利用形态学滤波分解及同步挤压小波变换对换变流两侧电流进行处理,并以处理后的两侧电流轨迹图斜率为判据,对区内外故障和涌流进行识别的保护方案。最后,基于PSCAD/EMTDC的仿真结果表明:所提出的方案能很好地对风电联接变区内外故障和涌流进行识别,在不同影响因素条件下该方案也具有良好的适用性。 展开更多
关键词 风力发电 联接变压器 双馈风力发电机 形态学滤波分解 同步挤压小波变换 电流二维轨迹
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基于正则化SVD算法的660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建
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作者 陈鹏 邢军 孙黎君 《工业加热》 CAS 2024年第5期58-63,共6页
针对现有加热炉炉膛内三维温度场重建方法存在的重建误差较大、重建消耗时间较长的问题,提出基于正则化SVD算法的660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建方法。根据人眼视觉二维图像特征点提取原理,提取温度场立体图像特征点;利用小波... 针对现有加热炉炉膛内三维温度场重建方法存在的重建误差较大、重建消耗时间较长的问题,提出基于正则化SVD算法的660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建方法。根据人眼视觉二维图像特征点提取原理,提取温度场立体图像特征点;利用小波变换方法计算子线段端点,获取特征点匹配结果;通过声学测温方法以及射线成像理论,重建声波传播速度分布形式,凭借正则化SVD算法构建声学测量系统模型,对声波飞行值进行修正,结合特征点匹配结果和对称轴,得到实现660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建。实验结果表明,所提方法的最低AER、MER、RMSE分别为4.11、0.98、1.21,重建时间始终保持在0.6s以内,重建误差较小、重建消耗时间较短,抗噪声能力强,温度场重建效果好。 展开更多
关键词 燃烧温度 正则化SVD算法 特征点提取 三维温度场重建 小波变换
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黄松峪地质公园岩石纹理特征提取技术分析
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作者 李敏 王婷 +2 位作者 王晓红 周嘉林 韩征 《中国煤炭地质》 2024年第4期38-44,共7页
黄松峪地质公园处于燕山南麓与华北平原北端的相交地带,区内出露的白云岩、底砾岩、砂岩、页岩等在华北地区具有广泛的代表性和典型意义。判别岩石的有效特征对于精准识别岩石类型尤为重要。应用Matlab仿真平台针对岩石纹理特征提取中... 黄松峪地质公园处于燕山南麓与华北平原北端的相交地带,区内出露的白云岩、底砾岩、砂岩、页岩等在华北地区具有广泛的代表性和典型意义。判别岩石的有效特征对于精准识别岩石类型尤为重要。应用Matlab仿真平台针对岩石纹理特征提取中的一些关键技术进行研究,通过小波变换进行滤波去噪预处理,基于霍夫变换检测线条特征,将二维图像降维投影为垂直和水平方向的一维曲线信号,根据信号的均值、标准差、偏态、峰度等参数分析图像中的纹理结构特征。对比高斯平滑算法,小波变换的Mallat算法可有效实现滤波去噪预处理,大幅度提高图像的信噪比。相对于Prewitt边缘检测算子,霍夫变换检测中采用Canny边缘检测算子提取的二值化图像更有利于精准提取岩石的线状纹理信息,结合一维投影曲线信号特征对于线条型纹理具有较强的识别能力。采用相关分析法设置不同的权限参数串行联接构成协同数据可以实现多特征融合,提高对复杂岩石结构的表达能力。 展开更多
关键词 特征提取 降维 霍夫变换 小波变换 岩石分类
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结合离散余弦变换与离散小波变换的无损彩色图像加密算法
8
作者 文小爽 徐源音 +1 位作者 吴昊 张露 《软件导刊》 2024年第5期162-167,共6页
为使图像在网络中进行安全传输,结合频域领域的图像加密相关研究,提出一种新的彩色图像加密算法。首先将明文图像划分为三基色分量,执行二维离散余弦变换(DCT)得到DC和AC置乱序列;然后对置乱矩阵执行二维离散小波变换(DWT)得到4个子带矩... 为使图像在网络中进行安全传输,结合频域领域的图像加密相关研究,提出一种新的彩色图像加密算法。首先将明文图像划分为三基色分量,执行二维离散余弦变换(DCT)得到DC和AC置乱序列;然后对置乱矩阵执行二维离散小波变换(DWT)得到4个子带矩阵,并对置乱后的子带执行逆二维小波变换得到用于扩散的二进制矩阵;接下来将二维十进制矩阵转化为三维二进制矩阵,并对两个二进制矩阵执行异或运算,将其转化为二维十进制矩阵;最后进行扩散操作得到密文图像。实验结果表明,该算法能有效抵抗明文攻击与非法者攻击。 展开更多
关键词 彩色图像加密 离散余弦变换 离散小波变换 三维混沌系统
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MULTI-SPECTRAL AND HYPERSPECTRAL IMAGE FUSION USING 3-D WAVELET TRANSFORM 被引量:5
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作者 Zhang Yifan He Mingyi 《Journal of Electronics(China)》 2007年第2期218-224,共7页
Image fusion is performed between one band of multi-spectral image and two bands of hyperspectral image to produce fused image with the same spatial resolution as source multi-spectral image and the same spectral reso... Image fusion is performed between one band of multi-spectral image and two bands of hyperspectral image to produce fused image with the same spatial resolution as source multi-spectral image and the same spectral resolution as source hyperspectral image. According to the characteristics and 3-Dimensional (3-D) feature analysis of multi-spectral and hyperspectral image data volume, the new fusion approach using 3-D wavelet based method is proposed. This approach is composed of four major procedures: Spatial and spectral resampling, 3-D wavelet transform, wavelet coefficient inte- gration and 3-D inverse wavelet transform. Especially, a novel method, Ratio Image Based Spectral Resampling (RIBSR) method, is proposed to accomplish data resampling in spectral domain by util- izing the property of ratio image. And a new fusion rule, Average and Substitution (A&S) rule, is employed as the fusion rule to accomplish wavelet coefficient integration. Experimental results illustrate that the fusion approach using 3-D wavelet transform can utilize both spatial and spectral character- istics of source images more adequately and produce fused image with higher quality and fewer artifacts than fusion approach using 2-D wavelet transform. It is also revealed that RIBSR method is capable of interpolating the missing data more effectively and correctly, and A&S rule can integrate coefficients of source images in 3-D wavelet domain to preserve both spatial and spectral features of source images more properly. 展开更多
关键词 图象融合 三维小波变换 多光谱图象 超光谱图象
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基于WTMSE-AMCNN_1D的协作机器人故障诊断
10
作者 戴天赐 王华 +2 位作者 汪健 董凌浩 李帅康 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期118-122,共5页
六轴协作机器人在实际工作中难以采集到振动数据,且其故障诊断精度低,针对这一问题,提出一种基于多尺度小波分解、样本熵与一维注意力卷积神经网络(WTMSE-AMCNN_1D)的六轴协作机器人电流信号故障诊断方法。首先,对采集的原始故障数据进... 六轴协作机器人在实际工作中难以采集到振动数据,且其故障诊断精度低,针对这一问题,提出一种基于多尺度小波分解、样本熵与一维注意力卷积神经网络(WTMSE-AMCNN_1D)的六轴协作机器人电流信号故障诊断方法。首先,对采集的原始故障数据进行随机采样;其次,采用多尺度小波分解后计算样本熵的方法来提取原始信号特征,将其作为引入注意力机制(AM)的一维卷积神经网络的输入并进行训练;最后,利用端到端训练后的模型实现故障诊断。通过实验采集某六轴协作机器人的电流数据进行诊断测试,并与其它模型对比,结果表明WTMSE-AMCNN_1D模型诊断精度达到99.21%,可以有效诊断协作机器人的故障。 展开更多
关键词 协作机器人 故障诊断 小波分解 多尺度样本熵 注意力机制 一维卷积神经网络
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Very Low Bit-Rate Video Coding by Combining H.264/AVC Standard and 2-D Discrete Wavelet Transform
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作者 Ali Aghagolzadeh Saeed Meshgini +1 位作者 Mehdi Nooshyar Mehdi Aghagolzadeh 《Wireless Sensor Network》 2010年第4期328-336,共9页
In this paper, we propose a new method for very low bit-rate video coding that combines H.264/AVC standard and two-dimensional discrete wavelet transform. In this method, first a two dimensional wavelet transform is a... In this paper, we propose a new method for very low bit-rate video coding that combines H.264/AVC standard and two-dimensional discrete wavelet transform. In this method, first a two dimensional wavelet transform is applied on each video frame independently to extract the low frequency components for each frame and then the low frequency parts of all frames are coded using H.264/AVC codec. On the other hand, the high frequency parts of the video frames are coded by Run Length Coding algorithm, after applying a threshold to neglect the low value coefficients. Experiments show that our proposed method can achieve better rate-distortion performance at very low bit-rate applications below 16 kbits/s compared to applying H.264/AVC standard directly to all frames. Applications of our proposed video coding technique include video telephony, video-conferencing, transmitting or receiving video over half-rate traffic channels of GSM networks. 展开更多
关键词 Video CODING H.264/AVC STANDARD RUN Length CODING Two-dimensional wavelet Transform
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Wavelet-Aggregated Signal in Earthquake Prediction 被引量:1
12
作者 A.A.Lyubushin Jr 《Earthquake Research in China》 1999年第1期35-45,共11页
The concept of aggregated signal is introduced. Quantitatively, an aggregated signal can be defined as the scalar signal: it accumulates in its own variations only those spectral components that are presented simultan... The concept of aggregated signal is introduced. Quantitatively, an aggregated signal can be defined as the scalar signal: it accumulates in its own variations only those spectral components that are presented simultaneously in each scalar time series of the multidimensional signal to be analyzed. Moreover, an algorithm of aggregation is proposed to suppress the spectral components that are present in any of the scalar components but absent in others (these components can be called local disturbance signals, for instance of technogenic nature). The main purpose of constructing the aggregated signal is to make clearer the common tendency of low-frequency data-flow in geophysical networks, which indicates an increase in collective behavior.It is known that almost all models of the process of earthquake preparation have pointed out an increase in collective behavior of components of geophysical fields in the region of preparation when the coming geocatastrophe has entered its long- and mid-term stages. 展开更多
关键词 MULTI-dimensionAL time series analysis aggregated SIGNALS wavelets.
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Improved wavelet neural network combined with particle swarm optimization algorithm and its application 被引量:1
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作者 李翔 杨尚东 +1 位作者 乞建勋 杨淑霞 《Journal of Central South University of Technology》 2006年第3期256-259,共4页
An improved wavelet neural network algorithm which combines with particle swarm optimization was proposed to avoid encountering the curse of dimensionality and overcome the shortage in the responding speed and learnin... An improved wavelet neural network algorithm which combines with particle swarm optimization was proposed to avoid encountering the curse of dimensionality and overcome the shortage in the responding speed and learning ability brought about by the traditional models. Based on the operational data provided by a regional power grid in the south of China, the method was used in the actual short term load forecasting. The results show that the average time cost of the proposed method in the experiment process is reduced by 12.2 s, and the precision of the proposed method is increased by 3.43% compared to the traditional wavelet network. Consequently, the improved wavelet neural network forecasting model is better than the traditional wavelet neural network forecasting model in both forecasting effect and network function. 展开更多
关键词 颗粒群优化算法 人工神经网络 小波分析 短期负载预测
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WAVELET APPROXIMATE INERTIAL MANIFOLD AND NUMERICAL SOLUTION OF BURGERS' EQUATION
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作者 田立新 许伯强 刘曾荣 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2002年第10期1140-1152,共13页
The existence of approximate inertial manifold Using wavelet to Burgers' equation, and numerical solution under multiresolution analysis with the low modes were studied. It is shown that the Burgers' equation ... The existence of approximate inertial manifold Using wavelet to Burgers' equation, and numerical solution under multiresolution analysis with the low modes were studied. It is shown that the Burgers' equation has a good localization property of the numerical solution distinguishably. 展开更多
关键词 wavelet wavelet approximate inertial manifold (WAIM) wavelet Galerkin solution infinite dimensional dynamic system
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基于多传感信号融合的运动负荷强度信息监测
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作者 杨芳艳 黄可 +1 位作者 周纯 吴海艳 《信息技术》 2023年第3期13-17,22,共6页
针对外界传感环境中因信道噪声过强、频谱信号接收能力较差,导致监测误差大的问题,提出多传感信号融合方法。对原始采集的负荷强度信号实施降序处理,并利用小波包变换法对分配后的数据重新定义,运用函数定义序列重建原始强度数据,排除... 针对外界传感环境中因信道噪声过强、频谱信号接收能力较差,导致监测误差大的问题,提出多传感信号融合方法。对原始采集的负荷强度信号实施降序处理,并利用小波包变换法对分配后的数据重新定义,运用函数定义序列重建原始强度数据,排除噪声干扰;以该数据值作为运动负荷强度的判定集合,参考传感器监测状态、强度评价参数以及灵敏度数值三者间对应关系,以国家规定强度参数为判定依据,完成运动强度监测。仿真实验证明,所提方法的监测精准度较高、稳定性较好、整体实用性较强。 展开更多
关键词 信道噪声 高维降序 小波包 贝叶斯算法 负荷强度
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WiGNet:一种适用于无线感知场景的手势识别模型 被引量:2
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作者 马凯凯 段鹏松 孔金生 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期194-203,共10页
针对现有Wi-Fi感知技术的手势识别研究中存在因感知特征辨识度较低及难以提取而导致识别准确率不高的问题,在对感知数据进行多维重构并施以二维离散小波变换的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的高精度手势识别模型WiGNet。首先,在对... 针对现有Wi-Fi感知技术的手势识别研究中存在因感知特征辨识度较低及难以提取而导致识别准确率不高的问题,在对感知数据进行多维重构并施以二维离散小波变换的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的高精度手势识别模型WiGNet。首先,在对信道状态信息影响因子分析的基础上,提取振幅数据作为手势识别的基础数据;其次,将感知数据重构为多维矩阵形式,以充分提取手势动作的时空特征;然后,对重构数据在时间和空间维度上进行二维离散小波变换,以实现感知数据的降噪和平滑;最后,使用神经架构搜索技术优化网络深度以及卷积核个数的合理化配置,并提出较好适配重构数据的手势识别模型WiGNet。实验结果表明:对感知数据进行二维离散小波变换后,特征辨识度和模型整体运算速度均有显著提升;WiGNet在自建数据集上和公共数据集上的平均识别准确率分别达到98.1%和96.0%,均优于同类模型。此外,WiGNet在实现高精度手势识别的同时,还能保持较快运算速度,并兼具一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 信道状态信息 手势识别 二维离散小波变换 卷积神经网络
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基于改进HHT+WT复合特征提取的电能质量扰动识别方法 被引量:2
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作者 刘斌 曲丽萍 +2 位作者 崔文超 高泰路 孙铁军 《北华大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第5期678-686,共9页
单一变换方法处理扰动信号提取的特征并不显著.将希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)与小波变换(Wavelet Transform,WT)相结合进行复合特征提取,对于非平稳部分和含谐波分量的扰动信号利用HHT变换提取特征,提取频率成分、持... 单一变换方法处理扰动信号提取的特征并不显著.将希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)与小波变换(Wavelet Transform,WT)相结合进行复合特征提取,对于非平稳部分和含谐波分量的扰动信号利用HHT变换提取特征,提取频率成分、持续时间、瞬时幅值标准差和瞬时频率标准差作为一部分特征;对于电压闪变等扰动利用小波变换提取特征,引入电压闪变能量作为参考向量,取输入扰动能量,与参考向量做差,作为另一部分特征.将提取的特征组成特征向量,作为一维卷积神经网络输入,卷积层进行卷积处理(即二次特征提取),全连接层进行分类.仿真结果表明:与传统小波变换相比,本方法提取的特征较为显著,且分类效果较好. 展开更多
关键词 电能质量 HHT变换 小波变换 一维卷积神经网络
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下穿隧道爆破振动测试及能量分布研究
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作者 司小昆 郭明 赵岩 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第10期57-63,共7页
依托具体的下穿隧道工程实例,对爆破施工引起的地面振动效应进行系统研究。为进一步分析隧道爆破对既有村庄带来的振动影响,引入反映高程的影响因子,通过量纲分析的方法建立反映高程影响的质点峰值振动速度的预测模型。预测结果表明,与... 依托具体的下穿隧道工程实例,对爆破施工引起的地面振动效应进行系统研究。为进一步分析隧道爆破对既有村庄带来的振动影响,引入反映高程的影响因子,通过量纲分析的方法建立反映高程影响的质点峰值振动速度的预测模型。预测结果表明,与传统的萨道夫斯基公式相比,改进公式的预测效果更佳。此外,通过小波包分析对爆破振动能量的分布特征进行研究。研究结果显示,随着最大单响药量的增大,爆破振动的低频带能量占比明显上升;随着爆心距的增加,爆破振动总能量却呈逐步衰减的趋势,且随着爆心距的逐渐增大,爆破振动能量的变化趋于平缓。爆破振动总能量的拟合结果表明,振动能量随着爆心距的增大呈指数型衰减。然而,爆破振动能量随着最大单响药量的增大却呈现增大的趋势。 展开更多
关键词 隧道爆破 量纲分析 小波包分析 爆破振动能量
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基于小波卷积网络的高光谱图像分类 被引量:2
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作者 巩传江 臧德厚 +2 位作者 郭金 孙媛媛 宋廷强 《计算机系统应用》 2023年第7期23-34,共12页
高光谱图像波段多、波段之间关联性强,但其空间纹理和几何信息的表达较弱,传统分类模型存在空间光谱特征提取不充分、计算量大的问题,分类性能有待提高.针对此问题,提出一种基于小波变换的多尺度多分辨率注意力特征融合卷积网络(wavelet... 高光谱图像波段多、波段之间关联性强,但其空间纹理和几何信息的表达较弱,传统分类模型存在空间光谱特征提取不充分、计算量大的问题,分类性能有待提高.针对此问题,提出一种基于小波变换的多尺度多分辨率注意力特征融合卷积网络(wavelet transform convolutional attention network,WTCAN),采用小波变换思想对光谱波段进行4次分解,通过层次性提取光谱特征可减少计算量.该网络设计了空间信息提取模块,同时引入金字塔注意力机制,通过设计逆向跳跃连接网络结构利用多尺度获取空间位置特征,增强空间纹理表达能力,可以有效改进传统2D-CNN特征提取尺度单一、忽略空间纹理细节等缺陷.本文对所提出的WTCAN模型分别在不同空间分辨率高光谱数据集Indian Pines(IP)、WHU_Hi_HanChuan(HanChuan)、WHU_Hi_HongHu(HongHu)进行实验,通过对比SVM、2D-CNN、DBMA、DBDA、HybridSN模型效果,WTCAN模型取得较好的分类效果,3个数据集的分类总体精度分别达到了98.41%、99.64%、99.67%,可为高光谱图像的分类研究提供参考依据. 展开更多
关键词 高光谱图像分类 特征提取 小波变换 二维卷积神经网络 注意力机制
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基于二维小波变换SIFT算法模型的皮革断面图像配准研究
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作者 李冰 《中国皮革》 CAS 2023年第10期42-46,共5页
以二维小波变换优化SIFT算法构建了一种针对皮革断面图像配准分析的数学模型,以人工方式、SIFT算法作为对比对象,对该数学模型在皮革断面同层图像配准和序列图像配准两方面的性能进行对比分析。结果表明:融合优化后的数学算法模型在检... 以二维小波变换优化SIFT算法构建了一种针对皮革断面图像配准分析的数学模型,以人工方式、SIFT算法作为对比对象,对该数学模型在皮革断面同层图像配准和序列图像配准两方面的性能进行对比分析。结果表明:融合优化后的数学算法模型在检测效率和检测精度方面具有显著改进。 展开更多
关键词 二维小波变换算法 SIFT算法 皮革断面 图像配准
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