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Novel Adaptive Beamforming Algorithm Based on Wavelet Packet Transform
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作者 张小飞 徐大专 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2005年第1期28-34,共7页
An analysis of the received signal of array antennas shows that the received signal has multi-resolution characteristics, and hence the wavelet packet theory can be used to detect the signal. By emplying wavelet packe... An analysis of the received signal of array antennas shows that the received signal has multi-resolution characteristics, and hence the wavelet packet theory can be used to detect the signal. By emplying wavelet packet theory to adaptive beamforming, a wavelet packet transform-based adaptive beamforming algorithm (WP-ABF) is proposed . This WP-ABF algorithm uses wavelet packet transform as the preprocessing, and the wavelet packet transformed signal uses least mean square algorithm to implement the ~adaptive beamforming. White noise can be wiped off under wavelet packet transform according to the different characteristics of signal and white under the wavelet packet transform. Theoretical analysis and simulations demonstrate that the proposed WP-ABF algorithm converges faster than the conventional adaptive beamforming algorithm and the wavelet transform-based beamforming algorithm. Simulation results also reveal that the convergence of the algorithm relates closely to the wavelet base and series; that is, the algorithm convergence gets better with the increasing of series, and for the same series of wavelet base the convergence gets better with the increasing of regularity. 展开更多
关键词 Adaptive beamforming wavelet packet transform multi-resolution analysis Array signal processing
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The Performance Analysis of the Wavelet-OFDM New Scheme in AWGN Channel
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作者 Alaa Ghaith Rima Hatoum Hiba Mradand Ali Alaeddine 《Journal of Physical Science and Application》 2014年第2期100-106,共7页
关键词 AWGN信道 性能分析 小波 MATLAB仿真 正交频分复用 快速傅立叶变换 OFDM 多载波传输
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多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测 被引量:1
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作者 刀海娅 程刚 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期1-9,20,共10页
为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。 展开更多
关键词 日径流预测 多极小波包变换 改进浣熊优化算法 混合核极限学习机 超参数优化
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基于多频带多特征融合的配电网单相接地故障选段方法
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作者 肖文妍 郭谋发 +1 位作者 林佳壕 林骏捷 《电气技术》 2024年第7期7-14,共8页
针对现有配电网单相接地故障选段方法存在的通信负担重、阈值设置困难及故障特征量单一等问题,提出一种基于多频带多特征融合的配电网单相接地故障选段方法。首先,利用小波包变换分别对故障后首半个工频周期的零序电压导数和零序电流进... 针对现有配电网单相接地故障选段方法存在的通信负担重、阈值设置困难及故障特征量单一等问题,提出一种基于多频带多特征融合的配电网单相接地故障选段方法。首先,利用小波包变换分别对故障后首半个工频周期的零序电压导数和零序电流进行分解和重构,得到原始波形的不同频带分量。其次,根据不同频带分量间的极性关系分别引入伏安特性特征向量与零序功率累加和作为故障特征。最后,筛选特征频带并构造基于特征频带与故障特征融合的选段判据。仿真实验及现场数据验证结果表明,所提方法能够有效实现单相接地故障免阈值就地选段。 展开更多
关键词 谐振接地系统 单相接地故障 故障选段 多频带多特征融合 免阈值 小波包变换
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基于WPT和复合多尺度Bubble熵的轨道车辆轴箱轴承故障诊断
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作者 邱小杰 樊麟华 陆正刚 《机电工程技术》 2024年第5期196-202,共7页
为了提高轴承故障识别精度,同时减少甚至消除参数选择的影响,基于轴承振动加速度信号,提出了一种基于复合多尺度Bubble熵的滚动轴承故障诊断方法。基于轨道车辆轴箱轴承故障响应信号具有较强的非线性和非平稳特征,采用小波包变换频域能... 为了提高轴承故障识别精度,同时减少甚至消除参数选择的影响,基于轴承振动加速度信号,提出了一种基于复合多尺度Bubble熵的滚动轴承故障诊断方法。基于轨道车辆轴箱轴承故障响应信号具有较强的非线性和非平稳特征,采用小波包变换频域能量特征重构,对重构信号提取复合多尺度Bubble熵作为故障特征,输入中等高斯支持向量机完成模型训练和故障模式识别。通过基于全尺寸单轮对-轴箱轴承滚动试验台试验的故障轴承数据集以及美国凯斯西储大学公用轴承数据集验证了所提方法的有效性。该方法在不经过参数调节过程的情况下可以达到较高的分类精度,在两种轴承数据集中的正常轴承与故障轴承之间的识别率均为100%,其中在公用轴承数据集中4种故障分类中总识别率为99.83%,在单轮对-轴承滚动试验台数据集中总识别率为93.75%,均高于同类轴承故障诊断算法。实验结果表明,该方法能够有效地提取轴承故障特征,为轨道车辆轴箱轴承状态监测与故障诊断提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 轨道车辆轴箱轴承 小波包变换 复合多尺度Bubble熵 MG-SVM 故障诊断
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小波-分形-多ART2神经网络在汽车发动机故障识别中的应用 被引量:3
6
作者 吴勉 邵惠鹤 《机械设计与制造》 2002年第6期6-8,共3页
利用小波(包)变换和分形理论对汽车发动机的非平稳振动信号进行特征提取,由自组织主成分分析作特征降维,然后用一种新的多ART2神经网络对发动机故障状态进行分类识别,获得了满意的效果。
关键词 小波(包)变换 分形维数 多ART2神经网络 故障识别 汽车发动机
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基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断 被引量:10
7
作者 宋保业 徐继伟 许琳 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第1期111-120,共10页
针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用主元分析方法提取主元信... 针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用主元分析方法提取主元信息以降低故障特征的维数;最后,利用BP神经网络进行故障分类和识别。通过仿真实验,验证了该方法相对于传统方法具有更高的故障诊断和故障识别的准确率,并且对噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多电平逆变器 小波包变换 主元分析 神经网络 故障诊断
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基于IWO-PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断 被引量:3
8
作者 孔梦君 于莲芝 吴志强 《软件导刊》 2019年第5期53-57,共5页
为提高模拟电路故障诊断率,提出一种基于IWO-PSO优化支持向量机的电路故障诊断方法。通过对典型电路进行Monte-Carlo分析,提取输出端时域信号,经小波包提取特征参量,生成样本数据,再经IWO-PSO改进入侵杂草算法,优化多核SVM参数后建立相... 为提高模拟电路故障诊断率,提出一种基于IWO-PSO优化支持向量机的电路故障诊断方法。通过对典型电路进行Monte-Carlo分析,提取输出端时域信号,经小波包提取特征参量,生成样本数据,再经IWO-PSO改进入侵杂草算法,优化多核SVM参数后建立相应故障诊断模型。实验表明,该模型能较好实现地电路故障诊断模拟,与已有方法相比,可获得较高的故障诊断正确率。 展开更多
关键词 入侵杂草算法 小波包变换 多核SVM 故障诊断
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WPT-HPO-ELM径流多步预报模型研究 被引量:7
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作者 许建伟 崔东文 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期69-76,共8页
为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换(WPT)-猎人猎物优化(HPO)算法-极限学习机(ELM)相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报。引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取... 为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换(WPT)-猎人猎物优化(HPO)算法-极限学习机(ELM)相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报。引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对HPO进行仿真验证;利用2层WPT将径流时序数据分解为4个子序列分量,达到降低径流序列数据复杂性和不平稳性的目的;采用HPO优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-HPO-ELM模型对实例月径流和日径流进行多步预报。结果表明:HPO算法具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-HPO-ELM模型对预见期为1~3个月的月径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤2.43%,合格率≥99.2%,确定性系数≥0.999;对预见期为4~6个月的月径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.0%,合格率≥73.3%,确定性系数≥0.991;当预见期≥7个月时,预报效果较差。对预见期为1~3 d的日径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤1.23%,合格率为100%,确定性系数≥0.999;对预见期为4~7 d的日径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.3%,合格率≥73.0%,确定性系数≥0.947;当预见期≥8 d时,预报效果较差。WPT-HPO-ELM模型能充分发挥WPT、HPO和ELM的优势,表现出较高的预报精度和稳定性能,预报误差随着预见期的增加而增大,该模型及方法可为径流时间序列多步预报提供新途径。 展开更多
关键词 径流预报 小波包变换 猎人猎物优化算法 极限学习机 多步预报 仿真测试
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基于小波包变换的ROA-ELM大坝变形多步预测模型 被引量:4
10
作者 陈金红 崔东文 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第6期21-27,共7页
为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数... 为提高大坝变形时间序列多步预测精度,引入小波包变换(WPT)、鮣鱼优化算法(ROA)和极限学习机(ELM),提出WPT-ROA-ELM大坝变形时间序列多步预测模型,并应用于岳城水库大坝变形多步预测.首先,介绍ROA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对ROA进行仿真验证;其次,利用2层WPT将大坝变形时序数据分解为4个子序列分量,达到降低大坝变形时序数据复杂性和不平稳性的目的;最后利用ROA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-ROA-ELM模型对各子序列分量进行多步预测,将预测结果加和重构得到最终大坝变形多步预测结果,同时构建WPT-ROA-SVM、WPT-ROA-BP作对比分析模型.结果表明:ROA具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-ROA-ELM模型对实例大坝变形超前1步~超前5步预测的平均绝对百分比误差在0.12%~3.10%之间,小于WPT-ROA-SVM模型的1.98%~6.13%和WPT-ROA-BP模型的0.87%~7.41%,尤以超前1步~超前3步的预测效果最好,其平均绝对百分比误差均≤0.58%;WPT-ROA-ELM模型能充分发挥WPT、ROA和ELM优势,表现出较好的预测精度和稳定性能,预测误差随着预测超前步数的增加而增大. 展开更多
关键词 变形预测 小波包变换 鮣鱼优化算法 极限学习机 多步预测 仿真测试
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考虑地震波激振方向的浅埋偏压双联拱黄土隧道动力响应规律研究
11
作者 郭子润 梁庆国 +3 位作者 房志群 樊纯坛 陈星宇 孙纬宇 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期742-750,共9页
以实际工程为背景,在模型试验结果和数值模拟结果验证合理的基础上,通过建立三维数值模型,研究兰州人工波在不同激振方向下坡-隧体系动力响应规律,通过小波包变换从能量和频域角度对衬砌结构动力响应规律进行分析。研究结果表明:水平、... 以实际工程为背景,在模型试验结果和数值模拟结果验证合理的基础上,通过建立三维数值模型,研究兰州人工波在不同激振方向下坡-隧体系动力响应规律,通过小波包变换从能量和频域角度对衬砌结构动力响应规律进行分析。研究结果表明:水平、竖直面内垂直隧道轴向(X、Z)的地震波在隧道最大埋深处引起较大响应,水平面平行于隧道轴向的地震波(Y)对埋深较浅的洞口处的结构最为不利。频率在0~12.5 Hz范围内的低频波是引起隧道结构响应的主要波段,该频段中竖直向地震波(Z)能量相较于其他方向地震波能量占比最高。地震作用中衬砌结构的存在对坡体内的围岩变形有一定的抑制效应。X、Y向地震波容易引起坡脚附近的围岩发生剪切破坏,Y向地震波对隧道洞口段仰坡的稳定性影响最大;Z向地震波容易造成坡顶附近区域围岩的拉伸破坏,且对隧道拱顶附近产生最不利响应。研究成果对浅埋偏压双联拱隧道的抗震优化设计具有借鉴意义。 展开更多
关键词 黄土联拱隧道 动力响应 小波包变换 激振方向 偏压特征
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基于小波包变换和形态学滤波的小目标检测算法
12
作者 周波 张尚悦 《计算机与数字工程》 2023年第4期916-919,共4页
为从红外图像中提取出微弱的小目标,提出一种小波包变换和顶帽运算相结合进行图像处理的小目标检测算法。首先利用小波包分解得到原图像不同子带的低频分量和水平、垂直、对角三个方向的高频分量,然后采用软阈值去噪方法滤除高频分量中... 为从红外图像中提取出微弱的小目标,提出一种小波包变换和顶帽运算相结合进行图像处理的小目标检测算法。首先利用小波包分解得到原图像不同子带的低频分量和水平、垂直、对角三个方向的高频分量,然后采用软阈值去噪方法滤除高频分量中的噪声并进行小波包重构;最后利用顶帽算法对背景进行处理并进行二值图像分割。算法充分利用小波包多尺度、多方向性特点,在大面积海空背景抑制、小目标增强方面进行了改进,在信噪较低的情况下,能够从不同背景的红外图像中有效检测小目标。 展开更多
关键词 小波包变换 图像分割 时频分析 多尺度 形态学 顶帽算法 目标增强 红外图像
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Decision-Aided Extended Kalman Filter Based Adaptive Timing Recovery for Wavelet Packet Modulated Signals
13
作者 孙懿 郝久玉 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS 2010年第3期329-334,共6页
One of the major issues with multi-carrier systems is their vulnerability to timing synchronization errors resulting in the loss of time synchronization which causes loss of orientation of incoming data at the receive... One of the major issues with multi-carrier systems is their vulnerability to timing synchronization errors resulting in the loss of time synchronization which causes loss of orientation of incoming data at the receiver. This paper presents an acquisition algorithm to timing recovery using the decision-aided extended Kalman filtering (EKF) technique for nonlinear disturbance channels in a wavelet packet transform-based multicarrier modulation communication system. This timing recovery algorithm gives faster convergence, smaller root mean square (RMS) errors, and better bit error rate (BER) performance than traditional timing recovery methods, such as the phase-locked loop (PLL), maximum likelihood (ML), and Kalman filter (KF) methods. Thus, the algorithm is able to handle larger timing errors more reliably and to provide better timing recovery, since the scheme takes into account the nonlinear relationship between the signal samples and timing errors. Simulations for various time-varying channels show that the timing recovery algorithm works well for wavelet packet transform-based multicarrier modulation communication systems. 展开更多
关键词 wavelet packet transform multi-carrier modulation adaptive timing recovery extended Kalman filter
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变压器局部放电超高频信号多尺度网格维数的提取与识别 被引量:28
14
作者 李剑 王小维 +2 位作者 金卓睿 孙才新 程昌奎 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期159-163,共5页
提出了一种基于小波包多尺度分析和网格维数的变压器局部放电超高频信号模式识别的新方法,采用小波包多尺度变换提取局部放电超高频信号在多尺度上的小波系数,通过改进差盒计数法计算多尺度小波系数的网格维数,并将多尺度网格维数作为... 提出了一种基于小波包多尺度分析和网格维数的变压器局部放电超高频信号模式识别的新方法,采用小波包多尺度变换提取局部放电超高频信号在多尺度上的小波系数,通过改进差盒计数法计算多尺度小波系数的网格维数,并将多尺度网格维数作为特征量用于局部放电超高频信号的识别。采用了4种典型放电模型产生局部放电,并采用3阶Hilbert分形天线检测局部放电超高频信号,提取的信号特征量输入径向基函数神经网络进行分类识别,识别正确率最低为70%。 展开更多
关键词 变压器 局部放电 超高频信号 小波包 多尺度变换 网格维数
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基于电力变压器振动信息的绕组形变诊断方法 被引量:48
15
作者 张彬 徐建源 +3 位作者 陈江波 李辉 林莘 臧状 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2341-2349,共9页
变压器绕组的机械形变为变压器安全运行埋下事故隐患,为此,提出一种基于振动法的变压器绕组机械状态诊断方法。诊断过程中,通过负载电流与振动信号基频进行拟合匹配初步判定绕组状态;采用小波包变换对变压器绕组不同状态下振动信号进行... 变压器绕组的机械形变为变压器安全运行埋下事故隐患,为此,提出一种基于振动法的变压器绕组机械状态诊断方法。诊断过程中,通过负载电流与振动信号基频进行拟合匹配初步判定绕组状态;采用小波包变换对变压器绕组不同状态下振动信号进行分析,以振动信号能谱熵作为特征输入向量;利用改进后的多分类支持向量机对特征向量进行训练与测试,实现了变压器绕组不同状态的分类诊断。通过对S11-M-500/35型实际变压器绕组不同状态下进行负载试验,采集对应机械及电气参量数据,用所提出诊断方法对变压器绕组机械状态进行诊断,结果表明:在准确判断绕组正常及故障状态的同时,故障类型诊断结果准确率达到96.78%以上,从而验证所提出诊断方法应用于变压器绕组故障诊断的有效性和准确性。 展开更多
关键词 变压器绕组 振动信号 故障分类 特征提取 小波包能谱熵 多分类支持向量机 形变诊断
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小波域音频信号降噪研究 被引量:6
16
作者 朱俊敏 张潇 +1 位作者 王旌阳 吴粤北 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第6期149-154,共6页
音频降噪是音频处理前期的必要步骤,小波域降噪是其中一个重要的研究方向,为了使人们对小波域音频降噪有概括了解,在对小波域音频降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先介绍了小波变换及其特性,同时阐述了小波降噪的最优选取和处理准... 音频降噪是音频处理前期的必要步骤,小波域降噪是其中一个重要的研究方向,为了使人们对小波域音频降噪有概括了解,在对小波域音频降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先介绍了小波变换及其特性,同时阐述了小波降噪的最优选取和处理准则,及对音频进行小波变换时小波基的选取原则;然后评述了用于音频降噪的阈值,多小波、小波包、模极大值和尺度相关法等5类方法及各自的发展;接着介绍在前人基础上,提出新的基于模极大值和尺度理论的降噪算法;最后探讨了小波域音频降噪的发展方向。 展开更多
关键词 小波变换 音频降噪 多小波 模极大值 小波包
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基于SVM的决策融合鱼类识别方法 被引量:13
17
作者 杜伟东 李海森 +1 位作者 魏玉阔 徐超 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期623-627,共5页
为解决基于声学散射数据的高精度鱼类识别问题,提出一种基于SVM的多方位声散射数据决策层融合的鱼类识别方法。利用小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)方法对多方位声散射数据进行特征提取,并进行特征降维处理。然后采用SVM分类器对每... 为解决基于声学散射数据的高精度鱼类识别问题,提出一种基于SVM的多方位声散射数据决策层融合的鱼类识别方法。利用小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)方法对多方位声散射数据进行特征提取,并进行特征降维处理。然后采用SVM分类器对每个方位提取的特征做出多次决策,并输出最终识别结果。采用3种不同鱼类作为研究对象,设计了可靠的获取多方位声散射数据的实验方案,给出不同方位数量条件下,基于WPT和DCT特征量的识别率。理论分析及实验数据处理结果表明,随着方位数量的增加,总体识别率呈升高的趋势,基于SVM的多方位声散射数据决策层融合方法可以有效提高识别率至90%以上。 展开更多
关键词 鱼类识别 多方位 决策融合 支持向量机 小波包变换 离散余弦变换
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直扩系统中窄带干扰抑制技术 被引量:7
18
作者 郭文飞 郑建生 +1 位作者 张提升 吕瀚 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 北大核心 2011年第5期425-430,共6页
直扩系统中常常利用能量聚集度对窄带干扰进行定位,然后对干扰所在子带进行处理,从而达到抑制干扰的目的。当某次分解中左右节点中含有相近能量干扰时,将导致能量聚集度均匀而错误停止分解。为了解决这个问题,提出了一种利用多层分解对... 直扩系统中常常利用能量聚集度对窄带干扰进行定位,然后对干扰所在子带进行处理,从而达到抑制干扰的目的。当某次分解中左右节点中含有相近能量干扰时,将导致能量聚集度均匀而错误停止分解。为了解决这个问题,提出了一种利用多层分解对干扰进行定位的方法。当某节点的能量聚集度小于门限时,强迫子带算法继续分解并求取其子节点能量聚集度,对子节点进行递归操作,预订的多层能量聚集度均小于门限时,才最终断定节点频谱均匀,并将该节点合并。利用变步长自适应小波包变换对直扩系统中窄带干扰抑制进行了仿真。实验结果表明,在干扰处于滤波器组中央时,多层分解能量聚集度判决法仍能有效对窄带干扰进行准确定位。 展开更多
关键词 直接序列扩频 窄带干扰 小波包变换 多层分解 能量聚集度
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改进的基于小波包变换的语音特征提取算法 被引量:4
19
作者 吴亮春 潘世永 +1 位作者 何金瑞 张东海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期210-212,共3页
针对语音信号的非平稳特性,传统的应用短时分析技术容易丢失信息的现状,提出了一种利用小波包变换的技术对语音信号的共振峰特征(FDWPT)进行提取的方法。对整个语音信号进行多分辨分析的小波包变换,这样可以得到每个频带的小波分解值,... 针对语音信号的非平稳特性,传统的应用短时分析技术容易丢失信息的现状,提出了一种利用小波包变换的技术对语音信号的共振峰特征(FDWPT)进行提取的方法。对整个语音信号进行多分辨分析的小波包变换,这样可以得到每个频带的小波分解值,结合共振峰的频率特性,选取适当的小波包分解结点,对这些结点建立共振峰参数,使用矢量量化模型进行识别,从而提高了说话人识别的效果。 展开更多
关键词 小波包变换 共振峰 多分辨分析 说话人识别
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小波包多阈值法在地震信号去噪中的应用研究 被引量:3
20
作者 刘淑聪 高尔根 +1 位作者 陈逊 刘春侠 《现代电子技术》 北大核心 2015年第23期54-59,共6页
地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行... 地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。 展开更多
关键词 地震信号 小波包变换 多阈值函数 信号去噪
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