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Application of Wavelet Algorithm to Spectral Analysis of Oceanic Waves and Offshore Structure Responses 被引量:2
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作者 徐继文 王言英 《China Ocean Engineering》 SCIE EI 2009年第4期635-644,共10页
Fourier transform (FF) is a commonly used method in spectral analysis of ocean wave and offshore structure responses, but it is not suitable for records of short length. In this paper another method, wavelet transfo... Fourier transform (FF) is a commonly used method in spectral analysis of ocean wave and offshore structure responses, but it is not suitable for records of short length. In this paper another method, wavelet transform (WT), is applied to 'analyze the data of short length. The Morlet wavelet is employed to calculate the spectra density functions for wave records and simulated Floating Production Storage and Offloading (FPSO) vessels' responses. Computed wave data include simulated wave data based on JONSWAP spectrum and the recorded data of Storm 149 from North Alwyn. Wavelet method is validated by comparing the statistical characteristics by WF method and those by fast Fourier transform (FFT) method with those of target spectra. The spectral density fnnctions' shapes calculated by WT are less malformed and have less error of statistical characteristics compared with those by FT especially when the record lengths decrease. 展开更多
关键词 spectral analysis wavelet transform fast Fourier transform small sample SIMULATION wave response
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Determination of micro yttrium in an ytterbium matrix by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry and wavelet transform 被引量:2
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作者 MAXiaoguo 《Rare Metals》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第2期137-141,共5页
In the determination of trace yttrium (Y) in an ytterbium (Yb) matrix byinductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES), the most prominent line ofyttrium, Y 371.030 nm line, suffers from strong inte... In the determination of trace yttrium (Y) in an ytterbium (Yb) matrix byinductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES), the most prominent line ofyttrium, Y 371.030 nm line, suffers from strong interference due to an emission line of ytterbium.In mis work, a method based on wavelet transform was proposed for the spectral interferencecorrection. Haar wavelet was selected as the mother wavelet. The discrete detail after the thirddecomposition, D3, was chosen for quantitative analysis based on the consideration of bothseparation degree and peak height. The linear correlation coefficient between the height of the leftpositive peak in D3 and the concentration of Y was calculated to be 0.9926. Six synthetic sampleswere analyzed, and the recovery for yttrium varied from 96.3 percent to 110.0 percent. The amountsof yttrium in three ytterbium metal samples were determined by the proposed approach with an averagerelative standard deviation (RSD) of 2.5 percent, and the detection limit for yttrium was 0.016percent. This novel correction technique is fast and convenient, since neither complicated modelassumption nor time-consuming iteration is required. Furthermore, it is not affected by thewavelength drift inherent in monochromators that will severely reduce the accuracy of resultsobtained by some chemometric methods. 展开更多
关键词 analytical chemistry trace analysis inductively coupled plasma atomicemission spectrometry (ICP-AES) wavelet transform spectral interference correction YTTRIUM YTTERBIUM
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Statistical analysis of Epileptic activities based on Histogram and Wavelet-Spectral entropy
3
作者 Ahmad Mirzaei Ahmad Ayatollahi Hamed Vavadi 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2011年第3期207-213,共7页
Epilepsy is a chronic neurological disorder which is identified by successive unexpected seizures. Electroencephalogram (EEG) is the electrical signal of brain which contains valuable information about its normal or e... Epilepsy is a chronic neurological disorder which is identified by successive unexpected seizures. Electroencephalogram (EEG) is the electrical signal of brain which contains valuable information about its normal or epileptic activity. In this work EEG and its frequency sub-bands have been analysed to detect epileptic seizures. A discrete wavelet transform (DWT) has been applied to decompose the EEG into its sub-bands. Applying histogram and Spectral entropy approaches to the EEG sub-bands, normal and abnormal states of brain can be distinguished with more than 99% probability. 展开更多
关键词 ELECTROENCEPHALOGRAM (EEG) EEG sub-bands epileptic seizures discrete wavelet transform (DWT) HISTOGRAM spectral ENTROPY (SEN)
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Hilbert-Huang transform and wavelet analysis of time history signal
4
作者 石春香 罗奇峰 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2003年第4期422-429,共8页
The brief theories of wavelet analysis and Hilbert-Huang transform (HHT) are introduced firstly in the present paper. Then several signal data were analyzed by using wavelet and HHT methods, respectively. The comparis... The brief theories of wavelet analysis and Hilbert-Huang transform (HHT) are introduced firstly in the present paper. Then several signal data were analyzed by using wavelet and HHT methods, respectively. The comparison shows that HHT is not only an effective method for analyzing non-stationary data, but also is a useful tool for examining detailed characters of time history signal. 展开更多
关键词 Hilbert-Huang transform wavelet analysis mother wavelet intrinsic mode functions spectral analysis
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高分辨率层序地层学在北部湾盆地重点层系选段中的应用 被引量:3
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作者 孙晓晗 屈红军 +3 位作者 黄苏卫 武龙发 杨博 姚天星 《古地理学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期308-325,共18页
北部湾盆地是南海北部五大含油气盆地之一,油气资源潜力大、有较好的勘探前景,但是北部湾盆地三级构造单元海中凹陷古近系涠洲组地质研究程度较低、地层厚度大,严重制约了海中凹陷的油气勘探。高分辨率层序地层学在低勘探程度区域是一... 北部湾盆地是南海北部五大含油气盆地之一,油气资源潜力大、有较好的勘探前景,但是北部湾盆地三级构造单元海中凹陷古近系涠洲组地质研究程度较低、地层厚度大,严重制约了海中凹陷的油气勘探。高分辨率层序地层学在低勘探程度区域是一种有效的地层划分手段。依托三维地震资料、测井资料、岩心资料,在地震剖面二、三级层序界面和测井层序界面识别的基础上,采用最大熵谱分析、小波变换分析、岩心分析方法,对海中凹陷涠洲组进行了高分辨率层序识别与划分,研究表明最大熵谱分析对于三、四级层序界面具有较高的分辨性,小波变换可以进行四—六级及更高级别旋回分析,而岩心资料可以进行短期、超短期旋回分析。综合三维地震、测井、最大熵谱分析、小波变换技术和岩心资料将涠洲组划分为1个二级层序,包括6个三级层序、13个四级层序,并且根据13个四级层序含砂率对比,涠三段SQ6-LST四级层序含砂率最高,涠三段SQ6-HST四级层序次之,勘探潜力较大。本研究对低勘探程度凹陷重点层系选段具有一定指导意义。 展开更多
关键词 小波变换 最大熵谱分析 海中凹陷 涠洲组 高分辨率层序
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突发脉冲干扰下的白鲸哨声端点检测方法
6
作者 赵翌博 乔钢 +2 位作者 刘凇佐 青昕 李磊 《声学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期550-559,共10页
针对圈养条件下大量突发脉冲干扰影响白鲸哨声检测的问题,提出了一种可调Q因子小波变换(TQWT)结合自适应谱聚类的无监督哨声信号检测方法。对原始信号做高Q因子的小波分解,并以平均小波系数作为检验统计量完成哨声端点粗检测,排除静默... 针对圈养条件下大量突发脉冲干扰影响白鲸哨声检测的问题,提出了一种可调Q因子小波变换(TQWT)结合自适应谱聚类的无监督哨声信号检测方法。对原始信号做高Q因子的小波分解,并以平均小波系数作为检验统计量完成哨声端点粗检测,排除静默时间段与低强度脉冲干扰;在此基础上使用局部密度自适应谱聚类进一步区分哨声与强脉冲干扰,完成白鲸哨声检测。使用实采的白鲸信号测试该检测器性能并计算其F_(1)分数。该检测器在两段测试信号下分别获得了0.9487和0.9429的F_(1)分数,且在大数据量情况下明显优于由k-means聚类或传统谱聚类构成的检测器,具有更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 白鲸 哨声信号 脉冲干扰 可调Q因子小波变换 谱聚类
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多尺度连续小波变换岸基高光谱溢油厚度定量监测
7
作者 董杨 崔厚欣 +2 位作者 邓家春 马俊杰 秦海啸 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期6397-6407,共11页
聚焦于对0#柴油油膜厚度的监测,分析不同厚度油膜的光谱曲线特征;为深入挖掘光谱数据与油膜厚度间的复杂关系,引入Morlet多尺度连续小波变换(CWT)技术,精准筛选出与油膜厚度高度敏感的特征波段,成功解决高光谱数据维度高、处理复杂的难... 聚焦于对0#柴油油膜厚度的监测,分析不同厚度油膜的光谱曲线特征;为深入挖掘光谱数据与油膜厚度间的复杂关系,引入Morlet多尺度连续小波变换(CWT)技术,精准筛选出与油膜厚度高度敏感的特征波段,成功解决高光谱数据维度高、处理复杂的难题,从而显著提升厚度回归预测的准确性.利用Cat Boost回归模型高效的计算能力、强大的特征捕捉能力以及优异的泛化能力来高效监测这些敏感特征,进而构建精确的油膜厚度回归预测模型,提升了溢油事件的实时监测速度,确保了预测结果的精确性,为溢油应急响应的迅速启动与精准防控策略的制定提供了参考.实验及现场验证结果表明:多尺度连续小波变换技术在本研究中发挥了关键作用,它能够有效地从海量的高光谱数据中提取出与油膜厚度高度相关的敏感波段,从而提升了溢油厚度监测的准确率和效率.Cat Boost回归模型能够更好地捕捉油膜厚度变化特征,进一步增强模型泛化能力和鲁棒性,Cat Boost回归模型建立的柴油油膜厚度预测模型,表现出了极高的精确度,其验证集上R^(2)=0.90,RMSE=95.14mm,d=30.126%. 展开更多
关键词 高光谱成像 光谱分析 连续小波变换 溢油厚度 定量监测
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基于离散粒子群的QAM信号谱中心检测仿真
8
作者 胡菲菲 郑文秀 杨渊 《电子工业专用设备》 2024年第5期63-68,共6页
针对类高斯谱型数字信号谱中心检测问题,以QAM信号为例,利用小波分解与重构提取信号的谱包络,将谱中心估计问题转化为谱包络的极值检测问题。以幅度谱包络作为智能搜索算法的目标函数,提出一种基于离散粒子群搜索的信号谱中心快速检测方... 针对类高斯谱型数字信号谱中心检测问题,以QAM信号为例,利用小波分解与重构提取信号的谱包络,将谱中心估计问题转化为谱包络的极值检测问题。以幅度谱包络作为智能搜索算法的目标函数,提出一种基于离散粒子群搜索的信号谱中心快速检测方法;仿真实验验证了其方法的有效性和可行性;该方法可推广到多子带信道中各子信道的中心频率检测,为实际通信检测中类高斯谱型信号谱中心频率的快速检测提供了新的思路。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 谱中心检测 小波变换
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基于自适应Autogram+OSF滤波的电机轴承故障诊断
9
作者 秦亮亮 《防爆电机》 2024年第1期70-72,75,共4页
自相关谱峭度图Autogram方法可以对初始信号非周期脉冲与噪声进行限制的方式测定周期性脉冲,获得更精确的最优频带。设计了一种自适应Autogram方法,通过顺序统计滤波(OSF)方法完成电机轴承故障信号傅里叶谱的包络处理。研究结果表明:采... 自相关谱峭度图Autogram方法可以对初始信号非周期脉冲与噪声进行限制的方式测定周期性脉冲,获得更精确的最优频带。设计了一种自适应Autogram方法,通过顺序统计滤波(OSF)方法完成电机轴承故障信号傅里叶谱的包络处理。研究结果表明:采用自适应Autogram方法进行处理时具备良好可行性。采用本方法测试佳解调频带的效果比滤波器快速谱峭度方法的性能更优。相对自适应Autogram方法并未形成明显的二倍与三倍频特征频率,产生了众多干扰分量。 展开更多
关键词 自相关谱峭度图 改进经验小波变换 电机轴承 故障诊断
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基于经验小波变换与Hilbert边际谱的电缆局部放电定位方法
10
作者 冯新宇 柴侨峥 +3 位作者 付志伟 秦雨 李亚妮 刘晓磊 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第5期805-811,共7页
针对背景噪声干扰和放电信号匹配影响电缆局部放电定位精度的问题,提出一种基于经验小波变换与Hilbert边际谱的局部放电定位处理方法。通过建立振荡波电压局部放电仿真模型产生局部放电信号,经EWT分解信号,获取多分辨率分量。采用Hilber... 针对背景噪声干扰和放电信号匹配影响电缆局部放电定位精度的问题,提出一种基于经验小波变换与Hilbert边际谱的局部放电定位处理方法。通过建立振荡波电压局部放电仿真模型产生局部放电信号,经EWT分解信号,获取多分辨率分量。采用Hilbert变换对MRA分量求其边际谱能量值,计算脉冲匹配,将放电信号接收时间代入行波公式计算出故障位置。结果表明,该方法可以有效实现放电信号匹配,与传统定位方法相比,精度更高,定位误差达到0.33%。 展开更多
关键词 局部放电 脉冲匹配 振荡波 经验小波变换 故障定位 边际谱能量
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基于经验小波变换和谱负熵的飞机轴承故障信号分析
11
作者 叶柯华 马鹏宇 李印欣 《民用飞机设计与研究》 2024年第3期11-22,共12页
轴承是飞机动力系统和机械结构等重要的组成部分,其复杂的故障特征对飞行安全具有重大影响。为提高轴承故障诊断准确率,提出一种基于经验小波变换和谱负熵的轴承故障信号分析方法。该方法首先针对故障信号进行经验小波变换,后计算各分... 轴承是飞机动力系统和机械结构等重要的组成部分,其复杂的故障特征对飞行安全具有重大影响。为提高轴承故障诊断准确率,提出一种基于经验小波变换和谱负熵的轴承故障信号分析方法。该方法首先针对故障信号进行经验小波变换,后计算各分量时域谱负熵和频域谱负熵。针对平均谱负熵无法自适应调整冲击性和周期性权重系数的问题,提出一种自适应平均谱负熵。而后,以峭度最大化为适应度函数,利用灰狼优化算法对构成分量个数和自适应平均谱负熵比例系数进行优化,实现对故障信号重构。分析结果表明:1)重构信号较好地保留了故障冲击特征成分;2)故障信号重构后,峭度大幅提高,信噪比明显改善;3)时域谱负熵和峭度皆可量化信号中冲击成分,但峭度受噪声影响更为显著。 展开更多
关键词 轴承 经验小波变换 谱负熵 灰狼优化算法 信号分析
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基于离散小波变换特征的农产品叶片表面农药残留检测方法
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作者 王美仙 郭威艳 高磊 《农业工程》 2024年第6期112-117,共6页
农药残留检测方法易受到叶片图像空间噪声的干扰,检测精度较低。提出基于离散小波变换特征的农产品叶片表面农药残留检测方法。采用多模态融合网络对农产品叶片表面特征向量进行提取,在网络模型中引入注意力模块对特征向量进行非对称模... 农药残留检测方法易受到叶片图像空间噪声的干扰,检测精度较低。提出基于离散小波变换特征的农产品叶片表面农药残留检测方法。采用多模态融合网络对农产品叶片表面特征向量进行提取,在网络模型中引入注意力模块对特征向量进行非对称模态融合处理,以消除空间噪声,并通过对叶片图像的边缘进行过滤与校正,以分割叶片图像边缘,结合离散小波变换特征算法对原始图像进行逐级分解变换,并求取叶片表面光谱反射率,以此确定叶片表面感兴趣区域,基于此,利用特征光谱处理方法对农药的光谱进行判别,以此实现农药残留检测。对比试验结果表明,所提方法对于农产品叶片表面农药残留检测具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 离散小波变换特征 农产品叶片 农药残留检测 光谱图像
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基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断
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作者 吴振雄 王林军 +2 位作者 邹腾枭 陈梦华 陈保家 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第1期92-98,共7页
针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,... 针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力. 展开更多
关键词 改进经验小波变换 多点最优最小熵解卷积 快速谱相关 峭度 互相关
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Analysis of Spectral Characteristics Based on Optical Remote Sensing and SAR Image Fusion 被引量:4
14
作者 Weiguo LI Nan JIANG Guangxiu GE 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2014年第11期2035-2038,2040,共5页
Because of cloudy and rainy weather in south China, optical remote sens-ing images often can't be obtained easily. With the regional trial results in Baoying, Jiangsu province, this paper explored the fusion model an... Because of cloudy and rainy weather in south China, optical remote sens-ing images often can't be obtained easily. With the regional trial results in Baoying, Jiangsu province, this paper explored the fusion model and effect of ENVISAT/SAR and HJ-1A satel ite multispectral remote sensing images. Based on the ARSIS strat-egy, using the wavelet transform and the Interaction between the Band Structure Model (IBSM), the research progressed the ENVISAT satel ite SAR and the HJ-1A satel ite CCD images wavelet decomposition, and low/high frequency coefficient re-construction, and obtained the fusion images through the inverse wavelet transform. In the light of low and high-frequency images have different characteristics in differ-ent areas, different fusion rules which can enhance the integration process of self-adaptive were taken, with comparisons with the PCA transformation, IHS transfor-mation and other traditional methods by subjective and the corresponding quantita-tive evaluation. Furthermore, the research extracted the bands and NDVI values around the fusion with GPS samples, analyzed and explained the fusion effect. The results showed that the spectral distortion of wavelet fusion, IHS transform, PCA transform images was 0.101 6, 0.326 1 and 1.277 2, respectively and entropy was 14.701 5, 11.899 3 and 13.229 3, respectively, the wavelet fusion is the highest. The method of wavelet maintained good spectral capability, and visual effects while improved the spatial resolution, the information interpretation effect was much better than other two methods. 展开更多
关键词 spectral characteristics Data fusion SAR Multi-spectral image wavelet transform
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基于谱图小波阈值的机床主轴振动数字信号降噪研究 被引量:3
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作者 张新文 周苗苗 李金辉 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第10期164-168,183,共6页
通过数控机床运行过程中数据特征采集获得的实际信号存在噪声成分,无法根据信号特征判断机床实际运行状况。为了提高对特征参数提取对信号实施降噪能力,根据谱图小波转换理论与实际应用过程,构建了一种对一维数字信号分析的谱图小波阈... 通过数控机床运行过程中数据特征采集获得的实际信号存在噪声成分,无法根据信号特征判断机床实际运行状况。为了提高对特征参数提取对信号实施降噪能力,根据谱图小波转换理论与实际应用过程,构建了一种对一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪(spectral wavelet threshold denoising,SWTD)算法,再通过仿真信号与机床主轴振动信号降噪方式验证了谱图小波阈值降噪可靠性。研究结果表明:机床主轴振动信号包含的有用频率基本都处于400 Hz范围内的低频区。完成降噪后,SWTD降噪信号形成了稳定幅值,已经接近初始信号,包络谱内超过400 Hz的高频段已被消除,形成了由主轴自转频率与滚切频率构成的主体成分,观察到明显主轴自转频率特征,表明该方法相对小波阈值降噪结果具备更优性能。 展开更多
关键词 谱图小波变换 阈值 降噪 机床主轴 振动信号
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川东地区寒武系高台组白云岩-蒸发岩共生地层高频层序划分及地质意义 被引量:4
16
作者 胡忠贵 王纪煊 +3 位作者 李世临 郭艳波 左云安 庞宇来 《岩性油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期113-124,共12页
白云岩-蒸发岩共生地层中油气资源丰富。基于层序地层学原理,结合钻井、薄片等资料,在三级层序划分的基础上,采用INPEFA和小波变换技术对川东地区寒武系高台组白云岩-蒸发岩共生地层的高频层序进行识别与划分,并探讨了其地质意义。研究... 白云岩-蒸发岩共生地层中油气资源丰富。基于层序地层学原理,结合钻井、薄片等资料,在三级层序划分的基础上,采用INPEFA和小波变换技术对川东地区寒武系高台组白云岩-蒸发岩共生地层的高频层序进行识别与划分,并探讨了其地质意义。研究结果表明:(1)川东地区寒武系高台组白云岩-蒸发岩共生地层可划分为3个三级层序,自下而上分别为Sq1,Sq2,Sq3,可进一步划分为6个四级层序(ssq1—ssq6)。高台组主要为碳酸盐岩台地沉积环境,自西向东依次发育混积台地、局限-蒸发台地、开阔台地相沉积。(2)研究区高台组的岩性组合序列包括白云岩上覆厚层蒸发岩(A)、厚层白云岩夹蒸发岩(B)、白云岩与蒸发岩互层(C)和蒸发岩上覆厚层白云岩(D)等4种类型。白云岩-蒸发岩共生地层发育在四级层序的接触界面,且多发育于层序内部的高位体系域,反映了海平面较强烈的扰动,尤其是海平面的相对下降有利于白云岩和蒸发岩沉积。(3)研究区高台组白云岩-蒸发岩共生地层的岩性组合序列在GR_(inpefa)曲线和小波变换曲线上均具有响应特征,对应的64尺度小波系数曲线波动平缓,能量团为弱黄蓝色,GR_(inpefa)曲线以“缺口”的形式表现出蒸发岩与白云岩的岩性差异。 展开更多
关键词 白云岩-蒸发岩共生 最大熵谱分析 小波变换 高频层序划分 高台组 寒武系 川东地区
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利用叶片高光谱反射率预测棉花叶绿素含量 被引量:3
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作者 李旭 陈柏林 +2 位作者 周保平 石子琰 洪国军 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期195-202,共8页
为提高棉花叶绿素含量预测的准确性,利用连续小波分析和传统光谱变换对棉花叶片原始光谱进行分解和变换,以特征小波系数和光谱特征波段为自变量,并利用单变量、逐步回归和偏最小二乘法建立反演棉花叶片叶绿素含量的数学模型。结果显示,... 为提高棉花叶绿素含量预测的准确性,利用连续小波分析和传统光谱变换对棉花叶片原始光谱进行分解和变换,以特征小波系数和光谱特征波段为自变量,并利用单变量、逐步回归和偏最小二乘法建立反演棉花叶片叶绿素含量的数学模型。结果显示,不同的光谱处理方法使得棉花叶片叶绿素和光谱反射率的相关性都有不同程度的提升,对于传统光谱变换,倒数对数一阶微分lg(1/R′)对棉花叶片叶绿素相关性提高了0.41。结果表明,连续小波分析在信息降噪和挖掘特征信息方面优于传统光谱模型,建立的模型RPD>2,具有很好的稳定性,对样本数据都具很好的预测能力。 展开更多
关键词 高光谱 无损检测 连续小波分析 传统光谱变换 叶绿素 棉花
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THE WAVELET ANALYSIS METHOD OF STATIONARY RANDOM PROCESSES
18
作者 骆少明 张湘伟 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 1998年第10期929-935,共7页
The spectral analysis of stationary random processes is studied by using wavelet transform method. On the basis of wavelet transform, the conception of time-frequency power spectral density of random processes and tim... The spectral analysis of stationary random processes is studied by using wavelet transform method. On the basis of wavelet transform, the conception of time-frequency power spectral density of random processes and time-frequency cross-spectral density of jointly stationary random processes are presented. The characters of the time-frequency power spectral density and its relationship with traditional power spectral density are also studied in details. 展开更多
关键词 wavelet transform spectral analysis correlation function
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棉花冠层氮素的高光谱监测与模型研究 被引量:2
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作者 李贞 王家强 +4 位作者 李紫琴 邹德秋 张小功 韩建文 柳维扬 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1273-1284,共12页
【目的】构建棉花冠层氮素含量的最佳光谱估算模型,进行棉花氮素监测方法的研究,对快速识别棉花氮素含量变化特征,实现棉花氮素营养的快速、无损监测,基于遥感技术的棉花氮素营养诊断及指导棉田氮肥的科学精准施用意义重大。【方法】以... 【目的】构建棉花冠层氮素含量的最佳光谱估算模型,进行棉花氮素监测方法的研究,对快速识别棉花氮素含量变化特征,实现棉花氮素营养的快速、无损监测,基于遥感技术的棉花氮素营养诊断及指导棉田氮肥的科学精准施用意义重大。【方法】以盆栽棉花为研究材料,设置0 kg/hm^(2)(T0)、100 kg/hm^(2)(T1)、150 kg/hm^(2)(T2)、200 kg/hm^(2)(T3)、250kg/hm^(2)以上(T4)5个施氮梯度。将棉花冠层含氮量与SG平滑(savitzky-golay,SG)、连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和SG+CWT 3种不同高光谱预处理方式的反射率数据相结合,采用反向传播神经网络(BP neural network,BPNN)和随机森林(random forest,RF)2种建模方法,对棉花冠层含氮量进行估算建模。【结果】(1)棉花冠层光谱反射率经过SG、CWT、SG+CWT处理后可以有效突出棉花叶片光谱特征,尤其是局部光谱吸收特征更加显著。(2)3种光谱预处理方法相比较,SG+CWT较好地提高了棉花光谱反射率与棉花冠层含氮量的相关性;(3)利用SG+CWT变换光谱建立的棉花氮素BPNN和RF估测模型的精度均通过了精度验证,其中RF模型的建模精度高于BPNN模型,其建模集的R2,RPD分别为0.848,2.084;验证集的R2,RPD分别为0.813,1.759。【结论】对棉花冠层反射光谱进行SG+CWT变换比单一进行SG平滑或CWT处理在棉花冠层氮素估算建模方面具有更大的优势。结果显示基于SG+CWT处理的棉花冠层光谱数据构建的RF模型是估算棉花氮素含量的最优模型,此结论为基于遥感技术的棉花氮素营养诊断及棉田的精确施肥管理提供了必要的技术支撑。 展开更多
关键词 棉花氮素 光谱预处理 连续小波变换 模型
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基于判别分析的中药材快速鉴别研究
20
作者 李钰 王韦霞 《科技创新与应用》 2023年第17期5-8,共4页
该文基于红外光谱数据研究中药材产地鉴别问题,首先利用离散小波变换处理原始信号,扩大不同产地光谱图差异,精准筛选出特征波段,然后使用神经网络和判别分析鉴别药材产地。由仿真结果可知,神经网络识别准确率为62%,效果不太理想,而判别... 该文基于红外光谱数据研究中药材产地鉴别问题,首先利用离散小波变换处理原始信号,扩大不同产地光谱图差异,精准筛选出特征波段,然后使用神经网络和判别分析鉴别药材产地。由仿真结果可知,神经网络识别准确率为62%,效果不太理想,而判别分析识别准确率高达89.9%,相较前种方法有较大提升,所以使用判别分析可以快速实现中药材产地鉴别。 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 判别分析 红外光谱数据 产地鉴别
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