基于小波变换的有源噪声控制算法研究

在传统的有源噪声控制系统中,原始噪声信号是获得参考噪声信号的必要条件,当原始噪声信号的信息不可获知时,有源噪声控制系统失效。为解决该问题,设计基于小波变换的有源噪声控制系统,利用小波阈值法对含噪语音信号进行处理,得到与原始噪声信号相关的参考噪声信号。在此基础上,对传统的有源噪声控制算法LMS进行改进,提出基于Sigmoid函数的γSLMS算法和C-γSLMS凸组合算法,解决LMS算法无法同时兼顾收敛速度和稳态误差的问题,为解决有源噪声控制问题提供新的解决方案。

介损在线监测数据趋势提取方法的研究

基于介损在线监测数据的变化规律,建立了数据趋势模型,提出了基于小波变换和形态滤波的两种趋势提取方法,两种方法均能有效地克服数据中周期性因素和各种加性噪声的影响,还原数据的基本变化趋势。通过实例验证了这两种方法的有效性。

电力系统谐波检测方法及其实现技术的发展

介绍了电力系统目前已有的谐波检测方法 ,叙述了小波变换、瞬时无功功率理论和神经网络等谐波检测新方法的发展现状 ,讲述了目前已有的谐波检测实现技术 ,阐述了微处理器和数字信号处理器等谐波检测实现技术的发展情况 。

小波变换在反应堆跌落物质量估计中的应用研究

采用小波能量谱比值方法，对跌落物进行了质量估计。研究结果表明，该方法明显好于传统的频率比估计法，能较好地区分螺钉(5g)和螺母(12g)，且在图表上也能较好地反应冲击能量的变化。小波能量比法为提高跌落物的质量估计精度提供了一个有效的途径。

一种基于小波变换的平滑预处理压缩算法

在现在编码标准(如MPEG4)中,基于小波的压缩算法已经成为一种主要技术。文章在已经成熟的小波变换及零数编码等算法的基础上,分析小波变换以及小波变换系数的特点,经过多次实验得出一种在小波变换前对图象先进行预处理的可逆平滑算法。实验表明这种算法在已有小波压缩编码的基础上大大提高了图象压缩效率。

基于小波变换的多字典人脸识别方法

传统基于稀疏表示的人脸识别方法因未充分利用样本包含的信息,而存在较低的鲁棒性和识别率等问题.提出基于小波变换的多字典人脸识别方法.提取人脸图像的多尺度纹理特征,构建多字典,每个字典分别对应样本的原始图像和不同尺度的纹理信息.为提高人脸识别的准确性,在训练阶段利用相同的系数表示将不同字典相关联,深入挖掘了人脸图像与其不同尺度纹理间的共性,探索人脸不同特征的内在联系.较仅聚焦于样本单一特征的传统方法,克服了忽视样本不同特征间联系的不足,更深刻地挖掘训练样本人脸特征且突出了不同类训练样本的个性特征.在多个人脸数据库上的实验结果表明,识别性能有明显的提升.