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A Robust Image Watermarking Scheme Using Z-Transform, Discrete Wavelet Transform and Bidiagonal Singular Value Decomposition 被引量:2
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作者 N.Jayashree R.S.Bhuvaneswaran 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2019年第1期263-285,共23页
Watermarking is a widely used solution to the problems of authentication and copyright protection of digital media especially for images,videos,and audio data.Chaos is one of the emerging techniques adopted in image w... Watermarking is a widely used solution to the problems of authentication and copyright protection of digital media especially for images,videos,and audio data.Chaos is one of the emerging techniques adopted in image watermarking schemes due to its intrinsic cryptographic properties.This paper proposes a new chaotic hybrid watermarking method combining Discrete Wavelet Transform(DWT),Z-transform(ZT)and Bidiagonal Singular Value Decomposition(BSVD).The original image is decomposed into 3-level DWT,and then,ZT is applied on the HH3 and HL3 sub-bands.The watermark image is encrypted using Arnold Cat Map.BSVD for the watermark and transformed original image were computed,and the watermark was embedded by modifying singular values of the host image with the singular values of the watermark image.Robustness of the proposed scheme was examined using standard test images and assessed against common signal processing and geometric attacks.Experiments indicated that the proposed method is transparent and highly robust. 展开更多
关键词 Digital WATERMARKING chaotic mapping Z-transform ARNOLD cat map discrete wavelet transform(DWT) bidiagonal singular value decomposition(BSVD)
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Audio Zero-Watermark Scheme Based on Discrete Cosine Transform-Discrete Wavelet TransformSingular Value Decomposition 被引量:7
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作者 Min Lei Yu Yang +2 位作者 XiaoMing Liu MingZhi Cheng Rui Wang 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第7期117-121,共5页
Traditional watermark embedding schemes inevitably modify the data in a host audio signal and lead to the degradation of the host signal.In this paper,a novel audio zero-watermarking algorithm based on discrete wavele... Traditional watermark embedding schemes inevitably modify the data in a host audio signal and lead to the degradation of the host signal.In this paper,a novel audio zero-watermarking algorithm based on discrete wavelet transform(DWT),discrete cosine transform(DCT),and singular value decomposition(SVD) is presented.The watermark is registered by performing SVD on the coefficients generated through DWT and DCT to avoid data modification and host signal degradation.Simulation results show that the proposed zero-watermarking algorithm is strongly robust to common signal processing methods such as requantization,MP3 compression,resampling,addition of white Gaussian noise,and low-pass filtering. 展开更多
关键词 zero-watermark discrete wavelet transform discrete cosine transform singular value decomposition
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Contourlet watermarking algorithm based on Arnold scrambling and singular value decomposition 被引量:3
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作者 陈立全 孙晓燕 +1 位作者 卢苗 邵辰 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2012年第4期386-391,共6页
A new digital watermarking algorithm based on the contourlet transform is proposed to improve the robustness and anti-attack performances of digital watermarking. The algorithm uses the Arnold scrambling technique and... A new digital watermarking algorithm based on the contourlet transform is proposed to improve the robustness and anti-attack performances of digital watermarking. The algorithm uses the Arnold scrambling technique and the singular value decomposition (SVD) scheme. The Arnold scrambling technique is used to preprocess the watermark, and the SVD scheme is used to find the best suitable hiding points. After the contourlet transform of the carrier image, intermediate frequency sub-bands are decomposed to obtain the singularity values. Then the watermark bits scrambled in the Arnold rules are dispersedly embedded into the selected SVD points. Finally, the inverse contourlet transform is applied to obtain the carrier image with the watermark. In the extraction part, the watermark can be extracted by the semi-blind watermark extracting algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm has better hiding and robustness performances than the traditional contourlet watermarking algorithm and the contourlet watermarking algorithm with SVD. Meanwhile, it has good robustness performances when the embedded watermark is attacked by Gaussian noise, salt- and-pepper noise, multiplicative noise, image scaling and image cutting attacks, etc. while security is ensured. 展开更多
关键词 digital watermarking contourlet transform Arnold scrambling singular value decomposition (SVD)
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A NOTE ON SINGULAR VALUE DECOMPOSITION FOR RADON TRANSFORM IN R^n 被引量:3
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作者 王金平 杜金元 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2002年第3期311-318,共8页
The singular value decomposition is derived when the Radon transform is restricted to functions which are square integrable on the unit ball in R-n with respect to the weight W-lambda(x). It fulfilles mainly by means ... The singular value decomposition is derived when the Radon transform is restricted to functions which are square integrable on the unit ball in R-n with respect to the weight W-lambda(x). It fulfilles mainly by means of the projection-slice theorem. The range of the Radon transform is spanned by products of Gegenbauer polynomials and spherical harmonics. The inverse transform of the those basis functions are given. This immediately leads to an inversion formula by series expansion and range characterizations. 展开更多
关键词 radon transform projection-slice theorem singular value decomposition
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Wavelet matrix transform for time-series similarity measurement 被引量:2
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作者 胡志坤 徐飞 +1 位作者 桂卫华 阳春华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2009年第5期802-806,共5页
A time-series similarity measurement method based on wavelet and matrix transform was proposed,and its anti-noise ability,sensitivity and accuracy were discussed. The time-series sequences were compressed into wavelet... A time-series similarity measurement method based on wavelet and matrix transform was proposed,and its anti-noise ability,sensitivity and accuracy were discussed. The time-series sequences were compressed into wavelet subspace,and sample feature vector and orthogonal basics of sample time-series sequences were obtained by K-L transform. Then the inner product transform was carried out to project analyzed time-series sequence into orthogonal basics to gain analyzed feature vectors. The similarity was calculated between sample feature vector and analyzed feature vector by the Euclid distance. Taking fault wave of power electronic devices for example,the experimental results show that the proposed method has low dimension of feature vector,the anti-noise ability of proposed method is 30 times as large as that of plain wavelet method,the sensitivity of proposed method is 1/3 as large as that of plain wavelet method,and the accuracy of proposed method is higher than that of the wavelet singular value decomposition method. The proposed method can be applied in similarity matching and indexing for lager time series databases. 展开更多
关键词 wavelet transform singular value decomposition inner product transform time-series similarity
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Hand-eye calibration with a new linear decomposition algorithm
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作者 Rong-hua LIANG Jian-fei MAO 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第10期1363-1368,共6页
To solve the homogeneous transformation equation of the form AX=XB in hand-eye calibration, where X represents an unknown transformation from the camera to the robot hand, and A and B denote the known movement transfo... To solve the homogeneous transformation equation of the form AX=XB in hand-eye calibration, where X represents an unknown transformation from the camera to the robot hand, and A and B denote the known movement transformations associated with the robot hand and the camera, respectively, this paper introduces a new linear decomposition algorithm which consists of singular value decomposition followed by the estimation of the optimal rotation matrix and the least squares equation to solve the rotation matrix of X. Without the requirements of traditional methods that A and B be rigid transformations with the same rotation angle, it enables the extension to non-rigid transformations for A and B. The details of our method are given, together with a short discussion of experimental results, showing that more precision and robustness can be achieved. 展开更多
关键词 Homogeneous transformation equation singular value decomposition (SVD) Optimal rotation matrix Rigid transformations
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HybridWatermarking and Encryption Techniques for Securing Medical Images
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作者 Amel Ali Alhussan Hanaa A.Abdallah +1 位作者 Sara Alsodairi Abdelhamied A.Ateya 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第7期403-416,共14页
Securing medical data while transmission on the network is required because it is sensitive and life-dependent data.Many methods are used for protection,such as Steganography,Digital Signature,Cryptography,and Waterma... Securing medical data while transmission on the network is required because it is sensitive and life-dependent data.Many methods are used for protection,such as Steganography,Digital Signature,Cryptography,and Watermarking.This paper introduces a novel robust algorithm that combines discrete wavelet transform(DWT),discrete cosine transform(DCT),and singular value decomposition(SVD)digital image-watermarking algorithms.The host image is decomposed using a two-dimensional DWT(2D-DWT)to approximate low-frequency sub-bands in the embedding process.Then the sub-band low-high(LH)is decomposed using 2D-DWT to four new sub-bands.The resulting sub-band low-high(LH1)is decomposed using 2D-DWT to four new sub-bands.Two frequency bands,high-high(HH_(2))and high-low(HL_(2)),are transformed by DCT,and then the SVD is applied to the DCT coefficients.The strongest modified singular values(SVs)vary very little for most attacks,which is an important property of SVD watermarking.The two watermark images are encrypted using two layers of encryption,circular and chaotic encryption techniques,to increase security.The first encrypted watermark is embedded in the S component of the DCT components of the HL_(2)coefficients.The second encrypted watermark is embedded in the S component of the DCT components of the HH2 coefficients.The suggested technique has been tested against various attacks and proven to provide excellent stability and imperceptibility results. 展开更多
关键词 WATERMARKING discrete wavelet transform discrete cosine transform singular value decomposition circular encryption chaotic encryption
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基于天牛须优化算法和LP-SWT-SVD的鲁棒图像水印技术
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作者 吴捷 刘振兴 马小虎 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第5期45-52,共8页
为了有效保护数字媒体的知识产权,提出一种基于拉普拉斯金字塔和平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)及奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的图像水印嵌入算法。该算法首先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解,然... 为了有效保护数字媒体的知识产权,提出一种基于拉普拉斯金字塔和平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)及奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的图像水印嵌入算法。该算法首先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后对得到的残差图像进行一级平稳小波变换,得到低频子带LL1和高频子带HH1,分别对其进行SVD分解,并将SVD分解后的水印分别嵌入低频和高频子带的奇异值矩阵中,使用天牛须算法(Beetle Antennae Search,BAS)优化水印嵌入过程。水印检测时,将从LL1和HH1子带中提取的水印进行比较,选择效果较好的作为最终结果。仿真实验与其他文献的对比分析证明该算法不可见性和鲁棒性都较好。 展开更多
关键词 拉普拉斯金字塔 平稳小波变换 奇异值分解 天牛须算法
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基于改进经验小波变换的海洋平台结构模态参数自动识别方法
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作者 冷建成 刁凯欣 +1 位作者 庞哲 冯慧玉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期196-204,共9页
针对经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)方法在处理低信噪比信号中频谱分割边界容易产生误判的问题,提出了一种改进经验小波变换(improved empirical wavelet transform,IEWT)的结构模态参数自动识别方法。首先计算信号的... 针对经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)方法在处理低信噪比信号中频谱分割边界容易产生误判的问题,提出了一种改进经验小波变换(improved empirical wavelet transform,IEWT)的结构模态参数自动识别方法。首先计算信号的互功率谱矩阵,采用奇异值分解(SVD)及尺度空间(SSPP)方法确定频谱的分割边界,将信号分解为若干固有模态函数(IMF)分量,再结合随机减量技术(RDT)和希尔伯特变换(HT)实现模态参数的自动识别。使用IEWT方法对自由振动响应信号及ASCE Benchmark模型信号进行模态参数识别,并分别与EWT方法、基于自回归功率谱的经验小波变换(AR-EWT)方法及小波变换(WT)方法进行对比,结果表明IEWT方法能够自适应确定频谱分割边界,对结构的频率及阻尼比等模态参数具有较高的识别精度;进一步将该方法应用到实验室海洋平台模型的模态参数识别中,证明该方法可用于复杂噪声环境下的低频结构的模态参数识别。 展开更多
关键词 经验小波变换(EWT) 奇异值分解(SVD) 尺度空间 模态参数自动识别 海洋平台
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迭代奇异值方法在机械结构模态分离重构中的应用
10
作者 罗治军 田桂 阎绍泽 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期210-217,共8页
通过时频分解技术,将复杂的多模态信号分解成单模态成分,从而可以采用比较简单可靠的单模态识别方法对机械结构复杂模态信号进行参数辨识。经验小波变换(EWT)算法能有效解决模态分离问题,一些改进型EWT算法能有效克服噪声干扰,但是在模... 通过时频分解技术,将复杂的多模态信号分解成单模态成分,从而可以采用比较简单可靠的单模态识别方法对机械结构复杂模态信号进行参数辨识。经验小波变换(EWT)算法能有效解决模态分离问题,一些改进型EWT算法能有效克服噪声干扰,但是在模态重构时,滤波器彼此重叠、临近模态互相干扰,会不可避免地出现重构模态失真。本文针对模态分离重构问题展开研究,分析了EWT算法在模态分离重构中面临的重构失真问题,提出了基于迭代截断奇异值分解(ITSVD)方法的改进算法,并在仿真信号和含结合面机械结构模型振动响应信号上进行了应用。结果表明,所提ITSVD⁃EWT算法能够更好地实现机械结构模态分离重构。 展开更多
关键词 参数辨识 经验模态分解 机械结构 经验小波变换 迭代截断奇异值分解
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基于小波变换与奇异值分解的飞鸟动态电磁散射特征提取
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作者 黄润琴 苏珉 +1 位作者 刘佳 王涛 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期74-89,共16页
雷达探鸟是航空安全、环境生态等领域的热点问题。鸟类目标的雷达散射截面(RCS)较小,散射特征单一,给鸟类探测带来诸多挑战。为解决这些问题,本文提出一种基于小波变换与奇异值分解的飞鸟目标动态电磁散射特征提取方法。首先将飞鸟扑翼... 雷达探鸟是航空安全、环境生态等领域的热点问题。鸟类目标的雷达散射截面(RCS)较小,散射特征单一,给鸟类探测带来诸多挑战。为解决这些问题,本文提出一种基于小波变换与奇异值分解的飞鸟目标动态电磁散射特征提取方法。首先将飞鸟扑翼频率为2~20 Hz的动态RCS序列进行小波变换得到各分支小波系数,再对各分支小波系数进行重构,将小波系数组成的特征矩阵进行奇异值分解,用特征值对飞鸟动态电磁散射特征进行量化描述。为了验证该方法的有效性,本文在盘旋航迹和平飞航迹、水平极化和垂直极化下分别进行入射频率为0.5、1和3 GHz的数值实验对方法进行验证。结果表明特征值与飞鸟的扑翼频率呈现明显线性相关关系,能够有效反映飞鸟的运动特性,为鸟类目标的雷达探测与识别提供新的视角和思路。 展开更多
关键词 小波变换 奇异值分解 动态RCS 扑翼频率 特征提取
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联合ISVD和小波变换的声波全波列测井时频特征研究
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作者 胡永 高强 +4 位作者 杨凡凡 周丽洁 姜东廷 姚晓勇 向旻 《能源与环保》 2024年第4期107-111,117,共6页
声波全波列测井动力学特征的研究通常包括时间域方法和频率域方法,但是2种方法均将时间和频率特征割裂开来。为了改善这一问题,拟探索声波全波列测井时频特征。首先改进奇异值分解,将声波全波列测井信号按照能量高低分解为主信号和次信... 声波全波列测井动力学特征的研究通常包括时间域方法和频率域方法,但是2种方法均将时间和频率特征割裂开来。为了改善这一问题,拟探索声波全波列测井时频特征。首先改进奇异值分解,将声波全波列测井信号按照能量高低分解为主信号和次信号,继而利用小波变换,得到各信号分量的时频分布。结果表明,相比致密性地层,裂缝性地层,纵波、横波和斯通利波的时间均有延迟;纵波和横波的主频出现下降;纵波、横波、斯通利波及伪瑞利波幅度均有不同程度的衰减,其中,斯通利波衰减程度最大。 展开更多
关键词 声波全波列测井 改进奇异值分解 小波变换 时频分布
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基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别
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作者 李艺江 陈克 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期224-230,共7页
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。 展开更多
关键词 声学 完备集合经验模态分解 小波变换 奇异值分解 工况传递路径 噪声源识别
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基于WT和SVD的水电机组故障特征提取方法
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作者 丁晨 刘梦 +3 位作者 王官佳 杜伟 吴凤娇 王斌 《水电与新能源》 2024年第1期75-78,共4页
针对水电机组振动信号故障特征提取难,提出一种融合小波变换(Wavelet Transform,WT)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的故障特征提取方法。首先,通过小波阈值降噪消除强噪声对模型特征提取的干扰,再利用小波变换... 针对水电机组振动信号故障特征提取难,提出一种融合小波变换(Wavelet Transform,WT)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的故障特征提取方法。首先,通过小波阈值降噪消除强噪声对模型特征提取的干扰,再利用小波变换将降噪信号分解成不同频率的模态子序列,应用SVD理论提起子序列的SVD值作为特征,最终将特征输入RF模型中实现水电机组故障的快速识别与诊断。通过在公开数据集和真实机组案例中应用,验证了对水电机组故障诊断的高效性。 展开更多
关键词 小波变换 奇异值分解 随机森林 特征提取 水电机组故障诊断
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强噪声中检测微弱目标信号特征的量子信号处理算法
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作者 庾天翼 李舜酩 +2 位作者 陆建涛 马会杰 龚思琪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期482-495,共14页
随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标... 随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标信号特征的性质;给出算法步骤以及重要参数的计算方式;将所提算法与奇异值分解、小波阈值降噪算法结合进行了仿真分析和实验验证。结果表明,所提算法保护目标信号特征的能力可以帮助降噪算法检测极低信噪比的微弱信号,与其他方法结合可极大改善信噪比,准确提取信噪比为-30 dB的微弱目标信号,算法性能优越。 展开更多
关键词 微弱信号检测 量子信号处理 保护特征 局域半经典信号分析 奇异值分解 小波阈值降噪
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基于双稀疏分解的复杂图像Canny边缘检测
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作者 孟青青 李登峰 肖文韬 《计算机与数字工程》 2024年第4期1164-1168,1234,共6页
在复杂图像边缘检测中,如何剔除非相干因素的影响一直是研究的重点和难点。针对以上问题,提出了双稀疏分解方法,对图像数据中干扰性强的高频特征向量进行分离。该方法利用非下采样轮廓波变换对图像进行预分解,再对高频分量进行K-奇异值... 在复杂图像边缘检测中,如何剔除非相干因素的影响一直是研究的重点和难点。针对以上问题,提出了双稀疏分解方法,对图像数据中干扰性强的高频特征向量进行分离。该方法利用非下采样轮廓波变换对图像进行预分解,再对高频分量进行K-奇异值分解字典学习,用得到的学习字典对图像进行稀疏表示,根据稀疏系数对应的字典原子活跃度将图像分解为高、低频两个部分。并且对Canny边缘检测算法进行改进,利用双稀疏方法分解复杂图像求得低频部分,再对较纯净的低频图像进行Canny边缘检测。仿真实验表明,双稀疏方法的稀疏分解效率更高,结合了双稀疏的Canny边缘检测结果更清晰、完整。 展开更多
关键词 稀疏表示 学习字典 K-奇异值分解 轮廓波变换 边缘检测
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基于WPT-CEEMDAN-SVD的齿轮箱故障诊断
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作者 李建航 卢永杰 +1 位作者 郭锦萍 康志新 《兰州工业学院学报》 2024年第3期75-79,106,共6页
针对在含噪声情况下难以精确地进行齿轮箱故障诊断的问题,将采集到的原始信号进行小波包分解,根据故障齿轮的啮合频率选取合适的小波包对信号进行重构,得到初步降噪信号;利用CEEMDAN对初步降噪信号进行分解,绘制各IMF分量的相关系数与... 针对在含噪声情况下难以精确地进行齿轮箱故障诊断的问题,将采集到的原始信号进行小波包分解,根据故障齿轮的啮合频率选取合适的小波包对信号进行重构,得到初步降噪信号;利用CEEMDAN对初步降噪信号进行分解,绘制各IMF分量的相关系数与峰度变化曲线图并选择相关系数较大的分量进行重构;通过奇异值分解对信号进一步降噪,并对最终信号频谱图对比分析,判断故障部位及类型。结果表明:该方法能根据实际需求有效提取到特定频率段内的特征频率谱线,优于直接对信号使用时频分析进行处理的结果。 展开更多
关键词 故障诊断 自适应噪声完备集合经验模态分解 奇异值分解 小波包分解
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基于SVD-SUKF的水下机器人电池SOC估计
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作者 林群锋 高秀晶 +2 位作者 黄红武 曹新城 王艺菲 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期89-96,共8页
荷电状态(SOC)的准确估计关系到水下机器人的电池使用效率与任务规划。针对传统SOC估计算法存在的准确性、稳定性和鲁棒性不足等问题,提出一种奇异值分解增强的球型无迹卡尔曼滤波(SVD-SUKF)SOC估计算法。建立2阶Thevenin电路模型,并使... 荷电状态(SOC)的准确估计关系到水下机器人的电池使用效率与任务规划。针对传统SOC估计算法存在的准确性、稳定性和鲁棒性不足等问题,提出一种奇异值分解增强的球型无迹卡尔曼滤波(SVD-SUKF)SOC估计算法。建立2阶Thevenin电路模型,并使用遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识;在无迹卡尔曼滤波算法的基础上引入球型无迹变换和奇异值分解,避免繁琐的调参过程、减少算法计算量以及解决算法的协方差矩阵非正定问题;采用城市道路循环工况对SVD-SUKF算法进行验证。结果表明:SVD-SUKF算法收敛速度较快,平均绝对值误差为0.006 8、均方根误差为0.005 6,算法相较于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波有更高的估计精度、更好的稳定性和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 奇异值分解 球型无迹变换 无迹卡尔曼滤波
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基于DT-CWT和SVD的变电站直流系统接地故障检测技术研究
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作者 李能俊 杨海成 +2 位作者 许显科 李书山 高玉玲 《电气传动》 2024年第5期80-85,共6页
变电站直流系统的状态直接关系到变电站的正常运行,为了对变电站直流系统出现的接地故障快速、准确定位,提出了一种双树复小波变换(DT-CWT)和奇异值分解(SVD)相结合的变电站直流系统接地故障检测新方法。该方法首先利用DT-CWT对支路电... 变电站直流系统的状态直接关系到变电站的正常运行,为了对变电站直流系统出现的接地故障快速、准确定位,提出了一种双树复小波变换(DT-CWT)和奇异值分解(SVD)相结合的变电站直流系统接地故障检测新方法。该方法首先利用DT-CWT对支路电流信号进行分解来构建Hankel矩阵;然后对Hankel矩阵进行SVD分解,得到一系列奇异特征值;再次,利用相邻奇异值差值构建奇异值差分谱,通过奇异值差分谱最大峰值来保留有效的奇异值个数;最后,利用保留的奇异值来重构低频信号。算例分析结果表明,该方法能够准确地从支路电流信号中提取出低频交流信号,可以对变电站直流系统接地故障进行准确定位,很大程度上减小对地电容对检测精度的影响。 展开更多
关键词 直流系统 接地故障检测 双树复小波变换 奇异值分解
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基于奇异值分解的配电变压器有载自动调压方法
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作者 张晨晖 马芳 《通信电源技术》 2024年第1期22-24,共3页
电力用户负荷种类的多样化造成变压器电压波动超出允许范围,严重影响电力系统的供电质量,因此提出基于奇异值分解的配电变压器有载自动调压方法。基于奇异值分解技术提取配电变压器分接头间的电压信号,使用比例积分微分(Proportion Inte... 电力用户负荷种类的多样化造成变压器电压波动超出允许范围,严重影响电力系统的供电质量,因此提出基于奇异值分解的配电变压器有载自动调压方法。基于奇异值分解技术提取配电变压器分接头间的电压信号,使用比例积分微分(Proportion Integral Differential,PID)控制算法根据分接头间电压和额定电压范围之间的偏差输出控制信号,控制触发分接开关的导通与关断,实现配电变压器的有载自动调压。实验结果表明,设计方法可以通过控制分接开关位置维持电压的平稳,且不会对负载产生不利影响。 展开更多
关键词 奇异值分解 配电变压器 有载调压 自动调压
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