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基于SVC和wavelet-transform的图像脉冲噪声自适应新滤波器 被引量:2
1
作者 陆丽婷 朱嘉钢 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期477-479,共3页
利用小波变换可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先... 利用小波变换可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先的SVC滤波器有明显的改善。 展开更多
关键词 图像恢复 脉冲噪声 小波变换 支持向量分类
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Wavelet-Based Nonstationary Wind Speed Model in Dongting Lake Cable-Stayed Bridge 被引量:3
2
作者 Xuhui He Jun Fang +1 位作者 Andrew Scanlon Zhengqing Chen 《Engineering(科研)》 2010年第11期895-903,共9页
The wind-rain induced vibration phenomena in the Dongting Lake Bridge (DLB) can be observed every year, and the field measurements of wind speed data of the bridge are usually nonstationary. Nonstationary wind speed c... The wind-rain induced vibration phenomena in the Dongting Lake Bridge (DLB) can be observed every year, and the field measurements of wind speed data of the bridge are usually nonstationary. Nonstationary wind speed can be decomposed into a deterministic time-varying mean wind speed and a zero-mean stationary fluctuating wind speed component. By using wavelet transform (WT), the time-varying mean wind speed is extracted and a nonstationary wind speed model is proposed in this paper. The wind characteristics of turbulence intensity, integral scale and probability distribution of the bridge are calculated from the typical wind samples recorded by the two anemometers installed on the DLB using the proposed nonstationary wind speed model based on WT. The calculated results are compared with those calculated by the empirical mode decomposition (EMD) and traditional approaches. The compared results indicate that the wavelet-based nonstationary wind speed model is more reasonable and appropriate than the EMD-based nonstationary and traditional stationary models for characterizing wind speed in analysis of wind-rain-induced vibration of cables. 展开更多
关键词 TIME-VARYING Mean WIND SPEED NONSTationARY WIND SPEED Model CABLE-STAYED Bridge wavelet transform (wt) WIND Characteristic Wind-Rain-Induced Vibration
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A NOVEL ALGORITHM OF MULTI-SENSOR IMAGE FUSION BASED ON WAVELET PACKET TRANSFORM 被引量:3
3
作者 Cheng Yinglei Zhao Rongchun +1 位作者 Hu Fuyuan Li Ying 《Journal of Electronics(China)》 2006年第2期314-317,共4页
In order to enhance the image information from multi-sensor and to improve the abilities of the information analysis and the feature extraction, this letter proposed a new fusion approach in pixel level by means of th... In order to enhance the image information from multi-sensor and to improve the abilities of the information analysis and the feature extraction, this letter proposed a new fusion approach in pixel level by means of the Wavelet Packet Transform (WPT). The WPT is able to decompose an image into low frequency band and high frequency band in higher scale. It offers a more precise method for image analysis than Wavelet Transform (WT). Firstly, the proposed approach employs HIS (Hue, Intensity, Saturation) transform to obtain the intensity component of CBERS (China-Brazil Earth Resource Satellite) multi-spectral image. Then WPT transform is employed to decompose the intensity component and SPOT (Systeme Pour I'Observation de la Therre ) image into low frequency band and high frequency band in three levels. Next, two high frequency coefficients and low frequency coefficients of the images are combined by linear weighting strategies. Finally, the fused image is obtained with inverse WPT and inverse HIS. The results show the new approach can fuse details of input image successfully, and thereby can obtain a more satisfactory result than that of HM (Histogram Matched)-based fusion algorithm and WT-based fusion approach. 展开更多
关键词 小波变换 小波信息包 图象融合 高频信息 低频信息
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Optical encryption with cascaded fractional wavelet transforms 被引量:1
4
作者 BAO Liang-hua CHEN Lin-fei ZHAO Dao-mu 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第8期1431-1435,共5页
On the basis of fractional wavelet transform, we propose a new method called cascaded fractional wavelet transform to encrypt images. It has the virtues of fractional Fourier transform and wavelet transform. Fractiona... On the basis of fractional wavelet transform, we propose a new method called cascaded fractional wavelet transform to encrypt images. It has the virtues of fractional Fourier transform and wavelet transform. Fractional orders, standard focal lengths and scaling factors are its keys. Multistage fractional Fourier transforms can add the keys easily and strengthen information se-curity. This method can also realize partial encryption just as wavelet transform and fractional wavelet transform. Optical reali-zation of encryption and decryption is proposed. Computer simulations confirmed its possibility. 展开更多
关键词 小波变换 CFwt 密码术 光学编码 解密
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MIXED SCHEME FOR IMAGE EDGE DETECTION BASED ON WAVELET TRANSFORM 被引量:1
5
作者 XieHongmei YuBianzhang ZhaoJian 《Journal of Electronics(China)》 2004年第6期471-475,共5页
A mixed scheme based on Wavelet Transformation (WT) is proposed for image edge detection. The scheme combines the wavelet transform and traditional Sobel and LoG (Laplacian of Gaussian) operator edge-detection algorit... A mixed scheme based on Wavelet Transformation (WT) is proposed for image edge detection. The scheme combines the wavelet transform and traditional Sobel and LoG (Laplacian of Gaussian) operator edge-detection algorithms. The precise theory analysis is given to show that the wavelet transformation has an advantage for signal processing. Simulation results show that the new scheme is better than only using the Sobel or LoG methods. Complexity analysis is also given and the conclusion is acceptable, therefore the proposed scheme is effective for edge detection. 展开更多
关键词 波长变换 边缘检测 多分辨分析 正交性 图像处理
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Machinery Condition Prediction Based on Support Vector Machine Model with Wavelet Transform
6
作者 刘淑杰 陆惠天 +2 位作者 李超 胡娅维 张洪潮 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2014年第6期831-834,共4页
Soft failure of mechanical equipment makes its performance drop gradually,which occupies a large proportion and has certain regularity. The performance can be evaluated and predicted through early state monitoring and... Soft failure of mechanical equipment makes its performance drop gradually,which occupies a large proportion and has certain regularity. The performance can be evaluated and predicted through early state monitoring and data analysis. The vibration signal was modeled from the double row bearing,and wavelet transform and support vector machine model( WT-SVM model) was constructed and trained for bearing degradation process prediction. Besides Hazen plotting position relationships was applied to describing the degradation trend distribution and a 95%confidence level based on t-distribution was given. The single SVM model and neural network( NN) approach were also investigated as a comparison. Results indicate that the WT-SVM model outperforms the NN and single SVM models,and is feasible and effective in machinery condition prediction. 展开更多
关键词 support vector machine(SVM) wavelet transform(wt) vibration intensity probabilistic forecasting
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基于WT-HBBO-RBF模型的年径流时间序列预测 被引量:2
7
作者 徐成贵 崔东文 《水力发电》 CAS 2023年第4期17-22,95,共7页
利用4个基准函数对HBBO进行仿真测试;采用WT分解处理年径流时序数据;通过突变点检测方法Mann-Kendal(M-K)划分训练、预测样本,构建RBF适应度函数,利用HBBO优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度,建立WT-HBBO-RBF模型,... 利用4个基准函数对HBBO进行仿真测试;采用WT分解处理年径流时序数据;通过突变点检测方法Mann-Kendal(M-K)划分训练、预测样本,构建RBF适应度函数,利用HBBO优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度,建立WT-HBBO-RBF模型,并构建WT-HBBO-SVM、WT-HBBO-BP、WT-RBF、WT-SVM、WT-BP、HBBO-RBF、HBBO-SVM、HBBO-BP作为对比分析模型。以云南省龙潭站、落却站年径流时间序列预测实例对模型进行验证的结果表明,HBBO具有较好的寻优精度及全局搜索能力;WT-HBBO-RBF模型对龙潭站、落却站年径流时间序列预测误差小于其他对比模型,具有较好的预测精度和泛化能力;HBBO能有效优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度,提高RBF神经网络预测性能;WT能科学降低径流序列的复杂性,提高预测精度。 展开更多
关键词 年径流预测 小波变换(wt) 人类行为优化(HBBO)算法 径向基函数(RBF)神经网络 仿真测试 参数优化
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WT-U-Net++:基于小波变换的表面缺陷检测网络
8
作者 何国欢 朱江平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3260-3266,共7页
针对传统机器视觉算法在表面缺陷检测中精度低、无法适应环境变化和噪声影响的问题,提出一种基于小波变换(WT)的改进UNet++——WT-U-Net++。首先,由WT获取缺陷图像的高频与低频分量,再通过多尺度模块MCI(Mix-Conv Inception)提取高、低... 针对传统机器视觉算法在表面缺陷检测中精度低、无法适应环境变化和噪声影响的问题,提出一种基于小波变换(WT)的改进UNet++——WT-U-Net++。首先,由WT获取缺陷图像的高频与低频分量,再通过多尺度模块MCI(Mix-Conv Inception)提取高、低频分量的细节特征;其次,将MCI模块提取到的细节特征与原始图像融合,并将融合结果作为改进UNet++的输入;再次,在UNet++的下采样阶段引入通道注意力模块,从而使网络在捕获更多上下文语义信息的同时提高跨层特征级联的质量,而在上采样阶段采用反卷积恢复更多的缺陷细节信息;最后,从UNet++的多个输出中选择最佳结果作为检测结果。在铁轨、磁瓦、硅钢油污这3个公开缺陷数据集上的实验结果表明,相较于次优的UNet++,WT-U-Net++的交并比(IoU)分别提高了7.98%、4.63%和8.74%,相似度度量指标(DSC)分别提高了4.26%、2.99%和4.64%。 展开更多
关键词 UNet++ 表面缺陷检测 小波变换 通道注意力 反卷积
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基于WT-SLSTM模型的交通流预测研究
9
作者 张瑞 席一丹 +2 位作者 白惠君 周晓渊 韩峰宇 《山西交通科技》 2023年第4期129-133,共5页
随着机动车保有量的增加,交通问题逐渐成为城市管理中的重要议题。尤其是交通事故频繁发生,给社会带来了巨大的安全隐患和经济损失。为了减少交通事故的发生率,学者们对交通流预测进行了深入研究。虽然传统的交通流预测取得了一定的成果... 随着机动车保有量的增加,交通问题逐渐成为城市管理中的重要议题。尤其是交通事故频繁发生,给社会带来了巨大的安全隐患和经济损失。为了减少交通事故的发生率,学者们对交通流预测进行了深入研究。虽然传统的交通流预测取得了一定的成果,但其预测精度和预测滞后等问题仍然存在。为了解决这些问题,采用小波变换和堆叠式长短时记忆模型相结合的WT-SLSTM(Wavelet Transform and Stacked Long Short Term Memory)模型,对北京市出租车车流量进行了分析预测。结果表明,WT-SLSTM模型在预测精度和拟合程度等方面都优于基准模型。因此,WT-SLSTM模型可以更好地对交通流进行预测,有助于交通部门对大流量路段的车辆管控,从而减少交通事故的发生,为构建智慧交通做出贡献。 展开更多
关键词 小波变换(wt) 堆叠式长短时记忆(SLSTM)模型 交通流预测 LSTM模型
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基于Log-WT的人脸图像超分辨率重建 被引量:5
10
作者 乔建苹 刘琚 +1 位作者 闫华 孙建德 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1276-1280,共5页
目前已有的基于学习的人脸超分辨率图像重建算法大都对亮度变化特别是阴影非常敏感,针对这一缺点,该文提出了一种不随光照变化的图像表示方法——对数-小波变换(Log-WT),并在此基础上构造了一种新的人脸超分辨率图像重建算法。该方法首... 目前已有的基于学习的人脸超分辨率图像重建算法大都对亮度变化特别是阴影非常敏感,针对这一缺点,该文提出了一种不随光照变化的图像表示方法——对数-小波变换(Log-WT),并在此基础上构造了一种新的人脸超分辨率图像重建算法。该方法首先利用Log-WT变换提取低分辨率图像与光照无关的内在特性,然后借助流形学习的思想建模高分辨率图像和低分辨率图像之间的关系,并对其加入人脸图像的"专用"先验约束,从而同时实现了超分辨率重建和图像增强。仿真结果表明该算法有效克服了传统方法受光照因素影响的缺点,在提高图像分辨率的同时克服了光照因素的影响,特别是对阴影效应的消除具有明显效果,将该方法应用于人脸识别,有效提高了识别率。 展开更多
关键词 人脸超分辨率 Log-wt变换 流形学习 阴影消除
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基于RDT和WT方法识别超高层建筑的模态参数 被引量:7
11
作者 申建红 李春祥 李锦华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期66-70,共5页
超高层建筑风致振动相关的动态参数尤其是阻尼比数据资料的缺乏会增加设计阶段动态参数准确选取的难度。因而,现役超高层建筑动态响应的实测与参数识别对这些动态数据资料的补充和设计准确性的校验是十分必要的。将基于强风作用下超高... 超高层建筑风致振动相关的动态参数尤其是阻尼比数据资料的缺乏会增加设计阶段动态参数准确选取的难度。因而,现役超高层建筑动态响应的实测与参数识别对这些动态数据资料的补充和设计准确性的校验是十分必要的。将基于强风作用下超高层建筑——上海金茂大厦动态响应的现场实测,使用Morlet小波变换并且结合随机减量技术(RDT)识别上海金茂大厦的固有频率和阻尼比。数值结果表明,上海金茂大厦固有频率的识别非常精确,但发现阻尼比的识别随着阶数的升高其标准差有增大的趋势。 展开更多
关键词 随机减量技术(RDT) 小波变换(wt) 超高层建筑 模态参数识别 风致振动
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基于STFT和WT的SAR干扰抑制算法 被引量:4
12
作者 张双喜 张磊 +2 位作者 刘艳阳 邢孟道 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1581-1588,共8页
窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达(SAR)中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法... 窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达(SAR)中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法首先把SAR回波数据变换到短时傅里叶谱域再把短时傅里叶谱域数据变换到小波域,然后在小波域中采用恒虚警(CFAR)检测方法对小波系数进行干扰识别和干扰抑制,接着把干扰抑制后的小波系数变换到SAR原始回波数据域,利用常规的SAR成像算法进行成像处理,最后得到清晰无干扰的SAR图像.该算法在干扰抑制过程中对有用回波信号造成的损失比较小,并且可以有效地抑制时变的NBI和WBI.结合仿真和实测数据的处理,经过实验分析验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 窄带干扰 宽带干扰 干扰抑制 小波变换 短时傅里叶变换
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基于Wigner-Ville分布和Wavelet时间尺度的飞机非平稳抖杆背景声分析 被引量:8
13
作者 程道来 仪垂杰 +3 位作者 郭健翔 姚红宇 杨琳 钟民主 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期150-154,共5页
飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,增加了舱音分析的难度,用传统的辨听和分析方法难以解决舱音特征等技术难题。以舱音记录器记录的抖杆背景声为例,针对传统Fourier变... 飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,增加了舱音分析的难度,用传统的辨听和分析方法难以解决舱音特征等技术难题。以舱音记录器记录的抖杆背景声为例,针对传统Fourier变换的一次型时间/频率和短时Fourier变换的二次型能量在舱音辨听、分析的不足,将Wigner-Ville时频和Wavelet时间尺度引入到飞机舱音分析中,扩展了舱音分析方法。对比分析结果表明:平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)及其时频分布的重排具有高的时频分辨率、时频凝聚性,而且没有交叉项干扰,适合分析非平稳舱音背景声;同时,离散小波变换的时间尺度分析技术确定抖杆背景声基频频率及位置,为获得非平稳舱音背景声特征提供一种值得借鉴的途径。 展开更多
关键词 WIGNER-VILLE分布 wavelet变换 舱音记录器 抖杆背景 声非平稳信号 时频分析 时间尺度分析
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基于WT特征增强的cICA带式输送机齿轮箱故障诊断 被引量:5
14
作者 冷军发 荆双喜 王志阳 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期796-802,共7页
约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某... 约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮故障特征,尤其是微弱低频故障特征。为矿用齿轮箱多通道振动状态监测与故障诊断提供了一种新的有效手段和途径。 展开更多
关键词 带式输送机齿轮箱 故障特征提取 小波变换 约束独立分量分析
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WT-ANFIS在孤岛检测中的应用研究 被引量:3
15
作者 周皓 李维刚 +2 位作者 童朝南 李伟力 茆美琴 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期35-42,共8页
针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输出的电流信号和公共耦合点处的电压信号,再将该电流信号和电... 针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输出的电流信号和公共耦合点处的电压信号,再将该电流信号和电压信号分别进行小波变换,然后通过对各尺度上的细节信号进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,最后该特征向量通过模糊神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象。仿真与实验结果表明,该方法在并网逆变器功率与本地负载功率匹配及失配的多种条件下均能有效识别,具有检测速度快,盲区小,对电能质量无影响等优点,并且适合于单相、三相光伏并网系统。 展开更多
关键词 孤岛检测 小波变换 模糊神经网络 细节信号 特征向量
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基于RLS和WT的逐日太阳辐射度预测模型研究 被引量:5
16
作者 王晓兰 葛鹏江 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期433-438,共6页
提出基于递推最小二乘法和小波变换的逐日太阳辐射度预测模型,根据气象数据,对不同的气候条件按照相似的日类型进行分类;对不同的日类型,建立不同的预测模型。结果表明:在日类型基础上,建立的递推最小二乘法与小波变换模型具有较高预测... 提出基于递推最小二乘法和小波变换的逐日太阳辐射度预测模型,根据气象数据,对不同的气候条件按照相似的日类型进行分类;对不同的日类型,建立不同的预测模型。结果表明:在日类型基础上,建立的递推最小二乘法与小波变换模型具有较高预测精度,在日照较充足的晴天,其预测精度明显高于阴天及雨天的预测精度。 展开更多
关键词 太阳辐射度 递推最小二乘法 小波变换 日类型
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低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别
17
作者 牛瑞婷 严天峰 +1 位作者 高锐 王映植 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期204-215,共12页
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-Mo... 将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。 展开更多
关键词 调制识别 卷积神经网络 小波变换 深度学习 低信噪比
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基于WT与cICA的齿轮箱低频故障特征提取 被引量:1
18
作者 冷军发 王志阳 +1 位作者 陈会涛 荆双喜 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1037-1042,共6页
齿轮箱低频故障信号易受到高频振动及强噪声等因素的干扰,测量信号中隐藏的有效低频故障特征比较微弱,再考虑到源噪声的影响,则约束独立分量分析直接提取低频故障特征的效果很差。为此提出了基于小波变换与约束独立分量分析的齿轮箱低... 齿轮箱低频故障信号易受到高频振动及强噪声等因素的干扰,测量信号中隐藏的有效低频故障特征比较微弱,再考虑到源噪声的影响,则约束独立分量分析直接提取低频故障特征的效果很差。为此提出了基于小波变换与约束独立分量分析的齿轮箱低频故障特征提取方法,通过对测量信号的小波多分辨率分解,有针对性地选择小波系数重构,提高了信噪比和非高斯性,从而增强了约束独立分量分析方法提取齿轮箱低频故障特征的效果。而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。断齿与局部断齿的低频故障特征提取试验结果表明,提出的方法能有效降低高频振动及源噪声等因素的干扰,提取出齿轮箱的低频故障特征,尤其是微弱低频故障特征,为齿轮箱低频故障特征提取与故障诊断提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 齿轮箱 低频故障特征提取 小波变换 约束独立分量分析
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桥梁GNSS-RTK变形监测数据的CEEMDAN-WT联合降噪法 被引量:11
19
作者 熊春宝 王猛 于丽娜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期12-18,共7页
在桥梁GNSS-RTK变形监测中,监测信号会被多路径噪声误差所影响。针对上述问题,提出了自适应经验模态分解(CEEMDAN)和小波变换(WT)相结合的方法对桥梁GNSS-RTK监测数据进行降噪处理。采用CEEMDAN对振动响应进行分解得到本征模态函数(IMF... 在桥梁GNSS-RTK变形监测中,监测信号会被多路径噪声误差所影响。针对上述问题,提出了自适应经验模态分解(CEEMDAN)和小波变换(WT)相结合的方法对桥梁GNSS-RTK监测数据进行降噪处理。采用CEEMDAN对振动响应进行分解得到本征模态函数(IMFs),利用相关系数鉴别出有效的IMFs,同时利用WT中的不同小波基对其余噪声与信号共存的IMFs进行阈值降噪,最后对信号进行重组。通过对模拟试验和基于GNSS-RTK的海河斜拉桥实测数据进行处理,结果表明,CEEMDAN相比于EEMD能有效解决模态混叠问题,CEEMDAN与WT相结合的方法对桥梁监测数据具有良好的降噪效果,能成功提取到桥梁真实位移信息。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统实时动态(GNSS-RTK) 桥梁监测 基于自适应噪声的完全经验模态分解(CEEMDAN) 小波变换(wt) 数据降噪
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CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究 被引量:12
20
作者 颜宏文 卢格宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期224-230,共7页
由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和... 由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的预测结果重构得到最终的预测结果。通过实验与其他4个风速预测模型进行比较,所提出的模型预测的绝对平均百分比误差(MAPE)最小,为2.484%,表明在短期风速预测方面CEEMD-WT-CNN模型有较好的性能。 展开更多
关键词 完备总体经验模态分解 小波变换 卷积神经网络 短期风速预测 固有模态分量 二次去噪
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