小波基
- MCKD與最優(yōu)小波基結(jié)合方法對管道泄漏信號降噪
分析去噪，其中小波基的選擇對小波變換效果至關(guān)重要。綜上，先利用局部信噪比的方法來選取MCKD 參數(shù)，并將MCKD方法應(yīng)用到管道泄漏上對采集到的信號進(jìn)行前期的過濾與加強，消除傳輸路徑對信號的影響。然后選擇小波基對加強之后的信號進(jìn)行進(jìn)一步降噪處理，對比幾種小波基處理之后的信噪比，選出最優(yōu)小波基。2 MCKD的原理與參數(shù)選擇2.1 MCKD方法原理MCKD 是從MED 方法不斷改進(jìn)來的，MCKD 能充分考慮沖擊成分的連續(xù)性和周期性。其最早應(yīng)用在齒輪軸承的故障檢測
機械設(shè)計與制造 2023年9期2023-09-21
- 基于離散小波技術(shù)定量反演冬小麥葉片含水量的研究
, 為研究分析小波基的選用對光譜信息分離規(guī)律的影響, 明確小波基在抑制或削弱噪聲影響方面的作用, 以野外采集的冬小麥冠層光譜數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源, 選用Coif2、 db5、 meyer、 rbio3.7、 sym2等5類小波基分別處理冬小麥冠層光譜數(shù)據(jù), 并通過對比分析各小波基對冬小麥冠層光譜信息分離的影響特征, 分析各小波基在處理分析光譜數(shù)據(jù)中存在的共性與差異, 研究小波基對可用光譜信息與噪聲信息的分離規(guī)律, 以期為野外光譜數(shù)據(jù)的處理分析提供一定參考。1 實驗
光譜學(xué)與光譜分析 2023年9期2023-09-11
- 一種基于組合賦權(quán)法的小波去噪質(zhì)量評價方法
選擇，主要涉及小波基函數(shù)、閾值選取規(guī)則、閾值函數(shù)、分解尺度等[3]。該過程中，很多學(xué)者關(guān)注了如何改進(jìn)閾值函數(shù)來提高去噪能力，并取得了一定效果，而對于其他參數(shù)的選擇卻十分困難[4]，更多的是以經(jīng)驗或直接給定參數(shù)來得到最終結(jié)果，很少分析這些參數(shù)對最終效果的影響，也沒有明確的小波基函數(shù)與分解層數(shù)等最優(yōu)參數(shù)的確定方法。例如，對于慣性元件隨機誤差的小波去噪?yún)?shù)，文獻(xiàn)[5]直接選定db4 小波基，3 尺度分解；文獻(xiàn)[6]直接選定db6 小波基，5 尺度分解。然而，根據(jù)
北京航空航天大學(xué)學(xué)報 2023年3期2023-03-31
- 基于多重自相關(guān)的局部放電信號小波去噪分解層數(shù)確定方法
閾值去噪法中，小波基、閾值、分解層數(shù)都是影響小波去噪效果的關(guān)鍵因素[2].由于不同局部放電信號具有不同的時頻特征，因此，也對應(yīng)不同的最佳分解層數(shù).目前最佳分解層數(shù)的確定方法大致可以分為2類，一類是基于白噪聲和局部放電信號不同的小波變換特性，對小波分解的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行白噪聲檢驗，以自適應(yīng)方式確定分解層數(shù)[3-4].該方法需要對每層分解細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行白噪聲檢驗，計算量較大，并且當(dāng)白噪聲序列含有弱相關(guān)信號時，該方法無法準(zhǔn)確選擇分解層數(shù).另一類是選取均方根誤差、信噪比
河北師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2022年6期2022-11-07
- 基于MATLAB的小波去噪的研究
析。小波去噪；小波基；閾值；小波包去噪；去噪效果近些年來，小波分析理論發(fā)展得十分迅速，良好的時域和頻域特性使得其廣泛地被應(yīng)用于實際。在現(xiàn)實中，搜集到的信號往往都是含有噪聲的，噪聲的存在常常會將原始信號所要表達(dá)的信息掩蓋掉，所以，在實際對信號的處理過程中，降噪是首先要進(jìn)行的，并且是非常重要的一個步驟。小波分析法去噪是當(dāng)前廣泛應(yīng)用的信號去噪方法，小波分析法源于傅里葉變換，卻相比傳統(tǒng)的傅里葉分析去噪而言，更適合于對非平穩(wěn)信號的去噪問題。傅里葉分析去噪適合于平穩(wěn)信
- 聲發(fā)射傳感器電路設(shè)計及信號處理?
去除。3.1 小波基函數(shù)選取原則小波基有不唯一性，并且不同的小波基涵蓋的數(shù)學(xué)特征也不同（包括：小波基的正交性、高消失矩、緊支性、對稱性、反對稱性等），所對應(yīng)的小波閾值去噪的效果也不一樣［10］。根據(jù)實際要處理的信號，選擇合適的小波基函數(shù)進(jìn)行閾值去噪，本次小波基函數(shù)選用了是coif2，無論在固定閾值設(shè)定方式降噪、小波包進(jìn)行降噪，以及分層閾值設(shè)定方式降噪上，coif2的信噪比較db4高，均方根誤差較db4低；例如：db4/6層（分解層數(shù)）信噪比為8.0976，
艦船電子工程 2022年5期2022-06-21
- 管道泄漏源定位中最優(yōu)小波基變換
處理信號，并對小波基的選擇做了陳述。徐源等[8]對管道氣體泄漏位置定位方法進(jìn)行研究，通過分析選取小波降噪后信號的均方差、信噪比等參數(shù)，選定Haar小波對泄漏信號作為降噪方法。Zolfaghari等[9]通過選擇較為常見的haar、db2、sym3、coif1和db4離散小波函數(shù)進(jìn)行信號的小波變換，將小波變換應(yīng)用于隨機森林的輸入數(shù)據(jù)算法提高隨機森林的預(yù)測能力。Jaseena等[10]選擇db4小波變換作為數(shù)據(jù)分解方法構(gòu)造數(shù)據(jù)分解模型應(yīng)用于風(fēng)速預(yù)測。Mosta
科學(xué)技術(shù)與工程 2022年12期2022-05-19
- 地質(zhì)雷達(dá)信號定量識別用小波基選取的正演及模型試驗研究
切相關(guān)。不同的小波基具有不同的時頻局部化特性，在對非平穩(wěn)信號進(jìn)行奇異性分析時，存在最優(yōu)小波基的選取及其算法與實現(xiàn)問題。本文在小波分析基本原理及信號特征點識別理論基礎(chǔ)上，在對比不同小波基函數(shù)對稱性及對地質(zhì)雷達(dá)信號重構(gòu)精度等基本性質(zhì)后，采用小波時-能密度法對空洞缺陷的埋深及垂直尺寸進(jìn)行定量計算，并對適合于RIS型地質(zhì)雷達(dá)信號奇異性分析的最優(yōu)小波基進(jìn)行選取，以提高對質(zhì)量缺陷的識別精確度，從而為隧道襯砌結(jié)構(gòu)質(zhì)量缺陷整治和安全性控制提供準(zhǔn)確參考。1 小波分析及信號特
鐵道科學(xué)與工程學(xué)報 2021年6期2021-08-02
- 基于球面Haar小波和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛行員虹膜識別
。球面Haar小波基(Spherical Haar Wavelet, SHW)具有球狀表面信號分析能力[10]，而目前比較有代表性的SHW主要有以下3種：第1種是以Bio Haar小波基為代表的半正交球面Haar小波基，其對于平滑的函數(shù)和信號具有較好的處理能力，利用其定位特性，可以簡單高效地實現(xiàn)很多球面圖像處理算法，比如局部平滑和增強。但由于其為半正交小波基，不能使用K最大近似策略(K-largest approximation strategy)得到最佳
電子與信息學(xué)報 2021年4期2021-04-25
- 用于混合儲能系統(tǒng)平抑功率波動的小波變換方法
變換的關(guān)鍵在于小波基和分解層數(shù)的優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果直接影響負(fù)荷功率的頻率分配結(jié)果。文獻(xiàn)［7］將用于電能質(zhì)量分析的db4 小波基直接用于風(fēng)電功率波動的分析，但是兩者在時間尺度、波動幅值、能量等因素上存在較大的差異。文獻(xiàn)［11］通過計算風(fēng)電功率與小波變換濾波器組的低通濾波器系數(shù)之間的互相關(guān)系數(shù)，選取db6 為最優(yōu)小波基。在小波變換中濾波系數(shù)長度與負(fù)荷功率信號的長度存在差異，且計算復(fù)雜。小波變換同時存在高、低頻2 組分量，僅用低通濾波器系數(shù)無法全面評價所選小波基的濾
電力自動化設(shè)備 2021年3期2021-03-29
- 小波閾值法在JCZ系列超寬頻帶地震儀記錄的地震數(shù)據(jù)中的應(yīng)用及探討
研究，重點探討小波基函數(shù)的選取、小波分解幾何尺度參數(shù)的確定及軟閾值、硬閾值函數(shù)的選取對去噪結(jié)果的影響等。同時探討在小震和中強震兩種情況下用相同方法處理的去噪效果，并選擇合適的小波基與幾何尺度用于震例數(shù)據(jù)去噪對比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，選取不同的閾值函數(shù)在不同震級的地震數(shù)據(jù)處理中會表現(xiàn)出不同的去噪效果。1 小波變換與去噪理論在地震信號處理中，傅里葉變換是一種常用的方法，但該方法在處理非平穩(wěn)信號時不能在時域和頻域聯(lián)合分析[1]。因此，小波變換應(yīng)運而生，其具有局部化時頻分析
大地測量與地球動力學(xué) 2021年3期2021-03-12
- 超聲波測距系統(tǒng)中的小波去噪方法研究
通過選取合適的小波基，將信號進(jìn)行不同尺度的分解得到相應(yīng)的尺度系數(shù)和小波系數(shù)，選取合適的閾值和閾值函數(shù)對小波系數(shù)進(jìn)行處理，濾除噪聲主導(dǎo)的小波系數(shù)，最后進(jìn)行小波重構(gòu)，獲得小波去噪后的信號。圖1 小波閾值去噪示意圖當(dāng)小波基具有正交性時，可以采用Mallat算法實現(xiàn)快速小波變換(fast wavelet transform，F(xiàn)WT)，如圖2所示。Mallat算法無需知道小波基的尺度函數(shù)和小波函數(shù)，僅通過濾波器組系數(shù)便可以快速分解與重構(gòu)信號。圖2 Mallat小波分
儀表技術(shù)與傳感器 2021年1期2021-02-25
- 小波基最優(yōu)化在齒輪箱振動信號中的應(yīng)用分析
，其中具有豐富小波基的小波變換（Wavelet Transform，WT）是一種非常經(jīng)典的時頻局部化分析方法，它不僅非常適用于非平穩(wěn)的齒輪信號，而且能有效提高齒輪振動信號的信噪比及頻率特征的識別，所以小波變換從發(fā)展至今在故障診斷領(lǐng)域中一直受到廣大研究學(xué)者的青睞[1-2]。傳統(tǒng)小波變換方案對普通信號進(jìn)行除噪可以較完整的保存有用信號中的頻率分量，且能夠?qū)崿F(xiàn)對象信號的多尺度細(xì)化分析[3]，將信號聚焦到所需要的特征信號上，對該信號中的細(xì)節(jié)信息進(jìn)行檢測，并實現(xiàn)故障齒
機械設(shè)計與制造 2020年8期2020-08-17
- 基于小波分析的大跨度橋梁動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
個小波母函數(shù)或小波基函數(shù)，式(1)稱為小波函數(shù)的可容許條件。小波分析受到小波基函數(shù)的影響明顯，采用不同小波基函數(shù)進(jìn)行小波變換會產(chǎn)生不同的結(jié)果。實際應(yīng)用中要根據(jù)需要構(gòu)造小波函數(shù)，一般將小波分析結(jié)果與理論結(jié)果對比來判斷小波基的好壞[10]。將任意函數(shù)f(t)在小波基函數(shù)下展開，即為函數(shù)f(t)的連續(xù)小波變換，主要過程如下：(2)WTf(a,τ)稱為小波變換系數(shù)，實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)主要是離散數(shù)據(jù)，因此，產(chǎn)生了離散小波變換，離散過程如下：(3)相應(yīng)的離散小波變換為W
黑龍江工程學(xué)院學(xué)報 2020年2期2020-04-17
- 結(jié)合梯度投影稀疏重構(gòu)和復(fù)數(shù)小波的圖像重構(gòu)
s首先比較不同小波基下，采用GPSR-Basic 和GPSR-BB 兩種重構(gòu)算法的差異。在實現(xiàn)過程中，τ=2.0，迭代終止條件為δ=10-3，小波基包括DT CWT 和JPEG2000 中使用的小波基CDF 9/7（雙正交小波）。表1 給出了3 幅圖像在不同采樣率（M/N）下，利用不同小波基得到的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）。表1 不同采樣率下利用GPSR-Basic和GPSR-BB在DT CWT和CDF 9
計算機應(yīng)用 2020年2期2020-04-09
- 基于小波變換的多路基坑尺寸檢測降噪評估
系數(shù)評估經(jīng)不同小波基、分解層數(shù)、閾值函數(shù)處理后得到重構(gòu)信號的降噪效果。通過本文的研究，可以提高電力桿塔的穩(wěn)定性、減少電力桿塔的安全事故，為在電力系統(tǒng)推廣應(yīng)用提供理論參考依據(jù)。1 超聲波測距1.1 超聲波傳播特性1.1.1 超聲波傳播速度超聲波測距通過檢測聲波的渡越時間來計算距離：式中，c為超聲波傳播速度，t為渡越時間，s為實測距離。通常，超聲波在介質(zhì)中的傳播速度與介質(zhì)的相對分子質(zhì)量、熱力學(xué)溫度、介質(zhì)系數(shù)等相關(guān)：式中，c為超聲波傳輸速度，γ為介質(zhì)系數(shù)，R為理
電力大數(shù)據(jù) 2020年8期2020-02-05
- 小波閾值去噪法在大氣探測激光雷達(dá)弱信號處理中的應(yīng)用研究
效果的三個因素小波基函數(shù)、分解層次、閾值和閾值函數(shù)設(shè)定分別進(jìn)行了對比和分析，從而找到針對大氣探測激光雷達(dá)弱回波信號的最優(yōu)小波閾值去噪方法。將該方法的去噪效果與傳統(tǒng)的五點三次平滑去噪法進(jìn)行對比，結(jié)果表明，該方法的信噪比改善量高出10.1557 dB。體現(xiàn)了小波閾值去噪法在大氣探測激光雷達(dá)弱回波信號去噪方面的有效性。大氣探測激光雷達(dá)回波信號模型激光雷達(dá)測量大氣能見度的原理如下：當(dāng)激光雷達(dá)發(fā)出的激光射向大氣后，激光在傳輸路徑上將與大氣中的物質(zhì)（主要為氣溶膠粒子、
民航管理 2019年9期2019-10-19
- 基于復(fù)合評價值的小波去噪?yún)?shù)選定方法
主要研究集中在小波基函數(shù)的選取與構(gòu)造、分層數(shù)確定和閾值函數(shù)的改進(jìn)[1-2]。對小波閾值函數(shù)的研究主要集中在提出或改進(jìn)硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)、硬軟閾值折中和自適應(yīng)閾值函數(shù)等方面[3-5]。對于小波基和分層數(shù)的研究，結(jié)合噪聲特征值提取算法、香農(nóng)熵定理、分解系數(shù)比等方法，實現(xiàn)對小波基或者分層數(shù)的自適應(yīng)選擇[6-9]。以上研究都是從單一的某個方面選定小波去噪?yún)?shù)，無法一次性通過一種方法對小波去噪?yún)?shù)進(jìn)行選定，這就導(dǎo)致在使用小波閾值去噪時，只能逐項選定某一項參數(shù)，致
重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)) 2019年8期2019-09-17
- 提升小波改進(jìn)閾值算法在輸氣管道泄漏信號降噪處理中的應(yīng)用
法，選擇合適的小波基和分解尺度對燃?xì)庥凸艿佬孤┬盘栠M(jìn)行降噪處理，可以較好的發(fā)現(xiàn)壓力的突降點[1]；李建平等人將小波分析理論引入到引黃工程中，提高了管道泄漏檢測系統(tǒng)性能[2]；倪偉等人在小波分析方法中引入閾值降噪理論對管道泄漏進(jìn)行檢測，提高了檢測精度[3]。傳統(tǒng)的離散小波變換之所以能夠得廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵原因是它有類似于傅里葉分析中快速傅里葉變換FFT的快速算法—Mallat塔形算法，這個算法中有三個重要環(huán)節(jié)：信號與QMF的卷積，隔點采樣以及隔點插零[4]。但是
計算機測量與控制 2019年7期2019-07-25
- 改進(jìn)的最優(yōu)小波基選取方法與跳頻信號檢測研究
果，需要對最佳小波基以及最佳分解層數(shù)進(jìn)行研究確定。文獻(xiàn)[5]通過分解重構(gòu)過程中信噪比的變化情況來確定最優(yōu)分解層數(shù)。隨著分解層數(shù)的增加，噪聲在重構(gòu)信號的比重先下降后上升，因此，信噪比呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢，利用信噪比的這種變化情況，有效地確定了最佳的小波分解層數(shù)。對于最優(yōu)小波基的選取，文獻(xiàn)[6]將幾種常用的小波去噪評價指標(biāo)進(jìn)行融合。首先按照需求篩選合適的指標(biāo)，然后作歸一化處理并進(jìn)行組合。這種融合的方法在信號真值已知的條件下，對小波去噪質(zhì)量評價和最優(yōu)小波基的
火力與指揮控制 2019年5期2019-06-13
- 利用小波變換分析電能質(zhì)量擾動問題中的電壓驟升影響
為：2 用四種小波基分解和重構(gòu)信號分別利用Haar、Db4、Coif4和Sym4四種小波基處理信號，分解尺度為3。分解后的小波系數(shù)在四種小波基函數(shù)下的近似系數(shù)重構(gòu)比較圖如圖2所示，細(xì)節(jié)系數(shù)重構(gòu)比較圖如圖3所示[2]。在此次仿真中，Haar小波基分解和重構(gòu)電壓驟升信號的效果不理想，其余三種小波基函數(shù)能夠有效檢測電壓驟升的突變點[3]。3 檢驗四種小波基的重構(gòu)誤差四種小波基的重構(gòu)誤差數(shù)據(jù)如表1所示。由表1中可知，本次仿真所用波形，當(dāng)小波分解尺度為3，采樣頻率為
通信電源技術(shù) 2019年3期2019-04-17
- 基于小波分析高鐵橋梁變形監(jiān)測數(shù)據(jù)
大多問題。2 小波基函數(shù)選擇合適的小波基函數(shù)是進(jìn)行小波分析的基礎(chǔ)。目前，辨別小波基函數(shù)的好與不好，主要是通過比較使用不一樣的小波分析處理信號時所得到的結(jié)果的均方根誤差（RMSE）和信噪比（（SNR）來判斷，并據(jù)此選擇所需的合適的小波基函數(shù)。3 小波去噪原理3.1 小波去噪步驟（1）對原始的一維信號使用小波進(jìn)行分解。通過選擇一個合適的小波基函數(shù)，并選擇合適的小波分解層數(shù)N，之后，對原始信號進(jìn)行小波N層分解。（2）對經(jīng)過小波N層分解得到的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。
建材與裝飾 2018年46期2018-12-12
- 基于小波變換的電磁流量計信號去噪研究
指標(biāo)，并分析了小波基、閾值確定規(guī)則和分解尺度對去噪效果的影響.Wu等[7]提出了一種遺傳自適應(yīng)閾值法，它利用不同信號的MSE函數(shù)的估計函數(shù)得到最小MSE意義下的最優(yōu)閾值.Liu等[8]分析了軟硬閾值函數(shù)的優(yōu)點與不足，通過對噪聲方差估計算法和改進(jìn)的小波閾值函數(shù)的分析，提出了一種新的小波閾值去噪方法.周真等[9]通過對流量計極間信號建模來分離干擾信號和流量信號.在傳統(tǒng)電磁流量計勵磁的基礎(chǔ)上，黃志堯等[10]采用矩形波勵磁來消除極化電壓干擾和工頻干擾.謝仕宏等[
徐州工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版) 2018年3期2018-09-21
- 基于自構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)?？刂?/a>
n個輸入、m個小波基和單輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共分為四層，分別為輸入層、小波層、乘積層以及輸出層。小波層節(jié)點的激勵函數(shù)φd,t(x)由墨西哥帽小波母函數(shù)Ф(x)變換得出，表達(dá)式分別如下：φ(x)=(1-‖x‖2)exp(-‖x‖2/2)(1)(2)式中,d為伸縮因子，t為平移參數(shù)。若X=[x1,x2,…xn]Т為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，那么小波層第j個小波基對第i個輸入的激勵可表示為：(3)乘積層第j個節(jié)點的輸入為：(4)網(wǎng)絡(luò)的輸出為：(5)1.
太原科技大學(xué)學(xué)報 2018年4期2018-07-05
- 雙正交小波基構(gòu)造法及其在爆破振動信號分析中的應(yīng)用
4]。由于不同小波基分析同一信號會產(chǎn)生不同的結(jié)果[5]，因此為了提高爆破振動信號的小波分析效果，需根據(jù)信號的特征選取或構(gòu)造最優(yōu)小波基。在小波構(gòu)造的實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的小波構(gòu)造方法普遍存在盲目性、局限性和計算復(fù)雜性。目前，正交小波基構(gòu)造法能夠構(gòu)造具有良好緊支撐性和光滑性的Db系列小波基，該系列小波基能很好地用于爆破振動信號的去噪、重構(gòu)和能量譜分析[6]。然而，該系列小波基波形固定，不能與爆破振動信號的波形相匹配，導(dǎo)致該類小波基在微差延期時間識別方面具有較差的精
振動與沖擊 2018年11期2018-06-25
- 基于誤差和能量值的瞬態(tài)非平穩(wěn)信號分析方法
號時，采用何種小波基函數(shù)是特征分析與提取的關(guān)鍵之一。目前普遍采用定性的方法，即通過比較傳統(tǒng)信息價值函數(shù)與小波基函數(shù)，選擇小波基[9-11]，然而因該方法考慮原始信號與小波分解系數(shù)之間的關(guān)系，較難得到大幅提升原始信號特征描述精度。為此，本文從分析原始信號固有特性和小波基特征出發(fā)，融合小波重構(gòu)誤差與小波頻域能量值方法，提出一種小波基選擇與分析方法，解決因小波基選擇不當(dāng)而引發(fā)的瞬態(tài)非平穩(wěn)信號分析與處理精度低的問題。1 小波基選擇方法1.1 小波基函數(shù)特性分析工程
計算機應(yīng)用與軟件 2018年5期2018-05-22
- 小波閾值圖像去噪中小波基選擇
的小波，不同的小波基存在著特性差異，直接影響去噪效果。實驗表明，不同噪聲的圖像在進(jìn)行閾值去噪處理時能夠選擇一種最優(yōu)的小波基，達(dá)到去噪效果最佳。關(guān)鍵詞：閾值；圖像去噪；小波變換；小波基中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）30-0245-021 引言隨著小波理論日益完善，小波以良好的時頻局部化特性在圖像去噪領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。目前小波去噪的方法大概可以分為三類：小波模極大值原理去噪、小波系數(shù)相關(guān)性去噪和小波閾值去
電腦知識與技術(shù) 2018年30期2018-01-04
- 基于小波包能量變化率的斜拉橋損傷識別淺析
波包分解層次與小波基函數(shù)在損傷識別中的效果，給出了最優(yōu)小波基和分解層次的選取方法，并將選定的小波基和分解層次運用于斜拉橋主梁損傷識別。結(jié)果表明，Daubechies小波基尤其是高階Daubechies小波基的識別效果較好，且分解層次越大，識別效果越好，但計算量也會隨之增加，因此實際工程中應(yīng)綜合信息熵和計算時間來確定分解層次；小波包能量變化率指標(biāo)對損傷較為敏感，能夠檢測出損傷發(fā)生的位置。結(jié)構(gòu)損傷識別； 斜拉橋； 信息熵； 小波包能量變化率； 小波基函數(shù)損傷識
四川建筑 2017年5期2017-11-09
- 交叉驗證法在GIS超聲局部放電信號提取中的應(yīng)用
，自動選取去噪小波基、階數(shù)及閥值。實驗表明，該方法能夠有效濾除振動干擾信號，實現(xiàn)超聲信號到達(dá)時刻的精確辨識。局部放電；交叉驗證；小波消噪；氣體絕緣組合電器；超聲0 引言超聲法是氣體絕緣組合電器 GIS（gas insulated switchgear） 局部放電檢測的常用手段之一[1]，精確讀取超聲信號波形是成功進(jìn)行局部放電檢測的前提。然而，復(fù)雜的現(xiàn)場環(huán)境以及GIS管壁的振動等使得超聲信號中混入了大量噪聲，給信號的準(zhǔn)確讀取造成了困難。小波變換具有良好時頻特
山西電力 2017年4期2017-09-08
- 基于MPU6050加速度信號的匹配小波設(shè)計及去噪
擇前人所構(gòu)造的小波基，諸如Harr小波、Daubechies小波等。這些小波基沒有從實際的信號出發(fā)去最大化地匹配濾波器的輸出，導(dǎo)致加速度波形會出現(xiàn)較為明顯的失真情況。本文采用了能量匹配的方法，利用構(gòu)造出的9/7小波結(jié)合能量匹配原則找出最優(yōu)小波基。在此基礎(chǔ)上再用相鄰的高頻系數(shù)波形圖比較自適應(yīng)確定最優(yōu)分解層算法確定分解層次，然后結(jié)合構(gòu)造出的最優(yōu)小波基進(jìn)行去噪，得到不失真的加速度信號波形。MPU6050加速度信號；能量匹配；分解層次；9/7小波在檢測過程中獲取的
電子設(shè)計工程 2017年6期2017-03-27
- 步態(tài)識別的小波去噪質(zhì)量評價方法*
解層數(shù)，采用的小波基函數(shù)為最優(yōu)小波基函數(shù).結(jié)果表明，本文方法在步態(tài)識別領(lǐng)域可以為步態(tài)信號小波去噪選擇最優(yōu)小波基函數(shù)和分解層數(shù)提供理論依據(jù).步態(tài)； 步態(tài)識別； 加速度信號； 小波去噪； 質(zhì)量評價； 小波基函數(shù)； 分解與重構(gòu)； 最優(yōu)參數(shù)近些年，隨著便攜式及可穿戴式智能設(shè)備的快速發(fā)展，基于加速度傳感器的步態(tài)生物特征識別技術(shù)成為研究熱點[1-3].步態(tài)作為生物特征之一，具有普遍性、可采集性和唯一性，且不易偽造及仿冒，可在無需主動配合的情況下，隨時隨地保護(hù)便攜式電子
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2017年1期2017-02-10
- 連續(xù)、離散小波變換的橋梁健康檢測方法研究
波變換;曲率;小波基選擇1 概述由于荷載作用和外部環(huán)境的侵蝕，橋梁結(jié)構(gòu)出現(xiàn)一些輕微損傷，隨著服役時間的增長，這些輕微損傷會逐漸演變成大損傷進(jìn)而影響結(jié)構(gòu)的使用安全，盡早發(fā)現(xiàn)并修復(fù)這些輕微損傷將可以延長結(jié)構(gòu)使用壽命，保證結(jié)構(gòu)使用安全。小波變換可以檢測出信號細(xì)微變化，使用小波變換可以檢測出橋梁結(jié)構(gòu)輕微損傷。在橋梁損傷檢測中可以采用連續(xù)小波變換、離散小波變換、小波包變換，離散小波變換是將小波基函數(shù)的尺度因子和平移因子離散化，小波包變換是將信號的低頻部分進(jìn)一步分解。
福建建筑 2017年1期2017-02-08
- 基于小波變換的圖像壓縮中小波基的評價與選取
換的圖像壓縮中小波基的評價與選取甘宸伊，姚 遠(yuǎn)，楊彥偉，劉小兵，高喆榮(中國人民解放軍63788部隊，陜西 渭南 714000)針對圖像壓縮中小波基的選取自由度高的問題，討論了小波基的選擇依據(jù)，分析了正交性、對稱性、正則性、支撐性和消失矩等性能指標(biāo)對圖像編碼的影響。研究了利用均方誤差和峰值信噪比對圖像品質(zhì)的評價方法。利用MATLAB仿真，采用SPIHT壓縮算法，使用4種小波基對測試圖像進(jìn)行壓縮，對比其均方誤差、最大誤差、峰值信噪比和壓縮比，并對實驗結(jié)果進(jìn)行
兵器裝備工程學(xué)報 2016年12期2017-01-07
- 基于改進(jìn)自適應(yīng)小波基的織物疵點檢測算法
基于改進(jìn)自適應(yīng)小波基的織物疵點檢測算法劉洲峰 李 陽 李春雷(中原工學(xué)院電子信息學(xué)院 河南 鄭州 450007)為了改進(jìn)基于自適應(yīng)小波的織物疵點檢測效果，提出一種基于改進(jìn)自適應(yīng)小波基的織物疵點檢測算法。首先通過不同限定條件優(yōu)化得到多個自適應(yīng)小波基；然后分別對疵點圖像進(jìn)行小波分解，采用最大類間方差法分割子圖像；最后將多種自適應(yīng)小波基分割后的圖像進(jìn)行融合得到檢測結(jié)果。實驗結(jié)果證明，該算法能夠在較好保留疵點信息的同時，有效地減少檢測結(jié)果中的噪聲點。自適應(yīng)小波 小
計算機應(yīng)用與軟件 2016年11期2016-12-26
- 巖層破裂微震信號小波分析中小波基的選取
信號小波分析中小波基的選取王強，陳迅（江蘇科技大學(xué) 江蘇 鎮(zhèn)江 212003）傳統(tǒng)的信號分析只能對完全的時域或完全的頻域進(jìn)行分析，而小波可以描述信號時間（空間）和頻率（尺度）域的局部特性。小波變換是一種有效的處理微震信號的工具。然而，在分析同一信號時，不同的小波基會產(chǎn)生不同的結(jié)果。通過分析常用小波基的特點和巖層破裂微震信號的特點，結(jié)合計算的信噪比（SNR）和均方根誤差（RMSE）的結(jié)果來選擇合適的小波基。經(jīng)過Sym 8降噪處理后的SNR和RMSE分別是30
電子設(shè)計工程 2016年21期2016-11-21
- 基于最優(yōu)小波基選取的掘進(jìn)機振動信號去噪方法
6)?基于最優(yōu)小波基選取的掘進(jìn)機振動信號去噪方法李東鈺1，田慕琴1，宋建成1，鮑文亮2，馬昭2(1.太原理工大學(xué) 煤礦電氣設(shè)備與智能控制山西省重點實驗室,山西 太原030024；2.中煤科工集團(tuán)太原研究院有限公司，山西 太原030006)為了提高掘進(jìn)機振動信號小波包去噪的效果，最大限度避免噪聲對信號特征提取的影響，提出了基于最優(yōu)小波基選取的掘進(jìn)機振動信號去噪方法。該方法以信號頻譜為分析依據(jù)，首先確定了小波包分解的最優(yōu)分解層數(shù)，再選擇最優(yōu)小波基函數(shù)，實現(xiàn)了對
工礦自動化 2016年10期2016-10-28
- 小波非參數(shù)回歸分析方法的實現(xiàn)及比較研究*
了基于小波核、小波基展開與小波閾值理論的三種非參數(shù)回歸分析實現(xiàn)方法.分析了三種方法的理論基礎(chǔ)、相互關(guān)系、優(yōu)缺點，通過對實現(xiàn)過程中未知參數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行定義，進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)值模擬.結(jié)果表明：文中給出的模型適用條件、參數(shù)選擇標(biāo)準(zhǔn)、自變量適用條件不滿足時修正算法的合理性.關(guān)鍵詞：小波；非參數(shù)回歸分析；小波基；小波閾值小波理論可以為非參數(shù)回歸提供迄今最新的強有力工具[1].從20世紀(jì)90年代開始，非參數(shù)回歸分析方法主要由小波閾值理論所主導(dǎo).基于小波的非參數(shù)回歸本質(zhì)
西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2016年5期2016-07-21
- 侵徹加速度信號零漂的處理方法*
漂數(shù)據(jù)，提出以小波基函數(shù)提取趨勢項的準(zhǔn)確度和信號重構(gòu)能力作為最優(yōu)小波基的選擇依據(jù)。研究表明：零漂信號的頻率范圍主要集中在100 Hz以內(nèi)；bior2.8小波基提取趨勢項準(zhǔn)確度較高，重構(gòu)侵徹加速度信號的誤差最小。含有零漂的侵徹加速度信號采用bior2.8最優(yōu)小波基分解出100 Hz以下的低頻趨勢項，能夠有效地消除零漂，得到的加速度一次積分與二次積分分別與實際的侵徹速度和侵徹行程保持了較好的一致性，行程相對誤差小于10%。消除零漂后的加速度信號可以為計行程自適
傳感技術(shù)學(xué)報 2015年4期2015-11-18
- 多尺度測井分析方法的應(yīng)用分析
的應(yīng)用，但是在小波基的選取問題上尚且沒有詳細(xì)的研究與分析。而本文則主要針對小波基的基本性質(zhì)以及小波基對原始的測井信號的加權(quán)重構(gòu)進(jìn)行分析，對提高曲線的縱向分辨率情況進(jìn)行研究。多尺度分析；小波基；數(shù)據(jù)壓縮近些年來，處理測井資料的方法有許多，但是不斷的得到推廣的則是多尺度分析法，導(dǎo)致關(guān)于多尺度分析法和測井信號方面的文章越來越多，但是關(guān)于對選取小波基而進(jìn)行分析和研究對比文章還不是很多?？茖W(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，也使得鉆測井技術(shù)的應(yīng)用越來越普遍，對實時測量數(shù)據(jù)的傳輸需求越
山東工業(yè)技術(shù) 2015年3期2015-05-06
- 信號降噪中小波基與閾值的選取研究
得到了一組離散小波基。1988年，Daubechies提出了具有緊支集的正交基，即Daubechies基。美國研究者Weaver等最早將小波變換用于圖像降噪[3]，Weaver等所用的算法是一種簡單的閾值降噪法。所謂閾值濾波就是把小波系數(shù)的幅值同一個閾值進(jìn)行比較，若小波系數(shù)的幅值比這個閾值小，則把小波系數(shù)置為0；若小波系數(shù)的幅值比這個閾值大，則把小波系數(shù)保留或進(jìn)行修改后保留。隨后美國數(shù)學(xué)家Donoho等對小波閾值濾波算法作了系統(tǒng)闡述，成為小波濾波方法的一個
機械制造 2015年12期2015-04-19
- 地震動反應(yīng)譜擬合過程中小波基函數(shù)的選取*
應(yīng)譜擬合過程中小波基函數(shù)的選取*1) 中國沈陽110870沈陽工業(yè)大學(xué)建筑與土木工程學(xué)院 2) 中國濟(jì)南250014山東省地震局基于目標(biāo)功率譜， 本文從定量角度提出一種地震動反應(yīng)譜擬合過程中小波基函數(shù)的選取方法． 首先通過修正不同小波基函數(shù)所對應(yīng)的小波系數(shù)來擬合地震動反應(yīng)譜； 然后設(shè)定總體誤差絕對值和誤差均方差這兩個定量指標(biāo)來描述各擬合波功率譜與目標(biāo)功率譜的差異， 借助數(shù)理統(tǒng)計的獨立權(quán)數(shù)原理， 求得不同小波基函數(shù)所對應(yīng)的定量指標(biāo)的綜合評價值； 最后對比綜合
地震學(xué)報 2015年6期2015-04-17
- 小波閾值去噪在傳感器性能試驗數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
程:選取合適的小波基函數(shù)，確定合理的分解層數(shù)，對含噪信號進(jìn)行小波分解，獲取各個尺度上的小波分解系數(shù);2）作用閾值過程:通過估計各個尺度上的高頻系數(shù)的噪聲水平確定閾值，然后利用該閾值對小波系數(shù)進(jìn)行削減;3）重建過程:將處理后的小波系數(shù)進(jìn)行逆變換，重構(gòu)得到去噪后信號。從以上小波去噪過程可以看出:小波閾值作用函數(shù)和小波基的選擇是小波去噪的關(guān)鍵，直接影響試驗數(shù)據(jù)的去噪效果。2 小波閾值去噪2.1 小波閾值函數(shù)的選取在對小波分解系數(shù)作用門限閾值處理操作時，主要有2種
傳感器與微系統(tǒng) 2014年6期2014-12-31
- 小波基預(yù)測函數(shù)控制在陶瓷燒成溫度控制中的應(yīng)用*
者提出一種基于小波基函數(shù)的陶瓷燒成窯溫度預(yù)測函數(shù)控制方法，仿真結(jié)果表明該方法的有效性。1 陶瓷燒成窯爐溫度預(yù)測函數(shù)控制根據(jù)控制系統(tǒng)的要求，對陶瓷燒成溫度進(jìn)行控制，要求控制過程輸出即燒成溫度能夠快、準(zhǔn)、穩(wěn)地達(dá)到設(shè)定溫度值。1.1 陶瓷燒成窯爐數(shù)學(xué)模型[16]為了獲得陶瓷燒成窯爐數(shù)學(xué)模型，可以從數(shù)學(xué)途徑分析其工藝過程,寫出有關(guān)的數(shù)學(xué)關(guān)系表達(dá)式,然后推導(dǎo)出被控對象的模型。作為具有代表性的生產(chǎn)過程,陶瓷燒成窯爐模型可表示為以下常見工業(yè)過程：(1)式中：K——比例常
陶瓷 2014年9期2014-10-19
- 圖像壓縮中基于分形維數(shù)的小波基選取
基于分形維數(shù)的小波基選取唐國維1,王苫社2,張 巖1(1.東北石油大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院,黑龍江 大慶 163318; 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)小波函數(shù)具有多樣性,采用不同的小波基對圖像進(jìn)行壓縮后,重構(gòu)圖像的質(zhì)量有一定差別.為了選取合適的小波基對圖像進(jìn)行小波變換編碼,提出一種基于分形維數(shù)的小波基選取的圖像壓縮方法.通過差分計盒法計算相關(guān)圖像的分形維數(shù),將圖像按照分形維數(shù)數(shù)值的不同劃分為不同類別.選取每類中
東北石油大學(xué)學(xué)報 2014年1期2014-10-03
- 基于最優(yōu)小波基的主泵裂紋轉(zhuǎn)子特征識別研究
題沒有解決——小波基的選擇問題。不同的小波基具有不同的性質(zhì)，對信號的分析能力也不同，對同一信號采用不同的小波基得到的結(jié)果也不同［1－3］，在小波應(yīng)用中，多數(shù)采用離散的 db小波或者h(yuǎn)aar小波，也有少部分利用連續(xù)的morlet小波［4］。眾多學(xué)者也積極對這一領(lǐng)域開展研究，例如，Yang等［5］利用最大形狀匹配的原則來確定適合振動信號的小波基，Schukin等［4］利用最小總誤差和時頻分辨率的規(guī)則來選擇適合沖擊信號的小波基，但是多數(shù)研究結(jié)果也都只是從某一方面
振動與沖擊 2014年21期2014-09-18
- 模式自適應(yīng)小波構(gòu)造與添加及其在爆破振動信號分析中的應(yīng)用
波分析所用到的小波基既不是任意的也不是唯一的，同一信號使用不同小波基進(jìn)行分析時會產(chǎn)生不同的結(jié)果。因此，如何根據(jù)被分析信號的特征選擇或構(gòu)造最佳小波基、提高信號處理的效率與質(zhì)量是小波理論應(yīng)用研究的主要目的[4]。雖然在MATLAB小波分析工具箱中有大量小波基函數(shù)可供選擇，完全可以滿足一般信號分析處理需要，但由于其不確定性和對具體問題沒有針對性的事實，已嚴(yán)重影響了小波分析的實際應(yīng)用效果。如果能根據(jù)爆破振動信號特點及分析應(yīng)用的目的，設(shè)計一個與之相匹配的小波基函數(shù)，
振動與沖擊 2014年12期2014-09-07
- 水電機組振動信號小波去噪?yún)?shù)優(yōu)選方法研究
波去噪過程中，小波基種類和分解層數(shù)對信號去噪效果有很大影響[1-4]。目前在水電機組領(lǐng)域，尚無具體方法確定小波基和分解層數(shù)，本文針對國內(nèi)某電站上機架振動信號，結(jié)合去噪指標(biāo)，對小波基和分解層數(shù)優(yōu)選方法進(jìn)行了研究。2 小波變換與去噪原理小波函數(shù)的確切定義[5-6]為：設(shè)ψ（t）為一平方可積函數(shù)，即ψ（t）∈L2（R），若其傅里葉變換ψ（t）滿足條件：則稱ψ（t）為一個基本小波或小波母函數(shù)。式（1）為小波函數(shù)的可容許條件。將小波母函數(shù)ψ（t）進(jìn)行伸縮和平移，就可
陜西水利 2014年5期2014-07-25
- 改進(jìn)小波閾值去噪方法處理FBG傳感信號
礎(chǔ)上，合理選取小波基和分解層數(shù)，對FBG含噪反射譜進(jìn)行處理。2 小波閾值去噪設(shè)一維觀測信號如式(1):其中，s(t)為原始信號;n(t)為方差σ2的高斯白噪聲，服從(0，σ2)。真實信號通常為低頻或者比較平穩(wěn)的信號，而噪聲則表現(xiàn)為高頻信號。小波變換的稀疏性及去相關(guān)性保證了真實信號的能量集中在有限的小波系數(shù)上，由信號產(chǎn)生的小波系數(shù)幅值較大，但其數(shù)目較?。?－10］;而噪聲的能量比較均勻的分布在所有的小波系數(shù)上，其對應(yīng)的小波系數(shù)幅值較小。因此通過在不同尺度上選
激光與紅外 2014年1期2014-01-23
- 小波去噪質(zhì)量評價方法的對比研究*
個以上的函數(shù)(小波基)去逼近原函數(shù)［8］。設(shè)信號x(t)是平方可積函數(shù)，則x(t)的小波變換為該信號與小波函數(shù)ψ(α，τ)(t)的內(nèi)積，為:式中α和τ分別為伸縮和平移因子，ψ*(t)是ψ(t)的共軛。小波變換實際上是對函數(shù)的分解，小波變換具有帶通的功能，即可以利用小波變換將原信號分解成不同頻率的信號，每個頻率帶互不重疊，所分解的頻率區(qū)間包含了原函數(shù)的所有頻段。由于信號中的有用部分與噪聲具有不同的時頻特性，如變形監(jiān)測數(shù)據(jù)中，變形信號通常表現(xiàn)為低頻信號或是一些
大地測量與地球動力學(xué) 2012年2期2012-11-14
- 小波基對多聚焦圖像融合效果的影響
434023)小波基對多聚焦圖像融合效果的影響孫玉秋，馮小強，王 蓉 (長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北 荊州 434023)不同的小波基函數(shù)對圖像融合的效果不同。通過研究小波基函數(shù)的主要特征，采用相同的分解級數(shù)和融合準(zhǔn)則，對已配準(zhǔn)的多聚焦圖像應(yīng)用不同的小波基進(jìn)行融合試驗，低頻系數(shù)用均值進(jìn)行融合，高頻系數(shù)用最大絕對值進(jìn)行融合，并且應(yīng)用客觀評價指標(biāo)平均梯度、信息熵、邊緣保留度、互信息及標(biāo)準(zhǔn)差等對不同小波基融合后得到的圖像進(jìn)行分析對比，總結(jié)出多聚焦圖像融合不同的小
長江大學(xué)學(xué)報(自科版) 2012年1期2012-11-08
- 基于多小波基的聯(lián)合圖像去噪方法*
換的一個特點是小波基的多樣性。選擇使用多個小波基來處理圖像,既保持了單小波的諸多優(yōu)點,又克服了其缺陷，而且可以把小波十分重要的光滑性、緊支性、正交性、對稱性等完美地結(jié)合起來。在圖像處理中，這些特性具有很重要的作用。正交性對信號或者圖像重構(gòu)獲得較好的平滑效果非常有用。對稱性能夠避免移相。與緊支小波相對應(yīng)的濾波器是有限脈沖響應(yīng)FIR(Finite Impulse Response)濾波器，它能使得相應(yīng)的快速小波變換之和是有限的。光滑性對壓縮有著重要作用，因為如
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2012年2期2012-08-08
- 基于小波變換的ICESAT-GlAS波形處理
大程度上取決于小波基，因為并不是所有的小波基都適合于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)信號的處理，即使是同一信號用不同的小波基進(jìn)行處理也會產(chǎn)生不同的結(jié)果。小波基的選擇目前沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文是通過比較分析小波基的5個主要參數(shù)(正交性、對稱性、正則性、消失矩、支撐長度)來確定選用哪種小波基，并以吉林省汪清林業(yè)局經(jīng)營區(qū)的ICESAT-GLAS波形數(shù)據(jù)為研究對象，進(jìn)行去噪效果的比較分析。1 數(shù)據(jù)收集及其預(yù)處理1.1 ICESAT-GLAS 數(shù)據(jù)本文采用的ICESAT-GLAS數(shù)據(jù)是從
森林工程 2012年5期2012-08-02
- 基于遙感圖像壓縮的最佳小波分解層數(shù)研究
征，及所選取的小波基來確定。2 小波基的選取小波變換，實質(zhì)上是將圖像信號投影到由小波基函數(shù)構(gòu)成的函數(shù)空間中，得到小波分解系數(shù)，從理論上講，由小波分解系數(shù)通過小波逆變換可準(zhǔn)確重構(gòu)信號。但實際上，并不是所有的小波基都適合圖像分解，小波基必須依據(jù)以下的條件來選取:①正交性;②對稱性及線性相位;③正則性;④消失矩階數(shù);⑤緊支撐性。通常，在選擇小波基時，首先考慮其對稱性和正交性，一般會放棄一部分正交性而選擇具有線性相位的雙正交小波基，以減少感官誤差;然后考慮其正則性
微處理機 2012年4期2012-07-25
- (I)空間上的B-樣條插值小波基
次B-樣條插值小波基，這是一個半正交Riesz小波基.最后給出了小波基的公式.()I；B-樣條插值小波；基小波基構(gòu)造始于Haar在1910年提出的小波規(guī)范正交基.1986年，Mallat在尺度逼近的基礎(chǔ)上提出了多分辨分析，為小波基的構(gòu)造提供了一般的途徑，之后,人們據(jù)此構(gòu)造出了大量的各種類型的小波基，例如正交小波基，雙正交小波基等[1-6].這些小波基被廣泛用于信號處理、科學(xué)計算等領(lǐng)域.賈榮慶等在文[7]介紹了三次插值樣條小波在廣義四階橢圓偏微分方程中的應(yīng)用
海南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2011年1期2011-12-09
- 基于最優(yōu)小波基的軸承故障狀態(tài)特征提取方法研究*
，在此過程中，小波基的選擇是任意的，而小波基函數(shù)具有不唯一性，使用不同的小波基分析同一振動信號效果不同。因而，在降噪及信號特征提取過程中，關(guān)鍵問題在于最優(yōu)小波基的選取。本文引入文獻(xiàn)［4］提出的SUMVAR這一指標(biāo)來衡量不同小波基對于分析滾動軸承振動信號的優(yōu)劣，對不同小波基求其SUMVAR值，認(rèn)為SUMVAR值最大者為最優(yōu)小波基;運用最優(yōu)小波基及其他小波基分別對軸承仿真信號及故障實驗信號進(jìn)行小波降噪，分析降噪信號與原信號的能量比值，降噪信號與原信號標(biāo)準(zhǔn)差，峭
制造技術(shù)與機床 2011年12期2011-10-20
- 基于小波變換的遙感圖像壓縮①
比較好的效果。小波基也有無窮多組，用不同的小波基函數(shù)對信號進(jìn)行小波變換和壓縮編碼，得到的結(jié)果是不同的。當(dāng)然并不是所有的小波基適合于圖像的壓縮編碼，這就要求根據(jù)不同小波基性質(zhì)與圖像壓縮編碼特點的對應(yīng)關(guān)系，有針對性的選擇適合的小波基進(jìn)行圖像壓縮。而小波基的選擇又直接決定了圖像壓縮的壓縮效果和壓縮速度。1 小波變換基礎(chǔ)小波函數(shù)的定義［1－2]為：設(shè)φ（t）為一平方可積函數(shù)，即φ（t）∈L2（R），若其傅立葉變換Ψ（w）滿足條件稱φa，b（t）為依賴于參數(shù)a，b的
全球定位系統(tǒng) 2011年5期2011-07-18
- 小波變換的時頻分析及其在實際中的應(yīng)用
依賴于a，τ的小波基函數(shù)。它們是一組φ(t)經(jīng)過伸縮平移得到的函數(shù)序列。時頻分析中常用的是連續(xù)小波變換，在實際信號處理中常用離散小波變換及其逆變換。連續(xù)小波變換表達(dá)式為:離散小波變換表達(dá)式為:由以上我們可以看出來，小波變換時一種積分變換。小波基并不唯一，即存在許多不同特性的小波基函數(shù)，這是它與Fourier變換不同的地方。小波基存在尺度和平移τ兩個參數(shù)，所以函數(shù)經(jīng)過小波變換，就可以將一個時間函數(shù)投影到時間——尺度平面上，從而同時獲得信號的時間和頻率分量，實
中國傳媒大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2011年2期2011-03-13
- 小波多分辨方法在基樁檢測中的應(yīng)用
意圖。1.2 小波基的選取在小波分析的工程應(yīng)用中,小波基函數(shù)決定了小波變換的效率和效果。不同的小波基具有不同的時頻局部化能力,反映不同的信號特征,因此在對信號進(jìn)行分解時選取一個性質(zhì)好的小波基就非常重要,而且對于特定信號采用的基函數(shù)不同,其分析結(jié)果也會相差很大,針對反射波法檢測信號,對選擇的小波基有以下要求：1)由于樁基檢測信號是非平穩(wěn)信號,分析的關(guān)鍵是提取信號的瞬時突變成分,選擇的小波基的消失矩 N應(yīng)滿足N＞a(a是信號的 Lipschitz指數(shù))的要求。
山西建筑 2011年9期2011-01-24
- 多小波基多尺度多傳感器數(shù)據(jù)融合
的函數(shù)均可作為小波基函數(shù)。小波分析方法的一個突出優(yōu)點在于小波基的多樣性，不同的小波基往往具有不同的時頻特性，能夠有效地表示一個信號的不同部分或不同特征。信號和噪聲經(jīng)過小波分解后，各尺度的系數(shù)分布情況會影響到去噪結(jié)果，而小波基的選取又在一定程度上影響著分解后的小波系數(shù)分布。因而，小波基選取的好壞直接影響到信息去噪的效果。小波變換本身固有的特性使得它在數(shù)據(jù)處理中有著其他方法難以比擬的優(yōu)勢，小波變換已被越來越多的學(xué)者們應(yīng)用到多傳感器的數(shù)據(jù)融合中。盡管利用小波變換
傳感器與微系統(tǒng) 2010年9期2010-12-07
- 基于小波變換的CT/PET圖像融合最佳參數(shù)研究
出一種確定最佳小波基函數(shù)和分解層數(shù)的方法。從圖像的信息熵出發(fā)，通過比較低頻子帶圖像熵差與原始圖像熵差的接近程度，選擇每一種小波基所對應(yīng)的最佳分解層數(shù);在小波分解層數(shù)確定的情況下，結(jié)合圖像融合評價方法，選擇最佳的小波基函數(shù)。與引入融合效果的評價構(gòu)成一個閉環(huán)系統(tǒng)來確定小波參數(shù)相比，該方法極大地簡化了判別過程;將該方法應(yīng)用于CT/PET圖像融合，獲得了較好的融合效果。實驗結(jié)果表明，該方法簡單可行，對基于小波變換圖像融合的小波參數(shù)選取有一定的指導(dǎo)意義。CT/PET
中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報 2010年4期2010-09-11