小波分析在隧道衬砌质量检测中的应用

基于小波分析的特点,用小波变换和奇异性测度Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数对探地雷达的隧道衬砌质量检测中衬砌界面及空洞界回波波进行时频分析处理和自动识别。实验结果表明,该技术使衬砌厚度检测误差由原来的１５％￣２１％减小到６．７％。     

关于Lipschitz稳定性的注记（Ⅱ）

继续讨论了Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ稳定性，重新给出Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ稳定性在大范围的定义，并讨论它的性质和建立某些有关Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ稳定性的判定准则．     

变尺度法的收敛性

给出了一阶Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的概念；讨论了一阶Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ凸函数的某些二阶性质。以ＤＦＰ变尺度法为背景，讨论了一类变尺度法的收敛性；证明了与精确线性搜索相结合的Ｂｒｏｙｄｅｎ，Ｈｕａｎｇ及吴－桂类变尺度法，在使用于一阶Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ凸函数时，所得点列的任何极限点都是函数的极小值点，从而改进了变尺度法的收敛性条件。     

Lipschitz泛函的极小极大型本质临界点

Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ泛函的本质临点指的具有在Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ局部坐标变换下的不变性的临界点，本文中指出，对于Ｂａｎａｃｈ流形上的局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ使用极小极大原理可以获得本质临界点的存在性与重数结果。     

三角域上Bernstein多项式的Lipschitz常数

三角域上的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续函数与其对应的Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式同属于一个Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ类，且Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ常数不变。     

中立型泛函微分方程的Lipschitz一致渐近稳定性和周期

首先讨论了中立型泛函数微分方程ｄ／ｄｔＤｘｔ＝ｆ（ｔ,ｘｔ）的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ一致渐近稳定性,给出了（变分）Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ一致渐近稳定成立的充分条件,其次利用变分Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ一致渐近稳定性讨论了该方程周期解的存在性,并给出了存在定理。     

分数次积分算子在加权LEBESGUE 空间和LIPSCHITZ 空间的有界性*

给出了分数次积分算子从加权Ｌｅｂｅｓｇｕｅ空间到加权Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ空间有界性的充分条件,同时给出了从加权ＢＭＯ空间到加权Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ空间有界性的充要条件。     

中立型泛函微分方程的Lipschitz一致渐近稳定性和周期解

首先讨论了中立型泛函微分方程ｄｄｔＤｘｔ＝ ｆ（ｔ,ｘｔ） 的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ 一致渐近稳定性,给出了（变分）Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ 一致渐近稳定成立的充分条件－ 其次利用变分Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ 一致渐近稳定性讨论了该方程周期解的存在性－     

小波分析在油气田地球物理勘探中的应用

阐明了具有Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数的地震道信号奇异性的数学特征。对油气勘探区的人工地震资料，选取具有紧支集的二次样条函数作为小波基。然后将采样所得的数据作离散二进小波变换，采用Ｍａｌｌａｔ塔式算法对地震波信号进行分散与重构。     

关于Lipschitz稳定性的注记（Ⅲ）

讨论了变分Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ稳定性，并建立一些新的变分Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ稳定性的判定准则．     

一种简化的小波去噪算法

介绍了信号奇异性及正则性的数学概念及如何利用小波变换测量信号的奇异性及正则性，介绍了小波去噪原理及优越性，提出了一种简单、实用的小波去噪方法。     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中)，被认为是非常重要的过程。图像轮廓提取首先要进行边缘检测．然后提取阶跃结构的边缘，这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上，并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz指数知识，它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测，还能根据MAS小波变换后的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性，提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘，并能有效消除噪声。     

瞬态特征小波分析在心率变异性研究中的应用

瞬态分析是心率变异性研究中富有挑战性的课题 .利用小波变换表征信号瞬态特征的能力 ,对静卧 -心算实验诱发的R R间期瞬态边沿进行了李氏指数和平滑因子的分析 .发现健康样本的李氏指数大于冠心病样本 ,并对此进行了初步的解释 .     

用小波剔除局放信号中白噪声的一种实用方法

局部放电信号中的白噪声给局放信号的后续处理带来了很大的困难，白噪声的剔除是局部放电信号处理中的一个不可缺少的环节。虽然有很多剔除白噪声的方法，但是大都不是很适合局放信号的处理。局部放电信号和白噪声有着不同的Lipschitz指数，经过小波变换后二者在时间--尺度平面上有不同特征。据此，文中提出了一种剔除白噪声的新方法，该方法运算简单，适合局放信号快速处理。处理后的局放信号不失真，而且剔除效果良好，能够运用于现场局部放电信号的处理。     

一种基于ridgelet和wavelet的混合编码压缩算法

星云图和MPEG-4中运动补偿后得到的残差图像通常是点线奇异性明显的图像.小波变换是表示点奇异性的有效工具,脊波变换(ridgelet)是表示线奇异性的理想工具.该文基于二者的优点提出了一种基于脊波变换和小波变换的混合编码框架用来处理压缩点线奇异性明显的图像.实验结果表明这种混合编码可以有效地对点线奇异性明显的图像进行编码,其效果优于基于单独的小波变换的SPIHT编码和脊波变换的SPIHT编码.     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

Ridgelet变换在地震数据压缩中的应用

鉴于地震数据反映的物理界面的空间展布往往具有直线、平面等特性,小波变换进行震压缩处理不能很好地反映这一特性,根据Ridgelet变换的特点,将Ridgelet变换应用于地震数据压缩,结合嵌入式零树编码方法,提出了Ridgelet变换的地震数据压缩方法.通过对实际资料的处理,在压缩率为99.0%和90%时,比较了Ridgelet变换与小波变换处理结果.研究结果表明:Rigelet变换应用于地震数据压缩,其对数据的压缩比比小波变换对数据的压缩比大.     

Study on Method of Fault Vibration Diagnose for Roller Overrunning Clutch

Fault diagnose of the roller overrunning clutch is a headache problem in engineering at home and abroad. This paper introduces a new method to solve the problem by using the wavelet transform to separate fault si gnal and further analyzing the impact frequency. The signal local singularities under the wavelet transform are studied. According to the propagation features of modulus maximums of the fault signal and the noise under the wavelet transfor m different on the scales, and by use of the signal ...     

基于小波变换的心阻抗血流图特征点提取

以小波变换的极大值在多尺度间的变化与信号的瞬变有直接关系为基础,由小波变换的奇异点(过零点、极值点等)来观测心阻抗微分波形,在感兴趣的尺度上找到模极值点和特征点的对应关系,从而完成对特征点的自动检测。采用临床医学ICG数据对算法进行了检测,实验结果表明:心阻抗微分信号中B点、X点的漏检率与采用传统的相干平均法相比有明显降低,说明小波变换技术是心阻抗微分信号分析与处理的又一可行有效的方法。