用小波熵测度Lorenz系统准周期特性

运用四阶Runge-Kutta求取了Lorenz系统的时间序列,采用小波分解与信息熵计算了时间序列的小波熵值,并用来测度系统准周期运动过程中的复杂度。计算结果表明,系统的三个运动复杂度分量均由许多大小不一、形状相似、山峰状的循环窗口组成,并且在不同的尺度上具有自相似特征,系统的小波熵序列也具有混沌性质,其运动具有准周期特性,进一步研究发现,在Lorenz系统运动的整个准周期过程中,运动复杂度的大小不同,复杂度大时,对应短准周期,复杂度小时对应于长准周期,系统的演变过程由各种不同的长准周期和短准周期交替组成。     

基于熵理论和复杂度的肌电信号分析

传统信号处理方法对肌电信号分析存在一定局限。不能很好地描述肌电信号的复杂性;而基于熵理论和复杂度等非线性分析方法越来越多地应用于肌电信号等生理信号的处理。熵理论和复杂度对于肌电信号的处理具有运算速度快、数值特征明显,并且能够很好地描述其复杂性等特点。本文以做俯卧撑的上肢肌电信号为分析对象,通过计算其Renyi熵、小波熵和复杂度刻画不同阶段肌电信号的复杂性。并验证以此测度进行肌电信号不同区域划分的合理性,以及应用该方法分析肌电信号的有效性,取得了较好的效果。试验数据分析结果表明,小波熵值较大的部分对应于肌电信号能量较高的区域。从生理意义而言,这些区域正是肌肉纤维集中放电的过程。肌电信号成分单一,是复杂度较低的区域,而Renyi熵和复杂度值越大,对应的肌电信号成分复杂度越高,这与理论分析吻合得比较好。同时三者也得到了相互验证。由此表明该方法对于肌电信号的分析是可行的。非线性分析方法可能是未来肌电信号等生理信号的发展方向。该方法还可以应用于体力疲劳评价。     

被淹没地震信号的小波熵检测与自动识别方法

为探测大震前的微震,保护大型煤矿、油田和矿山等重要设施,急需地震信号的实时处理、自动识别和提取地震初至点等地震数据处理技术。采用了小波变换和信息熵理论相结合的一种具有多分辨率的复杂度参数——小波熵,该参数能够从被淹没环境中清晰地显示出勘探数据中地震波到达所带来的变化。结合实测数据进行了仿真,并对比了单一的小波变换、数字带通滤波器的监测效果,结果表明小波熵参数能够更好地自动识别微震初至点。     

基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法

提出一种基于小波域Contourlet变换(WBCT)最优截断嵌入码块(EBCOT)的地震数据压缩算法.首先利用WBCT获得地震数据的稀疏表示,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低码块复杂度,提高编码效率;然后针对不同地质信息对小波各子带的带通特性不同,改进JPEG2000算法感兴趣区域掩模处理方式,对不同的小波子带设置不同权值,进行掩模处理;最后通过EBCOT编码生成压缩码流.实验结果表明,重构的地震数据不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且地震数据同向轴局部纹理失真明显减小.     

基于小波熵的BPSK信号码元速率估计算法

为了解决在低信噪比下准确地估计BPSK信号的码元速率问题,提出了基于小波能谱熵和小波时间熵的两种码元速率估计算法.通过一维多尺度小波变换重构高频部分,分别计算重构信号的小波能谱熵和小波时间熵.对于小波能谱熵,可以直接求取码元速率;对于小波时间熵,需要根据进一步叠加运算后的峰值来求取码元速率.仿真实验表明这两种方法都可以很好地处理低信噪比下BPSK信号的码元速率估计问题,并且比瞬时自相关法具有更强的抗噪性和适应性.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于小波熵的航空磁测数据去噪

在小波阈值去噪的基础上引入小波熵概念,利用信号在不同的分解尺度上具有不同的小波熵,自适应地确定高频系数分量的阈值.仿真和试验分析表明,在低信噪比条件下,小波熵阈值的去噪效果优于其他几种阈值,能够有效去除航空磁测数据中的噪声,提高磁异常探测能力.     

基于小波熵对微机电陀螺仪中噪声的研究

多尺度熵可以用于描述时间序列在不同时间尺度上的无规则程度,基于小波的多尺度分解,提出一种用小波熵对微机电陀螺仪噪声分析的方法。通过分析微机电陀螺仪中不同噪声的功率谱特性,从理论上验证了典型的白噪声和1/f噪声的存在,并对白噪声和1/f噪声的小波熵计算公式进行了推导。结合实验对设计方案进行了性能测试,根据微机电陀螺仪的实测数据,描述了小波熵随尺度变换的特性。实验结果为现有微机电陀螺仪的噪声分析提供了一种新的方法,并从理论和实际的角度共同验证了小波熵的准确性和适用性。     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

硫化矿石堆自热过程复杂度变化趋势

为揭示硫化矿石堆自热过程的突变特性,提出一种基于实测温度数据研究矿石堆复杂度的新方法。以某硫铁矿矿石样品为实验材料,应用自主设计的实验装置,室内模拟矿石堆动态自热过程。在对近似熵方法检测动力学结构突变的有效性进行验证后,应用小波技术与近似熵方法对自热过程中矿石堆的复杂度进行定量分析。研究结果表明:矿石堆近似熵在0.61~0.90之间,随着深度的增大,矿石堆复杂度呈先增大后减小的趋势;局部区域的自热过程产生了明显突变,突变温度介于117.6~121.2℃之间;矿石堆复杂度变化趋势可分为3个阶段:相对平稳阶段、逐渐增大阶段和逐渐减小阶段。在复杂度逐渐增大阶段,矿石堆局部区域产生了明显自热。