桥梁损伤识别的小波空间变换及基函数选取的理论探讨

采用类比推理的方法建立了结构损伤识别空间信号的小波变换理论;系统的介绍了小波函数的特性;分析了工程结构损伤信号类型及其对小波函数的敏感性以及与分解尺度的关系;综合上述理论,初步讨论了工程结构损伤识别所用小波函数选取的一般规律.     

基于小波分析和遗传算法的结构损伤诊断

提出了小波-遗传算法的概念,建立了一种既能识别结构损伤位置、又能确定损伤程度的小波-遗传算法。首先,以有限元分析求解损伤结构振型模态为基础,用db1小波做连续小波变换,由小波系数模极大值识别损伤的位置。然后,以单元刚度的折减系数为遗传算法的优化变量,用振型和频率的误差函数加权来构造目标函数,并通过损伤位置的确定来简化目标函数的变量,再用遗传算法对目标函数进行优化,从而确定结构的损伤程度。通过对一简支梁进行数值模拟分析,计算结果表明,提出的方法不仅能够有效识别损伤的位置,而且能够准确识别损伤程度。     

小波变换时频特性的信号识别

研究了小波变换时频特性的信号识别及其在复合材料损伤检测中的应用．根据小波变换的框架重构理论及时频相空间理论,提取信号的时频域特征,通过比较原信号的时频空间和小波变换相空间的相同部分,得到能反映同样时频特征的小波级数展开项和的个数,并用误差函数的最小化提取能反映时频性质的小波系数．以此作为小波神经网络的学习参数,经过学习后,使之能对信号进行识别．应用此方法对复合材料试验过程中的复杂曲线进行了实验识别,效果很好．从小波时频特性提取的信号特征,在时间和频率方面都能体现原信号所包括的本质信息,供助Ｂ样条小波神经网络的识别结果,达到了预期目的．     

基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法

以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法．为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响．识别结果表明：WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力。     

小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性．模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性．     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

基于频域带限数据提取雷达目标李氏指数的方法

由频域带限测量数据用连续小波变换提取雷达目标散射参数（Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数）．给出小波变换的影响锥，并分析小波变换的多通道滤波特性和局部傅里叶分析特征，以此直观地描述了用小波变换能够分析目标散射中心散射机理的原理．提出选择高斯函数的Ｍ阶微分函数作为小波，用截断高斯函数作为窗函数，并导出修正变换系数和尺度值的公式，消除带限数据的加窗处理对李氏指数估计的影响．提出直接在频域实现小波变换，以避免加窗处理，并给出选择最小尺度值的公式．仿真结果表明文中所述方法是有效的．     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

用小波算子族表示的电磁小波

在对框架小波进一步分析的基础上,提出了框架算子族和小波算子族的新概念。利用小波算子族的新概念将电磁小波和通常所用的小波函数统一起来,得出电磁小波和统一的小波算子族相差一个共轭运算的结论。     

酉基和非交换小波

传统小波分析研究了Hilbert函数空间上确定的正交基．利用非交换小波方法，构造了小波基．证明了在非交换条件下，能够选择标准正交基向量作为任何固定序的酉算子．使用算子代数上的酉基研究了二元函数的代表，并讨论了其收敛性,构造了M2(R)上的酉基，并用张量积方法构造了M2^n(R)上的酉基．用这组基对图形进行分解，并将分解后的系数矩阵用于图像信息的隐藏与加密．     

一种小波去噪方法的几点改进

Mihcak M.K,IEEE Signal Processing L etters,1996 ,6 (12 ) :30 0 30 3提出了小波去噪方法 L AWML(L AWMAP) ,并得到了非常好的去噪效果。该文针对其过保留小系数的特点提出了引入阈值处理以减少重建毛刺和提高去噪后信号的压缩率 ;根据小波系数子带能量分布的特点 ,提出对不同尺度不同子带选择不同邻域来提高方差估计的准确性 ;根据子带的方向选择性 ,提出用长方形代替正方形邻域的改进方案。通过实验证明了这些改进可以有效地弥补原先 L AWML (L AWMAP)方法的不足 ,得到更好的去噪效果.     

L2(Rn)上连续小波变换及小波框架算子的一些性质

考察了L^2(R^n)上连续小波变换及小波框架算子，得到了它们的一些性质，并给出了严格证明，弥补了有关文献的不足．     

小波图像压缩中滤波器的选择

选择滤波器时，通常考虑正交性、对称性、正则性、支撑集和消失矩阶数等滤波器本身的性质，却很少将他们与图像纹理特征、压缩比等因素综合起来考虑。针对上述问题，对多种常见滤波器，采用相同的自适应量化编码方法进行实验、研究并分析了选择滤波器对一些影响因素，解决了小波图像压缩过程中滤波器的选择问题。     

构造紧密小波标架基的充分必要条件

设{hm,n,m,n∈Z}是一个平方可积函数h经平移和伸缩而生成的紧密正规小波标架,证明了构造紧密小波标架基的必要且充分条件.     

子空间MRA小波的一个刻画

通过相关定理及构造方法,研究了小波函数与多分辨分析的关系,重点研究了MRA小波及MRA小波集存在的条件.特别是在上述研究方法的基础上,通过构造演绎的方法构造出了MRA小波集,继而通过基本小波集理论给出了相应的MRA小波,由此得出了MRA小波存在的充要条件及形式.     

新型小波变换的数字水印算法

目前已有很多基于离散小波变换或小波包的数字水印算法,但很少讨论到运用提升小波、组合小波这类新型小波的思想。文章首先对基于小波变换的数字水印算法做了概要性的介绍,然后提出运用提升小波、组合小波的新算法,并讨论了其研究方向和应用前景。     

连续小波变换中允许小波的对偶小波

研究了连续小波变换中允许小波的对偶小波，给出了对偶小波的等价条件以及允许小波的对偶小波的表示。     

基于时间变化的小波包对信号压缩的研究

本文提出了一种基于时间变化的小波包对信号进行压缩和角压的方法。通过引入一个变换,能够把任意位的信号压缩到相要的结果。作者模拟了多种信号,得到了比较好的结果。     

关于双正交尺度函数的一个充要条件

给出了双正交刻划的一个改进形式 ,它是一个充要条件 ,将正交情形的刻划结果作为特款包含于其中 ,从而把正交与双正交情形统一起来     

小波变换及其数字图像处理的应用

简要介绍了小波变换方法 ,对小波分析在数字图像处理占的一些应用进行了简要讨论 ,并对图像的恢复和增强、图像分割等应用进行了一些有意义的尝试