融合显示红外在线监测系统的研究

图像融合是信息融合领域的一个热点．图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并，形成一幅新的图像，以便更好地增强监视和侦察之类的视觉感知．红外在线监测以远距离、非接触、实时、快速等方式获取设备的运行状态信息，进而及时地排除故障．本文提出了基于融合显示的红外在线监测系统组成方案，描述了图像融合的基本概念、层次以及应用价值；其次，通过分析红外图像与可见光图像融合的特点，并据此给出本实验融合方法的选择原则；最后，讨论了基于小波变换实现图像融合的原理并给出红外热像和可见光图像的融合效果；通过模拟实验，证明了图像融合技术在热故障的准确定位上有很高的实用价值。     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

利用运算矩阵数值求解常微分方程的改进方法

给出一种基于Haar小波积分运算矩阵求解常微分方程的改进方法,称之为区间分段法.在相同误差条件下,该方法计算速度更快,同时,对于不同的子区间,可根据精度的要求来设定离散点数,增加了应用的灵活性.     

框架和Riesz基的稳定性

从两方面讨论了Hilbert空间中框架和Riesz基的稳定性：在满足一定条件Bessel序列的扰动下，框架和Riesz基在Hilbert空间中的稳定性；把框架和Riesz基与小波结合起来，在母小波、采样序列的扰动下，小波框架和小波Riesz基在L^2（R）空间中的稳定性．对有关文献的相关结论进行了推广，目的在于可以根据框架的稳定性，设计或者选择一个更优的框架来精确地逼近信号．     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型．该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别．实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性．     

基于小波变换的能量和方差分析图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比.     

神光Ⅲ原型装置能源模块150路放电电流异常性检测方法

为了快速判断神光Ⅲ原型装置能源模块150路放电电流的异常性,采用MATLAB小波工具箱提供的一维离散小波变换的分解函数编程和自创的逐点比较算法相结合,对波形异常情况进行判断。经工程应用,该法切实可行,缩短了神光III原型装置故障判断所消耗的时间,为主机装置中千余路波形的快速判断奠定了基础。     

Analyzing Nonstationary Random Response of a SDOF System under the Evolutionary Random Excitation by Wavelet Transform

For evolutionary random excitations, a general method of analyzing nonstationary random responses of systems was presented in this paper. Firstly, for the evolutionary random excitation model, the evolutionary power spectrum density function （EPSD） of a random excitation was given by wavelet transform. Based on the EPSD, the nonstationary responses of a SDOF system subjected to evolutionary random excitations were studied. The application and validity of presented method were illustrated by numerical examples. In numerical examples, the recently developed stochastic models for El Centro （1934） and Mexico City （1985） earthquakes which preserve the nonstationary evolutions of amplitude and frequency content of ground accelerations were used as excitations. The nonstationary random mean-square responses of a SDOF system under these two excitations were evaluated and compared with simulated results.     

采用小波域α稳定分布的图像去噪

基于统计模型的图像去噪的关键是统计模型的选取.α稳定分布能很好地表示具有严重拖尾的数据的统计分布.该文采用α稳定分布来对图像小波域系数进行建模,并采用贝叶斯估计来对无噪图像进行估计.通过将该算法与近来的一些方法进行比较,仿真结果表明该算法具有好的去噪效果.