小波包分析在乏燃料剪切机故障诊断中的应用

针对乏燃料剪切机剪切声音信号特征提取的难题,利用小波包分析方法,对不同磨损状况刀具的剪切声音信号进行小波包变换,提取变换信号的各频段归一化能量特征向量,根据声音信号的能量特征向量可辨识不同状况的乏燃料剪切机剪切声音,从而实现乏燃料剪切机故障诊断.实验表明,该特征向量能有效识别刀具的正常磨损、一级磨损、二级磨损三种状况,有效解决了基于隐马尔可夫模型的故障模式识别中特征提取的问题.     

基于小波变换的图像增强算法

根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,对图像小波变换得到不同分辨率下表征图像低频及高频信息的小波系数,对小波系数单支重构,对各分辨率下低频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像低频轮廓;对各分辨率下高频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像边缘。实验结果表明:算法具有很高的灵活度,既可以实现对图像轮廓的增强,也可以实现对图像边缘的增强。     

基于最大阈值的改进EZW图像压缩技术研究

研究了基于最大阈值的EZW图像压缩方法,从最大阈值角度出发改进了零树嵌入式编码EZW的算法,先判断重要子带,再进行带中操作,从而提高了工作效率。并结合传统EZW以及去高频图像压缩技术,进行MATLAB编程实验对比,结果表明:去高频图像压缩技术、传统EZW和改进后的EZW,这3种算法都能有效压缩图像,但是在三层小波分解下,改进的EZW算法明显优于其它两种算法。     

一种改进的小波阈值去噪算法

在对软阈值和硬阈值去噪方法分析的基础上,提出一种改进的阈值函数,并且对阈值做了适当的调整,克服软阈值和硬阈值去噪方法的缺点.Matlab仿真结果表明,提出的改进算法在信噪比增益和最小均方差方面均优于软阈值和硬阈值去噪方法.该改进方案具有更大的有效性和优越性.     

低渗透稠油油藏水平井极限动用范围

低渗透稠油储层具有明显的启动压力梯度,油藏储量动用受到更多条件的限制。基于低渗稠油油藏基本渗流特征,首先通过稳定逐次逼近法分析衰竭开发不稳定渗流过程,得到考虑启动压力梯度影响的直井渗流方程基本解;在此基础上,利用保角变换方法,建立考虑启动压力梯度影响下水平井在三维空间上的压力分布和驱替压力梯度分布计算模型;根据油藏开发的要求,提出考虑启动压力梯度影响时衰竭开发方式下水平井储量极限动用范围的确定方法,包括平面上的极限动用半径和垂向上的极限动用厚度。基于实际油田参数计算和分析表明,水平井在水平平面上的极限动用半径较大,而在垂向平面上的极限动用厚度较小;只有同时考虑水平井在水平平面和垂向平面上的极限动用范围,才能合理部署水平井开发井位,提高油藏储量动用程度。     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

BL Lac天体OJ 287射电流量的交叉小波分析

将BL Lac天体OJ 287射电4.8,8.0和14.5 GHz波段从1978–2010年的有效观测数据进行整理,获得了其长期光变曲线,用小波功率谱和交叉小波方法分别分析了其主要振荡周期和彼此之间的相关性及其时延.小波功率谱分析结果表明,OJ 287射电4.8,8.0和14.5 GHz流量存在准6个月、8–16个月和16–32个月的主振荡周期,光变周期为0.54?0.04,1.12?0.07,2.49?0.08年,主振荡周期主要出现在1980–1994年和2000–2007年时间段.交叉小波分析发现OJ 287射电波段之间正相关振荡的凝聚性很强,具有强的关联性,在8–16和16–32个月共振周期尺度上的相关性高.射电波段的爆发在16–32个月的振荡周期尺度上几乎是同时性的,在8–16个月的振荡周期尺度上存在20±6天的时间延迟,高频波段领先低频波段.     

基于小波包变换和人类视觉系统的数字水印算法研究

针对多媒体产品的产权保护问题,利用数字图像为研究对象,采用小波包和人类视觉特性相结合的方法分析研究数字图像水印的生成、嵌入与提取过程,并通过实验对算法嵌入的水印进行攻击,结果表明:本文算法具有很大的嵌入容量,同时具有很好的鲁棒性和适应性。     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

MT信号处理中小波分析与Hilbert-Huang变换的比较

以实测大地电磁信号为分析对象,对比研究了小波分析和Hilbert-Huang变换在大地电磁（magnetotelluric,MT）信号分解和时频分析上面的特点.给出了小波分析和Hilbert-Huang变换的数学原理,分析了2种方法在MT信号分解中的分解方法及其物理意义,讨论了2种方法在MT信号时频谱表征能力上的异同,为大地电磁信号分析方法的选择提供用了有价值的参考.