基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.     

我国股票市场行业间波动溢出效应研究——基于改进的EMD去噪方法

针对我国股市噪声交易能量较大、行业指数同步性较高的特点,提出改进的EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)去噪方法对行业数据进行处理,进而采用BEKK-GARCH模型分析金融危机前、金融危机期间、金融危机后三个阶段行业间波动溢出效应.研究表明,在降低股价同步性方面,改进的EMD去噪方法效果更佳;行业间波动溢出效应在金融危机期间显著上升,金融危机后回落;较之金融危机前,金融危机后传统制造业受产业链上游的波动溢出效应有所降低、受科研的波动溢出效应有增强的趋势.     

机载雷达天线的稳定跟踪设计

作为一种精密跟踪机载雷达,需要在伺服控制技术的基础上,有效地隔离载机在机动状态和气流干扰时对飞行状态的影响,同时,拓宽伺服带宽,采用复合控制方法,实现高精度稳定跟踪的目标。     

基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取及识别方法

针对表面布有蜂窝麻面等复杂噪声的混凝土裂缝,提出了一种基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取方法.首先,通过灰度变换、高斯滤波、信息增强等技术弱化、去除噪声,增强图像中裂缝的亮度,提高裂缝与背景的对比度;然后,采用OTSU阈值分割算法去除伪裂缝,基于裂缝与干扰噪声面积的差异,引入动态阈值,实现各类型裂缝的提取;最后,基于边缘检测和裂缝骨架细化处理,计算裂缝的长度、宽度和面积3项特征参数.基于室内实验和室外实际桥梁拍摄的4组裂缝图像结果表明,4组裂缝的平均宽度分别为2.01、1.07、1.34、0.97 mm,说明该方法适用于不同背景下各类型裂缝的提取,具有较强的鲁棒性.     

Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

10kV中性点PT烧坏事故的分析和解决

本文介绍了中性点PT在消弧线圈成套设备中的作用及PT烧坏的主要原因。以平顶山市镂桦变为例,分析该站内中性点PT烧毁的原因,针对故障情况,提出多种解决方案,并结合现场站内环境,考虑经济性和可靠性的特点,选择最佳解决方案,保证了站内消弧线圈成套设备的正常运行。     

基于三正交消影点的摄像机标定方法及实验

利用2个非平行的长方体作为标定模版,采用Hough变换检测出图像中长方体的棱,然后计算出2组三正交方向上的消影点,再根据消影点与摄像机内参数的约束方程求出摄像机内参数.该方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解.实验结果表明,该方法有较高的精度和稳定性.     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.