小波分析理论在奇异故障中的应用

全文分析了采用模式识别中的小波分析方法对电缆故障进行特征提取,通过小波变换的故障检测原理来选择故障点并且提出一种故障检测的办法。经过仿真处理可以有效地检测出故障点的位置,对实际应用有很大帮助。     

基于连续双正交样条小波的股价指数奇异点检测

针对噪声背景下股价指数曲线给出的一种小波硬阈值消噪和奇异点检测的有效方法,选择双正交样条小波作为基小波,运用小波分析消除信号噪声干扰;结合多尺度分析及奇异点的检测,揭示股价指数信息隐含的背景。     

奇异矩阵的Krylov方法的误差分析比较

Krylov方法是求解线性方程组Ax=b,A∈CN×N,b∈CN的一种迭代方法,当A非奇异时,已有很好研究.而当A奇异或接近奇异阵时,在一定的假定条件下,Krylov方法的解与范教最小的最小二乘解A+b之间的差是可以估计出来的.     

一种基于小波变换的次级通道在线辨识方法

针对实际主动控制系统中,次级通道随着传感器位置、作动器输出特性变化而实时改变这一问题,将小波变换思想引入到在线辨识算法结构中,改进在线辨识算法.通过小波变换将误差信号中控制信号相关分量与随机噪声相关分量分离开来,极大程度削弱甚至消除了辨识环节和控制环节之间相互影响,提高了算法的收敛性能和控制精度.基于Matlab/Similink进行控制仿真,搭建试验台架进行控制试验.仿真和试验结果表明:改进后算法辨识精度高,收敛速度快,控制效果好.     

基于小波分析的水位流量关系曲线求解方法

提出了使用小波分析方法来处理河段的水位流量关系曲线问题．由于洪水涨落、泥砂淤积等影响，传统方法求出的水位流量曲线常常不准，而小波分析能将交织在一起的不同频率成分的水文时间序列分解成频率不同的子序列，所以可用其对流量进行分解和重构来抽离出扰动的影响，使求解的水位流量关系曲线更符实际．     

最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用

基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS WSVM)并将LS WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量.仿真结果表明:LS WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13 1%,因而更适合于工程应用.     

对基于模糊点数据的回归分析的改进

通过构造一个新的矩阵,改进了基于模糊点数据的回归分析,大大减少了模型和运算的复杂性.     

一种基于小波变换的最小二乘复频域法的改进方法

针对应用最小二乘复频域法处理含有大阻尼、模态密集频带的频响函数时,难以快速、准确处理其中密集耦合模态的不足,提出了利用小波变换的带通滤波器特性对其进行改进的方法。该改进方法通过分析频响函数,搜索出应用原方法无法提取的密集耦合模态,对其选定合理的小波尺度因子进行小波变换分析,实现快速、准确的模态解耦和参数提取。最后通过对频响函数中含有大阻尼、模态密集耦合频带的8自由度系统进行仿真研究,验证了这种改进方法的正确性和优越性。     

基于小波变换的奇异信号检测研究

奇异信号的奇异点经常携带有比较重要的信息,它是信号的重要特征之一.证明了小波变换能用来检测信号的奇异性,利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,可以分析信号局部奇异性.信号局部奇异性用李氏指数来描述.研究了奇异性检测小波基的选择条件.给出了实例分析,结果表明,小波变换在信号奇异性检测和局部化分析方面具有优异特性.     

奇异线性模型最小二乘估计的相对效率

在奇异线性模型下讨论相对效率ei(β）,1≤i≤2的下界及其与广义相关系数和联系,随后简单地讨论了这两种相对效率的关系和比较。     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科，它与傅里叶变换相比，是一个时间和频率的局部变换。它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元，而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分，这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具，在信号分析中，因为奇异点包含了比较重要的信息，因此信号的奇异性检测甚为必要。本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理，通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换。     

一维小波变换刻画和检测一类图像函数边缘曲线的奇性

对于图像中有边缘曲线,沿着该曲线函数f是Lipschitz指数α的,获得函数f的Lipschitz正则性与小波变换沿尺度的渐近衰减性相关联,该衰减由小波变换模的值控制,进而获得一维小波变换刻画图像边缘曲线的奇性的公式并给出例子.     

小波变换在地震道奇异性检测中的应用

作者在本文考虑到地震道信号的分形特征，选取了具有紧支集的样条小波对信号作小波变换，相应地提出了利用小波变换的极大模值来检测地震道奇异性的方法。并用了应用实例来说明，所提出的方法对实际地震资料的处理是十分有效的。     

小波变换用于信号消噪

根据噪声和信号在小波变换下表现出的截然不同的性质,对分析出的噪声局部模极大值进行了相应处理,然后通过反变换重建信号,实验结果表明,这种方法计算简单且有较好的去噪效果。     

小波变换用于检测R波

该文以小波变换的极大值在多尺度间的变化与信号的瞬变有直接关系为基础，由小波变换的奇异点(过零点、极值点等)来观测R波，寻找它的起始点、波峰，并对常见的异常R波的选择给出了新的判别方法。实验表明，本方法对QRS(Q—wave，R—wave，S-wave)信号的提取和分析有很大的帮助。     

基于小波变换的串扰信号频率的检测

在对小波变换与串扰信号奇异性检测算法分析基础上,对印刷电路板(PCB)的设计中串扰信号频率产生进行了分析,进而推定串扰信号源频率检测方法.并通过PROTEL软件产生串扰信号数据,利用小波变换与串扰信号奇异性检测算法检测串扰信号取得准确频率范围.     

三维信号小波变换的局部奇异性检测

建立了三维小波变换,给出了三维小波在三维信号局部奇异性检测应用中的一些定理和结论.     

三维信号小波变换的整体奇异性检测

建立了三维小波变换,给出了三维信号整体奇异性检测应用中的一些定理和结论.