提取全波列声波测井信号波前的一种新方法

把平滑过渡信号作为全波列声波测井信号中的各种波的数学模型,研究了其连续子波变换的波形特点,提出了一种提取其起始点的新方法.利用此方法可以精确地提取全波列声波测井信号的滑行纵波、滑行横波及斯通利波的波前.     

基于级联原子库的时频原子分解

为了分解多分量雷达辐射源信号,提出一种基于级联原子库的时频原子分解方法.该方法先构建级联原子库,采用该原子库对信号进行时频原子分解,以得到信号的最优稀疏表示.仿真实验结果表明,对多分量雷达辐射源信号进行时频原子分解,该方法在重构精度、衰减率和重构信号时频聚集性3个方面均优于单一时频原子库下的时频原子分解方法.     

基于EMD时频分析的声波测井油层的信息提取

阵列声波测井信号是典型的非线性、非平稳信号。文中采用EMD（经验模态分解）的时频分析方法,对油层声波信息提取储集层性质。首先对信号进行EMD分解,得到有限个固有模态函数（IMF）,再次对每个IMF做H ilbert变换,求得信号的H ilbert谱的三维分布以及H ilbert边际谱和瞬时能量谱,仿真结果表明,油层中纵...     

基于时频分析技术的轧机信号处理

轧制生产过程中,通常要对轧制力、张力和板厚等轧制变量进行准确的测量和记录,借助时频分析技术,对这些信号进行处理,给出有价值的信息,可以更好的了解轧制过程中设备的运行状况,同时也能协助改进控制系统和轧制工艺。为了比较全面了解稳定轧制过程中轧制力和张力的变化特征。文采用了时频分析手段进行分析,并从中总结出包括三倍频颤振在内的一些典型的信号变化规律。     

基于多尺度分析的正交偶极子声波测井反演地层各向异性

提出一种从四分量正交偶极子声波阵列波形数据中提取地层剪切波方位各向异性参数的有效方法。该方法利用了各向异性地层中快、慢主挠曲波的分裂特征，从四分量数据中计算出了主波列，构造了目标函数，并利用改进的模拟退火方法搜索目标函数的全局极小值，确定出各向异性参数和快横波方位角。对四分量数据进行了多尺度分析，在时间－频率域内提取了挠曲波的动力学特征，解决了实际数据处理中遇到的波形畸变和干扰问题。与常规方法的对比表明，新方法不仅计算速度快，而且能够减少确定快横波方位角时的不确定性，提高了各向异性参数估计的精确度。     

齐型窨上BMO的原子分解

利用齐型窨上Ｃａｌｄｅｒｏｎ型再生公式得到齐型空间上的ＢＭＯ函数的光滑原子分解。     

基于多尺度分析的正交偶极子声波测井反演地层各向异性

提出一种从四分量正交偶极子声波阵列波形数据中提取地层剪切波方位各向异性参数的有效方法。该方法利用了各向异性地层中快、慢主挠曲波的分裂特征 ,从四分量数据中计算出了主波列 ,构造了目标函数 ,并利用改进的模拟退火方法搜索目标函数的全局极小值 ,确定出各向异性参数和快横波方位角。对四分量数据进行了多尺度分析 ,在时间频率域内提取了挠曲波的动力学特征 ,解决了实际数据处理中遇到的波形畸变和干扰问题。与常规方法的对比表明 ,新方法不仅计算速度快 ,而且能够减少确定快横波方位角时的不确定性 ,提高了各向异性参数估计的精确度。     

基于自适应Chirplet分解的偏瘫肌强直症状评估

为对偏瘫患者的痉挛性肌强直症状进行定量评价,设计了一种基于自适应Ch irp let(线性调频小波)分解的表面肌电信号处理方法。采集了15例偏瘫患者在上肢单关节神经康复机器人上做肘关节被动屈伸动作时肱二头肌的表面肌电信号。通过比较不同患者的最优Ch irp let时频参数,量化评价患者肌强直症状。结果表明:通过该方法得到的患者在出现肌强直症状时的肌纤维放电时间与患者相应的简式Fug l-M eyer运动功能评价(上肢)分数存在较好的线性关系,可以从一个方面反映偏瘫患者患侧上肢的运动功能。     

基于自适应Chirplet分解的偏瘫肌强直症状评估

为对偏瘫患者的痉挛性肌强直症状进行定量评价,设计了一种基于自适应Chirplet(线性调频小波)分解的表面肌电信号处理方法。采集了15例偏瘫患者在上肢单关节神经康复机器人上做肘关节被动屈伸动作时肱二头肌的表面肌电信号。通过比较不同患者的最优Chirplet时频参数,量化评价患者肌强直症状。结果表明:通过该方法得到的患者在出现肌强直症状时的肌纤维放电时间与患者相应的简式Fugl-Meyer运动功能评价(上肢)分数存在较好的线性关系,可以从一个方面反映偏瘫患者患侧上肢的运动功能。     

经验模态分解的时频分析方法及其应用

研究了经验模态分解与希尔伯特变换相结合提取信号特征参数的方法,并对其性能进行了分析。给出了经验模态分解时频特性分析方法及步骤,并用该方法对瞬态信号特征提取及信号趋势提取进行了研究,仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。将经验模态分解时频分析方法应用于信号的趋势提取领域,验证了此时频分析方法的有效性以及反映信号局部时频特征的独特优点。     

红柳地区垦东6井声波测井资料识别层序地层单元界面的数学方法

在对济阳坳陷红柳地区垦东6井进行层序地层学研究中,利用层序地层单元界面上、下在声波时差对数与其深度之间具有不同的线性响应的特点,发现采用线性回归、活度函数、小波分析和R/S分析等数学处理方法都能有效地增强识别的效果.以该井的声波测井资料为例,利用线性回归和R/S分析识别的层序界面位于曲线拐点附近,而活度函数和小波分析则将层序界面显示为某些极大的脉冲值.线性回归和R/S分析方法比较适合做整体研究,受异常值的干扰小;活度函数和小波分析方法表现为局部分析的特点,更适合高频层序的识别.     

基于小波分解的高频金融时间序列预测

对上证指数数据进行多分辨率分解以满足平衡性条件,进而对各个尺度下的数据分别用ARMA模型进行拟合。利用拟合后的模型进行预测,与实际值相比得到了较为满意的结果。     

瞬时冲力历时数据的处理及程序实现

提出了一种对碰撞过程冲力采样数据进行处理的方法及处理程序,通过对实验数据的分析,给出了从数据文本中搜索有效冲力数据的途径.该方法结合冲力瞬态数字测量仪和普通计算机系统,可用于广泛的力学测量研究中.     

动态称量经验模态分解数据处理方法

为消除动态称量信号中的各种噪声,研究动态称量经验模态分解数据处理方法.针对经验模态分解筛分过程中数据序列的两端常处于非极值状态,而导致边缘效应,以及现有抑制边缘效应方法效率低、对数据量要求大的不足,提出一种新的数据延拓方法次端点镜像延拓法来抑制边缘效应.通过对定量加料动态称量经验模态分解试验,结果表明新的抑制边缘效应方法可以获得较高的称量精度和效率,对称量信号分解的最大误差在±0.8%以内.     

常数分解变换法及在数据压缩和消噪上的应用

目的 研究常数分解变换法(SDT)及其在数据压缩和消噪上的应用。方法 在探讨常数分解变换法原理的基础上，提出了对一维数据进行有损压缩和消噪的思想，并给出了相应的优化算法以及将该算法拓展于二维信号的简单方法。结果 获得了常数分解变换法和小波分解变换法(DWT)进行数据压缩和消噪的实验结果。结论 在一定条件下，对于一维数据的压缩和消噪，常数分解变换法优于小波分解变换法。     

智能电导率测量系统的数据处理

提出了选频电导率的测量方法,即应用迭代法解非线性方程以消除电容效应,应用0~4000 Hz且幅值很小的交流方波作为激励源,将极化效应影响降至最低,达到工厂应用的测量要求。     

信号经验模式分解与间断频率

基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),可看作无需预设带宽的自适应高通滤波方法.通过设置间断频率可以避免模态混叠,使每一个基本模式分量表示结构的某一阶固有模态.采用信号实例说明该方法的主要计算过程,分解结果表明该方法能有效对信号进行分解,方便模态参数识别.     

动态粘弹仪的频域数据处理方法

本文提出了动态粘弹仪的快速傅里叶变换(FFT)数据处理方法,对高分子样品的应力、应变进行FFT,在频域中求取复合杨氏模量。对FFT方法和某些商品仪器采用的时域数据处理方法进行了理论分析,并作了实验。FFT方法在重复性、抗干扰能力等方面优于时域方法,适宜用计算机实现,能提高仪器的可靠性,且可应用于动态力学频率谱和非线性粘弹性的测定。文中还提出了用软件构成的仪器位移校正系统。     

涡旋体的三坐标仪检测数据的处理方法

基于涡旋体的三坐标仪检测数据,提出涡旋线型的两种检验项目,并介绍了各自的数学处理过程．采用优化的方法消除了加工、检测两次定位造成的误差,确立了各自的目标函数．     

基于频域和时域结合的基音周期提取算法

基音周期提取是语音编码和语音识别领域的一项重要研究课题。为了解决传统的自相关方法容易出现的半频倍频错误,提出了基于时域和频域分析的提取算法。该算法首先提取时域自相关值最大的若干个候选值;然后统计每个候选值对应的频域上所有相邻两个谐波能量和的最大值,用来对其自相关值进行加权;最后根据历史的基音周期值以及候选基音周期所对应的频域能量值对加权值进行修正。使用Keele数据库进行测试表明,使用该算法后基音周期提取的半频倍频错误率比传统算法下降了50%左右。