基于小波变换的调制自动识别新方法研究

在小波分析的理论基础上,提出使用高斯(Gaussian)小波进行连续小波变换,进而提取信号的小波变换后的幅度,获取其瞬时特征,达到识别MPSK(M-ary Phase Shift Keying)与MFSK(Multi-Frequency Shift Keying)信号的目的,从而在不需要先验知识的情况下识别接收信号的调制方式的目的.验证该方法较现有文献利用Haar小波变换识别信号方法具有更好的性能,而且克服了现有文献采用Haar小波变换识别调制信号的漏检问题,提高了运算速度和性能,并有效增加了小波变换识别调制信号方法的适用性.通过理论分析和计算机仿真证实了新方法的有效性和优越性.     

动态载荷识别的小波正交算子变换法

在动态载荷识别动力学方程中引入离散正交小波 (即Haar小波正交基 ) ,从而得到了一种新的动态载荷识别方法小波正交算子变换法 .此方法对高阶模态信息能有效地提取 ,克服了傅立叶变换的缺点 ,从而提高了动态载荷的识别精度 .用一简单质量弹簧系统验证了本方法的正确性     

采用二代曲波变换和反向传播神经网络的人脸识别方法

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二代曲波变换的人脸识别方法.首先将所有样本图像和测试图像通过基于"打包"的快速离散曲波变换进行分解,获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数,再利用曲波变换分解系数中包含了人脸重要特征信息的低频系数,作为特征参数送入反向传播(BP)神经网络中进行学习训练,最后将训练好的BP神经网络用于人脸识别.经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别正确率达到95%,比Daub(2)小波基的小波变换方法的识别正确率提高了2.5%.     

基于小波变换的桥梁动态称重系统车轴高精度识别研究

首先利用小波变换对一不能明显识别车轴信息的数值仿真信号进行处理,证明小波变换能够高效放大车轴经过传感器时产生的不连续变化斜率,从而识别出车轴信息.然后基于实桥测试,对那些不能直接识别出车辆信息的FAD信号,通过联合控制最小Shannon熵值和最大相关系数选取最适变换尺度和最适变换小波函数进行小波变换.分析结果表明:对于不能直接识别出车辆信息的FAD信号,小波变换也能准确地识别车辆行驶速度、车轴数目以及车轴间距.小波变换可提高桥梁动态称重(BWIM)系统车轴识别的效率及精度,为将BWIM系统发展为超载车辆控制的有效工具提供技术支撑.     

采用复连续小波变换的桩基损伤位置识别方法

提出基于复连续小波变换(CCWT)的桩基损伤位置识别方法.首先,对响应信号进行复连续小波变换,得到小波系数矩阵;然后,分析不同频段的相位角,确定桩身损伤位置;最后,通过桩基三维有限元模型数值算例和桥梁桩基实例,对基于复连续小波变换的桩基损伤位置识别方法进行验证.结果表明:复连续小波变换不但能够准确估计桩长,而且能够捕捉相位图上的交叉点,实现桩身损伤位置识别;与传统损伤检测方法相比,复连续小波变换可凸显响应信号的相位信息,成功识别桩身微小损伤的位置;但该方法在识别过程中出现较多的干扰点,需要借助其他桩身损伤检测方法进行判定和排除.     

基于短时傅立叶变换和连续小波变换的先天性心脏病心音比较分析研究

介绍了将短时傅立叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)用于先天性心脏病(房间隔缺损、室间隔缺损、动静导管未闭)心音信号进行时频分析、特征提取的研究.两种方法都能较好的识别先天性心脏病人,总有效率为85%.论文对两种方法的优缺点进行了比较.小波变换比短时傅里叶变换能更有效的识别正常人与病人的心音信号的特征,可分性更好.但是短时傅里叶变换能量范围更集中,动态范围变化也更小一些.     

基于转角模态小波变换的平面框架裂缝识别研究

以有限元分析含裂缝平面框架的模态参数为基础,建立了基于转角模态小波变换识别平面框架裂缝的方法．利用Mexh小波对框架的转角模态进行小波变换,通过小波系数模极大值点来识别裂缝的位置．以一层平面框架为例,分别建立了框架梁含有裂缝、框架柱含有裂缝、框架梁和柱均含有裂缝的有限元模型,并通过转角模态小波变换来识别平面框架裂缝的位置．数值计算验证了方法的有效性．通过对平面框架基本振型和转角模态小波变换识别裂缝的比较发现,转角模态小波变换方法识别框架结构裂缝更为准确、有效．     

几种虹膜识别算法的比较

对基于小波变换,离散余弦变换(DCT)和独立分量分析(ICA)的虹膜识别算法中的特征提取方法进行了简单地比较,简述各方法的产生背景和技术要点.提出一种改进的基于DCT的特征提取方法,可为特定环境下选择虹膜识别算法参考.     

基于WT和STFT车辆启动抖动特性时频分析

针对自动启停车辆在启停过程中的抖动问题,为快速有效识别启停抖动的振动特性,提出一种应用小波变换(WT)与短时傅里叶变换(STFT)结合对振动信号进行准确识别的方法。该方法应用小波变换对启停过程中非平稳信号最大振动时刻进行有效处理,应用短时傅里叶变换分析振动信号峰值振幅和频率。仿真分析和试验对比表明,该方法具有有效性和实际应用价值。     

Mallat小波快速变换与IDRNN在卫星实时故障检测与识别中的应用

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类.     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

基于计盒维数和多小波的静脉图像特征提取

为提高静脉识别过程中的特征匹配速度,提出了一种基于计盒维数全局特征和多小波的局部特征提取方法.该方法首先采用基于计盒维数法的特征提取技术来提取静脉纹理粗糙度特征作为全局特征,然后通过多小波分解来提取静脉图像的局部特征,分别提出了一维系数编码和多尺度量化编码的方法来描述静脉局部特征.对已有静脉图像的实验表明,提出的特征提取方法有效,并使相应匹配算法识别的准确率得到了提高.     

基于人脸检测的教室信息智能采集系统

为实现对教室信息的提取、分析和识别,设计了一种基于Harr小波的教室数据智能采集系统。对采集的数字图像进行图像变换,通过教室格局对图像进行区域划分后再分割,通过标识状态建立训练数据集。对训练数据集的Harr小波提取子图像特征,建立数据向量。利用Adaboost分类算法对数据进行机器学习并抽取分类规则集。对各种教室信息进行识别后统计数据,通过网络传输给服务器。该系统实施便捷,可广泛用于各个教学系统。     

应用小波变换实现弱雷达信号的实时探测

为克服干扰环境下雷达识别和跟踪弱目标信号的困难 ,提出了一个基于小波变换的实时探测方法。通过分析目标和干扰的回波特征 ,采用了一种正交导数小波分析信号的局部凸性 ,并根据局部上凸区间的统计概率给出目标信号位置的探测估值。用仿真和试验数据检验方法的有效性 ,结果表明该方法能够有效判定信干比低至 - 5 d B时目标信号的位置。算法简单、稳定 ,是可行的     

一类新三元紧支撑正交小波及其构造

研究了一类新三元紧支撑正交小波的构造方法,由此构造方法可得到一类新的三元张量积(可分的)小波和三元非张量积(不可分)小波,而且构造过程较为简单。在给出详细的构造方法的同时,讨论了这类新的三元小波所具有的消失矩性质,最后给出了一些具体的例子。     

具有消失矩的新二元正交小波

研究了一类新二元紧支撑正交小波的构造方法,由此构造方法可得到一类新的二元张量积(可分的)小波和二元非张量积(不可分)小波,而且构造过程较为简单.在给出详细的构造方法的同时,讨论了这类新的二元小波所具有的消失矩性质,最后给出一些具体的例子对方法进行了验证.     

对流扩散方程的多尺度解耦小波算法研究

针对传统有限元方法在求解对流扩散问题时常会出现的数值震荡和数值耗散等缺点,提出一种对流扩散方程的尺度解耦小波求解方法。介绍第二代小波多分辨分析,推导有限元多分辨空间的两尺度关系,提出对流扩散方程的多尺度计算框架。推导对流扩散方程的解耦条件,并利用提升方案构造多尺度解耦小波。提出多尺度解耦小波算法,该方法通过向求解域添加解耦小波,逐步逼近问题精确解。数值算例证明,解耦小波是一种求解对流扩散方程性能优良的小波基。     

一类广义小波消失矩的研究

用消失矩的标准定义来考察由特殊方法构造出来的一类广义小波的消失矩性质,给出了这类广义小波消失矩判别的一般理论和方法,进一步利用所给的判别理论和方法来判断由B-样条函数构造出来的广义小波的消失矩.     

紧支撑正交小波的多项式滤波器

利用Reisz引理及特殊的余弦三角多项式,给出了一种构造紧支撑正交小波的多项式滤波器的算法,从而可以得到一系列特性各异的紧支撑正交的小波基,这为我们在应用小波分析的过程中从众多小波基中挑选出“好基”提供了可能。特别地,也可采用该方法构造出著名的I.Daubechies小波的多项滤波器及相应的小波,最后给出相应的数值算例。     

双正交样条小波Petrov-Galerkin法在静电场的应用

以张量积形式构造高维双正交样条小波,结合Petrov-Galerkin方法应用于静电场的计算问题.使用小波函数特有的细分关系准确地计算小波积分,双正交样条小波的正交性和紧支性加快了计算速度.并采用添加外小波法降低了边界截断引起的误差.数值算例表明此方法具有求解精度高、计算速度快和单元数量少等优点.