小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

自适应小波基在切削力信号分析中的应用

通过基于自适应小波基对一个切削力信号的处理效果。表明自适应小波基能分离出反映刀具磨损的信息。     

基于自适应小波基的刀具磨损检测

通过刀具磨损特征向量的定义和提取,建立了奇异性指数和刀具磨损的对应关系,并利用小波变换对切削力信号进行分析,实现了刀具的磨损检测。     

自适应小波基在切削力信号分析中的应用

通过基于自适应小波基对一个切削力信号的处理效果,表明自适应小波基能分离出反映刀具磨损的信息.     

基于深孔钻削噪声信号的钻头磨损特征提取方法研究

采用深孔钻削过程中的噪声信号对钻头的磨损状态进行监测,建立了钻削过程噪声信号采集系统。运用改进的经验模态分解方法对经过广义形态滤波后的噪声信号进行了模态分解,获得了钻削噪声信号的本征模态函数。采用希尔伯特变换对本征模态函数进行处理,获得了与本征模态函数对应的边际谱。研究了谱频段能量和峰值随钻头磨损的变化规律。结果表明,边际谱频段能量和峰值与钻头磨损状态之间存在密切联系,根据噪声信号边际谱特征参数的变化规律可实现钻头磨损状态的监测。     

钻头切削力动态测试系统试验研究

研制了一套由微机控制的高速数据采集系统,用于洲试钻头破岩过程中切削齿上所受切削力的瞬态变化规律.为了提高系统的测试速度及精度,采用三路A/D通道并行工作,并配有通道自动切换及数据自动输出逻辑,数据传输采用DMA方式.该系统可同时测8个切削齿,经单齿模拟测试,测试结果正确反映了切削齿切削力的变化规律.     

对孕镶金刚石钻头磨损规律的探讨——钻头内径磨损常大于外径磨损的原因

钻头内缘磨损经常大于外缘的原因，是由于钻头内缘负担大于外缘负担造成的．作者计算出水口宽度、钻头内外径差对钻头胎块内外缘负担差的影响，并对于各种类型钻头，推荐了合理的水口数及水口宽度，以减少钻头内外缘的磨损差．     

基于小波包分析粘接声信号特征提取

本文针对金属与非金属这种特定的复合材料粘接结构,采用一维离散小波变换对得到的粘接信号进行消噪,利用小波包分解得到其粘接声信号相关的特征量,为这种复合材料粘接质量的识别提供有利的依据。     

钻头磨损在线监测研究

本文研究了钻头磨损对钻削过程中振动加速度信号的动态特性的影响。发现加速度信号中敏感频率分量随着钻头磨损的增加呈明显的“碟形”规律变化。我们提出用敏感频率分量的自功率谱值(PSD)作为特征量。建立了特征量与钻孔数之间的状态空间方程;提出了钻头磨损在线自适应监测方法。该方法打破了故障诊断和状态识别中设置“阈值”的传统做法;另辟蹊径。     

基于Symlets小波的虹膜特征提取

提出了基于双正交的虹膜特征提取方法。通过Symlets小波对归一化虹膜图像进行特征提取,运用k-近邻分类器实现匹配．研究结果表明,与基于db4小波的方法比较,该方法在识别率上有明显的改进．     

基于小波和Beamlet变换的图像线特征提取

Beamlet变换是多尺度几何分析的有效工具之一。本文提出了一种基于小波变换和Beamlet的图像线特征提取算法,利用小波变换凸显图像的线特征,再通过Beamlet变换提取图像线特征,实验结果表明了该方法有效。     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

一种新的小波分维数及其在钻头磨损监测中的应用

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,从而建立了一种以信号的绝对和作为度量参数的小波分维数。对钻头整个磨损历程中钻削力信号小波分维数变化规律的研究表明:运用小波分维数可更加有效地刻画信号的本质特征,钻削过程扭矩和轴向力信号小波分维数的变化与钻头磨损之间表现出密切的相关性,采用该方法可准确实现钻头磨损状态的监测。     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.     

基于Gabor小波的特征提取技术应用

介绍人脸识别和小波技术,分析其工作原理,给出Gabor小波技术的基本特征和特征提取方法,提出了把Gabor小波技术应用于人脸识别技术中的实验步骤。     

一种基于二元树复小波变换的特征提取

利用二元树复小波变换(DT CWT)良好的方向选择性和矩阵奇异值分解(SVD)的稳定性,作者提出了一种新的特征提取方法并用于车牌汉字识别.实验证明该方法比二维实小波变换具有更好的识别效果     

基于小波变换12-导联心电图特征提取方法

提出了一种基于小波多分辨分析的算法对心电信号进行特征提取和识别.通过小波变换对常规12-导联心电图进行分段和特征提取, 并利用支撑向量机和提取的特征向量对未知心电图进行分类.实验结果表明该方法具有较好的应用前景.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.