小波分维估计法在三峡水库汛期 洪水分期中的应用

汛限水位分期控制能在不降低水库防洪标准的条件下提高水能资源利用效率,而洪水分期是汛限水位分期控制的前提.以三峡水库洪水资源高效利用为背景,在分析三峡水库上下游水文气象特征的基础上,根据水文序列的自相似性,由统计分析法确定了宜昌站洪水分期数目,并选择Db4为小波基,以Mallat算法为基础,提出了小波分维估计法计算模式并计算了宜昌站各分期的分维数,最后确定了三峡水库的汛期洪水分期。结果表明,以小波分维估计法划分的洪水分期与传统研究分期结果一致,但小波分维估计法计算简便,所得分维数结果稳定,表明小波分维估计法应用于洪水分期是可行的和有效的.     

基于导频的OFDM信道估计小波核SVM算法

针对传统多径衰落下的OFDM导频信道估计性能低下,地板效应的缺陷,提出了基于导频的小波递归最小二乘支持向量机(WRLS-SVM)时变信道频率估计算法。首先讨论了小波成为核函数的条件,构造了小波核。然后将根据结构风险递归二乘最小化准则回归估计支持向量机原理,把导频训练序列映射到高维空间,并在高维空间采用结构小波核函数,达到了将低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计的目的。仿真结果表明,在快衰落信道条件下,小波递归最小二乘支持向量机导频信道估计方法可以获得较好误码性能。该方法优于传统的信道插值方法。     

SAR图像中内波参数提取方法研究

海洋内波在星载SAR图像上表现为明显的亮、暗带 ,通过SAR图像分析可以提取其波长和传播方向参数。小波分析在频域和空域具有局部细化特性 ,在内波信号分析有很大的优势。在预处理阶段 ,二维小波分析软阈值方法可对图像进行噪声滤除。小波变换能量分布法与小波变换极大模值法估计内波波长各有特点 ,小波变换极大模值法估计波长精度较高。选用小波变换极大模值法对SAR图像剖视图进行分析 ,估计内波波长 ,并利用Radon变换方法检测内波的方向 ,取得了良好的结果     

A Regression Analysis Model Based on Wavelet Networks

1　 IntroductionWavelet analysis is one of the newestsubjects developing quickly in the pastfew decades,with theoretical significance and a wide range of application.Wavelet analysis was notused in the study of statistics until a few years ago.And discussions of nonlinear waveletestimating are focused mainly on two kinds of models. The first one is the modelconsidered by Donoho and his coauthors[1— 3] :yi =f( xi) εi,i =1 ,… ,n =2 J 1 ( 1 )wherexi=in∈ [0 ,1 ] ,ε1 ,… ,εnare independente…     

用多目标遗传算法优化设计水库分期汛限水位

水库分期汛限水位利用洪水的季节性规律,可在不降低水库防洪标准的前提下,显著提高水库兴利效益.论述了优化设计分期汛限水位的必要性、基于模拟调度优化设计分期汛限水位的可行性.以防洪、发电、航运等多目标来评价分期汛限水位方案,以不降低水库防洪能力为约束条件,建立了优化设计模型.对简单遗传算法进行了多目标评价、引入共享函数、线性变换适应度函数、优解保持策略、重新洗牌等改进,建立了一种改进的多目标遗传算法,用以优化设计分期汛限水位方案.以三峡水库为研究背景,采用混合编码方法描述分期汛限水位方案,利用1882~2003年宜昌站汛期的实测日流量资料进行模拟优化,得出了较优的分期汛限水位方案.计算结果表明,分期汛限水位优化设计能权衡防洪与兴利之间的关系,在满足防洪要求的前提下,显著提高水库兴利效益.     

评"基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法"

从信号泄漏和空间模糊的角度出发,详细分析了一种基于小波分解的多分辨信号波达方向估计方法(WD MDoA)并指出其缺陷。WD MDoA方法的基本思路是通过小波变换,把接收的阵元数据在空间上分解成多个子带,然后对每个子带进行波达方向估计。分析表明:对于WD MDoA方法,把接收的阵元数据在空间上被分解成多个子带后,如果某个子带外存在其它来波信号时,对该子带进行波达方向估计会产生虚假估计。因此,WD MDoA方法存在着较大的缺陷,计算机仿真结果验证了这个结论。     

时滞多变量离散灰色模型及其应用

针对多变量灰色模型存在驱动因素机制不明确和缺乏驱动项引入规则的问题.通过引入时滞项控制驱动因素,构造一种新的多变量离散灰色模型,并探讨模型参数求解方法.根据灰色扩维识别方法,探索驱动项选择和时滞参数测算方法,并给出模型建模预测步骤;最后,采用该模型解决我国农村水环境与农村区域发展的滞后效应测算、建模和预测问题,实例结果表明该模型不仅精度较高,而且模型含义更明确.     

On the Use of Wavelet MoM to Solve the EFIE

ＯｎｔｈｅＵｓｅｏｆＷａｖｅｌｅｔＭｏＭｔｏＳｏｌｖｅｔｈｅＥＦＩＥＺｈｏｕＱｕｎ，ＰｅｎｇＹｕｈｕａ，ＷａｎｇＷｅｎｂｉｎｇ＆ＸｉａｏＹａｎｍｉｎｇＴｈｅＭｉｃｒｏｗａｖｅＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇａｎｄＯｐｔｉｃａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｓｔｉ...     

基于多尺度Haar小波变换的MPSK信号码速率盲估计

研究了相位编码信号的码速率估计,提出基于Haar小波变换的多尺度MPSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作FFT得到信号频谱,对频谱进行平滑之后估计其中心频率,接着由估计出的频率构造相关接收机;然后估计信号的3dB带宽,由估计的带宽作为参考选取三个小波尺度,利用Haar小波的边缘检测特性对相关接收机的输出进行多尺度码元相位跳变点检测,多尺度检测的结果进行叠加;最后对叠加的结果作DFT估计频率得到MPSK信号的码速率估计。仿真表明,高于信噪比门限时本算法可以对码速率进行有效估计。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

基于小波变换的时变长记忆SV模型估计方法研究

研究了基于小波变换的时变长记忆SV模型参数的估计方法.根据小波变换可将过程分解到不同的尺度上以及长记忆SV过程同一尺度下和不同尺度下DWT系数的近似不相关性,提出了建立局部似然函数的方法,又根据DWT系数和MODWT系数之间的关系,将局部似然函数表示为模型参数和局部小波方差估计的形式.用该方法对中国股市收益进行了时变长记忆SV模型参数的估计.     

基于小波变换的PN序列周期估计

针对通信对抗的实际应用,提出一种基于小波变换的PN码序列周期估计的新方法。提出采用最小尺度为8倍chip宽度的不同尺度下的小波变换幅值序列提取PN码序列各周期的边沿跳变信息,并叠加各尺度下小波变换幅值序列的幅度谱,通过检测叠加谱的谱线间隔来实现PN码序列的周期估计。仿真实验表明,该算法不要求较长的数据长度,估计性能优越且稳定可靠,具有很强的鲁棒性和可行性。     

结合局部频率估计的小波域InSAR相位滤波新方法

干涉相位噪声的存在直接影响相位解缠的效果及最终干涉测量的精度。针对这一问题,本文提出了一种结合局部频率估计的小波域干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)相位滤波方法。根据局部频率估计可以判断出干涉相位小波系数中包含有用信息的子带。结合VisuShrink和NeighShrink两种小波阈值收缩方法分别具有去噪效果好和细节保持能力强的特点,对有用信息所在子带的小波系数利用NeighShrink方法进行阈值收缩,而对其他子带的小波系数则利用VisuShrink方法进行阈值收缩,从而尽可能地滤除噪声,同时保持干涉条纹的细节信息不被破坏。仿真和实测数据实验验证了本文提出的滤波方法的有效性。     

马斯京根模型参数估计的差分进化算法

针对洪水演算的马斯京根模型参数估计问题,首先将其归结为非线性参数优化问题,然后利用自适应加速差分进化算法进行求解。计算结果表明,自适应加速差分进化算法具有求解速度快、计算精度高、算法控制参数设置简便、通用性强等优点,与现有马斯京根模型参数估计方法相比,该算法显示出更好的优化性能,从而为准确估计马斯京根模型参数提供了一种更为有效的方法。该算法也可以广泛应用于其他各种复杂非线性模型的优化问题,特别是在洪水预报方面有很好的应用前景。     

常见低截获概率雷达信号调制参数估计研究

研究了线性调频信号、相位编码信号的调制参数识别问题。解线调方法估计线调频参数精度不高,提出了频谱细化与解线调结合的改进方法,该方法计算量较小,精度很高。给出了加性高斯白噪声中相位编码信号的编码规律识别方法。利用估计出的载频对原信号进行解调得到基带信号,根据基带编码信号逐段光滑特点,提出通过正交小波分解估计码元宽度和阈值降噪,并对一个码元内的一阶非相邻相位差分进行滑动平均,消除了阈值滤波引入的“类吉布斯”现象,提高了低信噪比下编码规律识别的正确概率。     

基于CMCAP的低空风切变风速估计方法

针对机载气象雷达在存在幅相误差影响时,杂波抑制性能下降,低空风切变风速估计不准确的问题,提出了基于组合空时主通道自适应处理(combined space-time main channel adaptive processing, CMCAP)的低空风切变风速估计方法。该方法首先对待测距离单元的雷达回波数据利用构造的降维联合空时变换矩阵进行自适应降维处理,然后构造降维处理器的最优权矢量对降维处理后的数据进行自适应滤波,进而在存在幅相误差的情况下实现风场速度的准确估计。后续仿真结果证明了所提方法的有效性。     

经济时序动力系统的分形及混沌特性研究

给出根据经济时序动力系统实测数据分形及混沌特性分维数的概率统计估计,算法的误差分析,相关参数对分维数计算影响程度的分析,计算中所取点数与分维数之间的的研究与计算机程序,并建议分维数、嵌入维数及计算点数的选出方法,算例表明本文建议的方法是有效的。     

基于迭代阈值分割的星载SAR洪水区域快速提取

基于星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的洪水区域提取可对洪灾信息进行高效提取。然而, 传统提取方法往往时间复杂度较高, 严重影响了洪灾区域获取的时效性。基于改进迭代阈值分割原理, 本文提出了一种星载SAR图像洪水区域快速提取方法。首先, 对预处理后的SAR图像进行高斯拟合再抽样, 抑制SAR图像直方图异常点的影响。其次, 利用迭代阈值算法进行水体提取, 并基于形态学滤波对噪声进行抑制。最后, 对已识别的水体区域开展变化检测, 实现洪灾区域的提取。基于2020年7月鄱阳湖流域特大洪灾前后的哨兵-1 SAR图像, 本文开展了洪水区域提取对比试验。试验结果表明, 该方法可在保证洪水区域提取精度的同时, 显著提升处理效率。     

一种基于DWT-CWT的CPFSK信号盲符号速率估计算法

提出一种综合利用离散小波变换和连续小波变换来估计CPFSK信号符号速率的新算法.对离散小波变换后的细节信号进行连续小波变换,能够有效地减小噪声的影响,从而实现低信噪比下的符号速率估计.实验结果表明,与单纯使用连续小波变换的方法相比,新算法在低信噪比时具有较好的估计性能.     

一种用于故障诊断的演化小波神经网络

针对小波神经网络实现故障模式识别时存在的“维数灾”问题 ,提出了利用遗传算法在小波网络的学习过程中优化网络结构的方法 ,可有效减少小波基元 ,加速收敛。同时为提高遗传优化的收敛速度和精度 ,避免“早熟”现象 ,采用基于实数编码的遗传算法。给出了各个控制算子的自适应调整策略 ,并设计了增加和删除操作对遗传算法进行改进。仿真结果证明了该算法的有效性。