油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别

为了对局部放电进行识别,建立并使用电脉冲法测量了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型,利用混沌方法研究了局部放电的时间序列信号.结果表明,局部放电具有明显的混沌特征,是一个混沌过程.根据局部放电的混沌时间序列和由其得到的混沌吸引子能定性地分析和识别局部放电类型.选取相空间重构参数和重构后的混沌特征量对局部放电的混沌特性进行了定量表征.利用径向基(RBF)神经网络对相间局部放电(PRPD)和局部放电的混沌分析(CAPD)方法分别作了模式识别的效果验证和比较,表明两者的识别结果良好且各有优势.综合选取PRPD模式的统计算子与CAPD模式的混沌特征量作为神经网络的输入向量,平均正判率达到95%以上,明显提高了局部放电类型的识别效果.     

多变量时间序列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想 ,提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法 .对每一分量的时间序列 ,分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔 ,最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广 .给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式 ,并证明了广义关联维数与所用范数无关 .计算了Lorenz系统按前 2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数 .计算结果表明 ,用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效     

故障诊断信号的非平稳性

利用时间-指数法检测故障诊断中的非平稳性信号,以便对非平稳阶段进行故障处理。利用小波变换对非平稳信号的分解与重构,有针对性地选取有关频带的信息,对重构信号进行频谱分析来提取故障的典型特征。结果表明,时间．指数法很适用于信号的非平稳性判定,利用小波变换对其进行故障诊断是行之有效的。     

多变量时间充列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想，提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法，对每一分量的时间序列，分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔，最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广，给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式，并证明了广义并联维数与所用范数无关，计算了Lorenz系统按前2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数，计算结果表明，用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效。     

非线性动力系统的重构与信息提取

本文就如何从时间序列中提取动力学信息，讨论了状态空间重构方法。指出了在重构参数时优化选取中存在的问题。     

时延法相空间重构双参数联合估计方法研究

重构相空间对于研究混沌时间序列有着重要的理论与现实意义,目前采用的分别估计嵌入时延和最小嵌入维数的技术路线,割裂了这两个参数所具有的天然联系.为此提出时延法重构相空间的双重构参数联合估计方法,根据两个重构参数的取值标准,利用迭代的方法,同步估计出时延法重构相空间双参数.应用所提出的方法,分别对高斯白噪声和Lorenz系统两个时间序列进行了数值验证,分析表明计算结果是可信的,可以应用于时间序列的相空间重构.     

自组织临界性的相空间重构

作者通过采用相空间重构法对具有自组织临界性的BTW沙堆模型进行了分析,根据仿真得到的沙崩关联长度这个一维时间序列,用时延技术进行吸引子重构,得到了重构相空间的嵌入维数和关联维数,说明关联维数越低,系统的层次越高,趋势越明显．用相空间重构法可以用来分析其他具有自组织临界性的系统,在进行短期预测上有一定的意义．     

适用于高必要嵌入维的混沌时间序列预测算法

针对现有的混沌时间序列预测算法－－延迟坐标状态空间重构法不能对必要嵌入维较高的奇异吸引子进行有效预测问题,分析表明了高嵌入维时预测精度下降的原因在于 构空间的全局Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱的变化。通过引入仿射变换,改善了高维重构空间的全局Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱的性状,并由此给出了适用于高必要嵌入维的预测算法。仿真结果很好地支持了这一设想。     

截齿截割载荷谱重构的正则参数优化策略

为有效提取及识别截割载荷谱特征,提高煤岩破碎效率,针对有限的镐型截齿实验载荷谱,应用Tikhonov正则化方法,分析其载荷谱在不同正则参数下的重构效果,给出载荷谱重构的最优正则参数选取策略,探讨选取不同正则参数策略对载荷谱重构的影响程度.结果表明：广义交叉法（GCV）比L-曲线准则更能够选取最优的正则参数,其重构载荷谱特征易于识别和提取,且能够反映煤岩实际破碎状态.     

基于本征图像滤波的可见光图像处理方法

在可见光图像处理领域中,为了进一步改善频域滤波法去除噪声的能力,提出了本征图像滤波法去除图像噪声的方法.以经典SVD算法为例,首先探讨了奇异值重构维数的选取方法,然后分别对高斯噪声和椒盐噪声污染的图像进行去噪,验证不同重构维数的去噪效果,最后以PSNR和SNR为参数进行评价.结果表明,重构时,过小的维数不能恢复原始图像...     

脑电时间序列的非线性重构

脑电信号的非线性特征量的提取以其非线性重构为基础,对脑电信号的进行非线性重构的关键是正确选择重构参数时间延迟和嵌入维数．确定重构参数的方法很多,并各有其优缺点．C—C方法是一种可以同时确定最佳时间延迟和最佳嵌入维数的新方法,以Lorenz模型数据和脑电时间序列为计算对象,对这种方法进行了验证与比较．     

天线时域平面近场测试的信号源误差修正

提出了天线时域平面近场测试中信号源稳定度误差的修正方法.建立了误差修正所需的参考信道,分析了信号源误差所包含的误差项,根据时域近场测试对采样信号进行近场重建和近远场变换的两种方式,分别给出时域-频域结合修正和纯时域修正的两种修正方法,针对信号源误差包含的误差项对采样信号进行修正.实测结果证明修正后得到的频域方向图和时远场波形与参考结果都比较吻合,证明了两种修正方法的正确性.      

海平面温度(SST)距平场的非线性重构

用非线性时间序列分析方法对海平面温度距平场进行重构。方法包括3部分：主分量分析,相空间重构,最小二乘拟合。与传统线性拟合方法的区别在于,这里用时间信息代替空间信息。将此方法和线性拟合方法均用CZ模式资料进行检验,两者比较表明,非线性重构的结果很好。     

基于多条耦合器声表面波式小波重构器件的延时补偿方案

针对基于多条耦合器声表面波式小波重构器件中各个尺度器件之间时间不同步的问题，提出了补偿多条耦合器和输出叉指换能器之间距离来实现时间同步的延时补偿方案．该方案利用声表面波在晶体基片表面的延时特性，通过在声表面波器件内部进行延时补偿，确保了各个尺度重构器件在同一触发信号作用下具有相同的响应时间，解决了由于时间不同步造成的重构误差问题，避免了由于利用外部延时电路而增加器件的体积和功耗．对一个具有三尺度、基于多条耦合器声表面波式小波重构器件的延时补偿实验结果表明，该方案能够有效地解决不同尺度小波重构器件之间的时间不同步问题．     

基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声.     

相空间重构中参数确定方法的新探讨

论述相空间重构中参数选择的方法并对其讨论,针对已有参数确定方法的主观性强的特点,从一个更新角度考虑相空间重构中的冗余和不相关问题,结合虚假邻点法及平均位移法的思想,提出延迟向量排序计算重构相空间的最佳嵌入维数,以及基于相邻向量内积计算最佳延迟时间间隔.仿真结果证明该方法不仅是有效的,同时也具有易编程的特点.     

医学超声动态图像实时通信系统

介绍了一种医学超声动态图像微小失真实时通信系统,该系统的超声图像编码采用了逐帧的分区压缩技术,发送机以DSPs处理板为核心,实现超声动态图像的采集,压缩和实时传递,接收机以PC机组成,实现图像数据接收和图像解压,重建,临床试用表明,重建的图像有非常好的解析性和实时性。     

基于时频分析的内燃机曲轴轴承磨损故障的诊断研究

内燃机曲轴轴承所受到的冲击信号是非平稳、时变信号，用传统的诊断方法难以进行故障的早期发现和诊断．论文运用振动测试技术，测取不同间隙下主轴承座及机体上的振动信号，然后充分利用了小波包无冗余、无疏漏、正交地分解信号到独立的频带内的能力及时频分布对时变信号良好的描述能力，发展了一种基于小渡包的重分配平滑伪魏格纳维尔分布的时频分析方法．通过对振动信号进行了分析比较，其干扰项少而分辨率高，既能定性揭示曲轴轴承磨损故障的变化规律，又能定量地诊断该故障．     

三相电压源逆变器输出电压重构技术的研究

详细分析了利用直流母线电压和逆变器三相开关管状态进行输出电压重构的过程，讨论了死区时间和开关管非线性特性对输出电压估计的影响，并针对1．1kW异步电机进行了实验。实验结果表明，死区时间与开关管非线性特性对输出电压估计具有一定程度的影响。     

小波分析在管理数据处理中的应用

提出了一种基于小波变换的管理数据处理方法,把公司管理上的数据看成一个非平稳的时间序列,利用小渡函数将该时间序列分解到不同的频率通道上,然后将分解后的信号当作近似的平稳时间序列,用一些传统的统计方法进行预测,同时对中国足球彩票若干期的销售量数据进行了处理和预测,并将结果与实际销量以及用传统的AR模型的预测值进行了比较。