裂纹损伤圆柱壳承载能力的实验研究

通过实验对周向壁穿裂纹损伤圆柱壳在弯曲和拉伸载荷作用下的承载能力进行了研究，观察在到在弹塑性条件下裂纹扩展的全过程，获得了圆柱壳刚度，强度随裂纹长度变化的关系。     

基于曲率模态和小波变换损伤位置识别

小波变换和曲率模态相结合,对桥梁损伤定位有了更深的发展。     

采用解析模态分解和小波变换的损伤识别方法

针对希尔伯特-黄变换(HHT)在信号处理中存在的模态混叠现象,引入解析模态分解定理(AMD)提取时变结构响应的一阶本征函数,并构建一阶本征函数能量比指标识别结构的损伤位置.从损伤位置处的响应信号出发,引入连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的损伤演化过程.通过一个刚度突变和线性变化的三层剪切型结构数值算例,对一阶本征函数能量比和一阶本征函数小波能量变化率指标进行验证.结果表明:所提出的指标能够有效识别结构的损伤位置和损伤时间.     

裂纹损伤圆柱壳承载能力的实验研究

通过实验对周向壁穿裂纹损伤圆柱壳在弯曲和拉伸载荷作用下的承载能力进行了研究,观察到在弹塑性条件下裂纹扩展的全过程,获得了圆柱壳刚度、强度随裂纹长度变化的关系,实验表明在相同载荷形式和几何条件下,承载能力与裂纹长度的关系可被统一表示．     

基于小波变换的眉毛识别方法

提出了一种基于小波变换的眉毛识别方法.该方法利用小波变换进行眉毛特征提取,选取奇偶行三层小波变换的高频、水平分量、垂直分量和整体二层小波变换的低频部分作为特征,利用最近邻法则进行识别.实验结果对比表明,该方法简单且识别率较高.     

基于转角模态小波变换的连续梁损伤识别研究

针对采用基本振型进行小波变换识别连续梁支座附近损伤的困难,提出了运用转角模态小波变换识别损伤的方法.该方法在对连续梁转角模态进行有限元分析的基础上,用墨西哥帽小波做连续小波变换,并由多尺度小波分析确定损伤位置,由低尺度上的小波系数模极大值识别相对损伤程度,由小波系数线特征确.定损伤类型.通过对一具有离散裂缝、裂缝群和局部刚度下降三类损伤的连续梁做数值计算分析,验证了方法的有效性.该方法对连续梁损伤识别的工程应用具有参考价值.     

基于用小波变换改进MFCC的语句识别方法

在语音识别中最常提取的特征参数是Mel频率倒谱系数(MFCC)。但Mel频率倒谱系数不能很好的反映语音信号的动态特性。针对这种缺点,对常规的MFCC进行改进,采用小波变换替代MFCC提取过程中FFT变换,得到改进后的MFCC。采用这种方法后,识别率有了很大的提高。     

基于有限元与小波变换的弹性地基梁损伤识别方法研究

采用转角模态的小波分析方法研究了带刚度下降损伤段的弹性地基梁损伤识别问题.利用有限元分析求解带刚度下降段的模态参数,建立了基于转角模态小波变换识别弹性地基梁损伤的方法.以两端简支弹性地基梁为例,分别给出了地基梁无损伤、梁单独损伤、梁和弹簧同时损伤且损伤位置不同的有限元模型,计算得到了结构的转角模态,并通过转角模态小波分析来识别弹性地基梁内刚度下降段的位置.从识别结果发现,存在随机噪声的情况下,运用了转角模态小波变换方法,仍能识别出地基梁的刚度变化截面.数值算例证实了该方法的有效性和稳健性,研究结果对实际工程中的结构损伤诊断提供参考.     

基于小波变换的结构损伤检测

基于小波变换核心内容之一的多分辨分析,将小波变换应用于结构损伤检测中．实例分析表明,用损伤检测得到的回波信号的小波分解可排除噪声影响,准确地判定被捡构件中损伤的空间位置．     

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.     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

小波变换用于检测R波

该文以小波变换的极大值在多尺度间的变化与信号的瞬变有直接关系为基础，由小波变换的奇异点(过零点、极值点等)来观测R波，寻找它的起始点、波峰，并对常见的异常R波的选择给出了新的判别方法。实验表明，本方法对QRS(Q—wave，R—wave，S-wave)信号的提取和分析有很大的帮助。     

基于样条小波变换的语音基音检测

作者在分析小波变换时频局部化特性的基础上，选取样条小波函数对语音信号进行处理，给出了基于小波变换极大模的基音周期检测方法和实验结果。     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 ,有利于语音四声的识别     

基于小波变换的串扰信号频率的检测

在对小波变换与串扰信号奇异性检测算法分析基础上,对印刷电路板(PCB)的设计中串扰信号频率产生进行了分析,进而推定串扰信号源频率检测方法.并通过PROTEL软件产生串扰信号数据,利用小波变换与串扰信号奇异性检测算法检测串扰信号取得准确频率范围.     

基于小波变换的入侵检测方法

入侵检测是保护信息系统安全的重要途径,作为一种新的动态安全防御技术,它是继防火墙之后的第二道安全防线.入侵检测的关键是采用何种检测方法来有效地提取特征数据并准确分析出非正常网络行为.利用小波变换自适应的时频局部化分析方法,可以由粗及精的逐步观察信号,从中发现网络流量的一些隐藏的细节.通过对实际流量的分析,表明小波技术可以有效的揭示出周围环境和异常流量的细节特征,检测出异常.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测

边缘作为图像的最主要特征,成为图像信息获取的重要内容.而小波变换具有检测局域突变的能力,而且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像信息边缘检测的优良工具.文章首先构造了高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,讨论了不同尺度的检测算子检测的边缘所具有的特点,在此基础上提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法.实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声,而且融合的边界比较完整,定位准确.