基于小波多分辨技术重力场相关系数成像

利用基于小波多分辨技术的重力场参数相关系数成像方法对常规重力勘探资料进行处理,求取空间各点的相关系数,表征了各点在地面产生异常的大小.将重力数据的解释从平面空间延伸到地下三维空间,用空间各点的重力场参数的相关系数值来表征地下异常的分布情况,通过对模型剖面数据处理结果的对比分析,基于小波多分辨分解的相关系数成像比未经分解的相关系数成像具有更高的横向和纵向分辨率.最后,给出了模型三维相关系数成像结果,与模型参数有非常良好的一致性.基于该方法的成像结果能更加直观和清晰地反映异常体的空间分布和延伸情况.     

基于小波多分辨探地雷达逆时偏移处理

从Maxwell方程出发,利用导出的多分辨分解理论与中心差分格式,推导出小波多分辨探地雷达逆时偏移处理算法,并开发了相应的处理程序.与常规的Kirchhoff积分偏移法、15°有限差分偏移法处理后的雷达资料相比较,小波多分辨探地雷达逆时偏移处理算法具有对反射波归位准确、偏移结果精度高、成像效果好、无偏移倾角限制、对噪声具有很强适应能力的优点,可大幅度提高雷达剖面的分辨率,更好地指导探地雷达剖面的地质解释.     

塔里木盆地东部重力异常离散小波多分辨分析

通过对塔里木盆地及天山东部地区布格重力异常的二维离散小波多分辨分析,计算了各阶逼近和细节的波长与场源深度,并对分解结果进行了地质构造解释.结果表明,5阶逼近主要反映了该地区莫霍面的特征,1～5阶细节反映了地壳总体的构造特征.天山山脉和塔里木盆地存在重要的南北向构造;塔里木盆地的北东、东西向构造最早,南北向次之,北西向构造最晚;种马场南缘断裂对天山和塔里木盆地具有重要的分隔意义;塔里木盆地的复合构造十分丰富.研究结果为塔里木东北缘的油气田勘探与开发提供了新的地球物理资料.     

基于小波多分辨分析的线性预测

提出了一种对非平稳时间序列预测的新方法.通过小波多分辨分析把某些非平稳间序列分解若干层近似意义上的平稳时间序列,然后再用自回归模型对每层的单支重构信号进行预测,最后综合每层的预测值可得到原时间序列的预测值.仿真实验表明了该方法的优越性.     

小波多尺度分析的浸润线预测方法

为提高浸润线的预测精度,减少尾矿库安全预警的误报和漏报,采用小波多尺度分析方法对浸润线监测数据序列进行预处理,并利用Matlab程序实现.以MAE,MSE,MAPE,MSPE作为预测精度的评价指标,对两个工程实例进行研究.结果表明:多尺度小波分析预测模型的MAE,MSE,MAPE,MSPE值较其他模型低.因此,通过多尺度小波分析处理,能够较大地提高预测模型的预测精度.     

基于小波多尺度分析的DBA算法

分析了以往状态报告型与非状态报告型GPON动态带宽分配算法的优缺点,采用二者相结合的方式,提出一种基于小波多尺度分析的GPON动态带宽分配算法（DBA.）算法通过小波预测模型获得ONU的实时业务量,并采用权重优先级的方式为各ONU合理分配上行带宽.给出了算法的实现步骤,在OPNET环境下建立了GPON的仿真模型,对所提出算法的有效性进行了验证.结果表明,算法获得了较低的传输时延和较高的带宽利用率,是一套完整可行的动态带宽分配方案.     

基于小波多分辨分析的往复机械故障特征提取与识别

本文从往复机械故障诊断领域中特征信号处理的应用角度,探讨了利用小波多分辨分析与信息熵相结合,对往复机械故障进行诊断识别的方法．首先应用小波分解,将监测信号映射到由一个小波伸缩而成的一组基函数上去,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列;在此基础上,对各分解序列进行ＦＦＴ变换,建立信号的小波特征熵,以此作为故障识别的特征参数,对往复机械运行故障进行诊断识别,并以压缩机振动监测信号为例,实现了不同频段范围内特征信息的提取与故障识别,说明该方法是提取故障信息并进行诊断的有效方法     

小波多尺度方法用于边缘检测

小波极大值有达式给出重构图像信息的一种新方法,它能从图像边缘的属性上扩展解决图像处理问题的方法,由此提出小波多尺度方法对边 进行检测和重构,实验结果表明图像近似值可以从小波模极大值点中重构,而视觉效果却不受影响。     

高压浓相煤粉气力输送差压信号多分辨分析

为了探究高压浓相气力输送过程中时频空间的内部特征,利用六尺度多分辨小波分析对试验差压信号进行时频分解.引进能量、Shannon熵和标准差STD作为特征量对气固两相流频域空间进行分析.分析表明:浓相气力输送过程中,差压信号中的能量主要分布在低频区,Shannon熵从高频到低频上呈先减小后增大分布趋势.在相同的试验压力条件下,随着表观速度的增大,低频所占据的能量份额减小,信号脉动向高频移动;高频d1和d2的Shannon熵和a6上的STD增大,低频d4~d6上的Shannon熵和d1~d6上的STD减小.为进一步研究流型辨识及流动稳定性提供了新方法.     

应用小波多尺度分解算法实现简化气候模式的减噪

应用小波多尺度分解算法，实现从简化气修模式混沌系统背景中将高斯噪声、随机信号、多频率的正弦周期信号和混沌信号分离，克服了先前的减噪要知识产生混沌信号的类学模型，并且要求假定桑加在混沌背景中的其它信号幅度相对很小的缺陷，该方法可以用于资料信息的处理。     

基于小波多分辨率系数模值的并发故障检测方法

提出了利用小波分析技术进行信号奇异性检测的多重并发故障检测方法。利用小波多尺度分解技术,将信号进行多尺度的小波分解,得到不同尺度下的信号高频分量的小波系数模值,并根据奇变信号和噪声信号小波系数模值的差异,采用软阈值去噪法,对其高频分量小波系数进行去噪处理,获取不同尺度上突变信号的小波系数模值,实现对故障的检测,并可根据不同尺度上小波系数模值的对应关系,实现对多重并发故障的区分。对电网信号分析的仿真结果证实了该方法的正确性和可行性。     

小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波分析的原理及在大型齿轮箱故障诊断中的应用。通过现场的应用实例，讨论小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用效果。     

小波分析在齿轮故障诊断中的应用

利用MATLAB语言编程检验了小波分析在齿轮故障诊断中的应用效果,利用双正交小波基(Bior2 4)将减速机箱体的故障振动信号分解到时频域,提取出了齿轮故障信号.同时结合传统的故障诊断方法进一步诊断了齿轮的故障模式.试验结果验证了上述方法综合应用的有效性.     

小波变换及其在电动机负载功率分析中的应用

介绍了小波分析的基本概念和优异特性,给出了小波变换作为一种新的分析工具在电动机负载功率分析中的应用方法,应用小波变换对采煤机截割电动机负载功率信号进行了多分辨率分析,实验处理方法和分析结果对采煤机工作状况监控和采煤机的设计具有实际的应用价值.     

小波多分辨率分析技术分析噪声在齿轮箱故障诊断中的应用

分析了多分辨率分析（Multi-resolution Analysis）工作原理。阐述了利用小波多分辨率分析技术分析噪声特征进行故障诊断。     

小波分析在线性负载仿真控制中的应用

通过小波、尺度函数与多分辨率的理论分析，对线性负载仿真控制器机组转速信号进行了时频局部化分解，发现奇异点的位置和空间分布状况，可精确地描述信号的局部奇异性，为故障诊断提供了新的技术和方法。     

小波变换及其在岩石超声检测中的应用

介绍了小波变换的基本概念和特性。应用小波变换对岩石超声波检测信号进行了时频分析和处理。结果表明,该方法是分析处理具有时变谱特性的非平稳信号的一种有效方法。     

目标检测的多分辨小波Holder数法

针对传统纹理分割方法的不足,从分形布朗运动的平均Holder数出发,提取人造目标与自然场景的相对距离,根据相对距离区分物体和背景,通过不同分辨率下的小波Holder数的计算,进行直线拟合．利用拟合后直线的斜率及线性度等参数可进行目标的检测．实验表明,与用单纯的分形特征参数相比,所提出的方法是一种快速、有效的人造目标识别方法．     

小波多分辨率分析在信号奇异性检测中的应用

具有多尺度（分辨）分析和时－频局部化特性的小波分析技术，特别适用于边缘信号和峰值突变信号的处理和特征提取，因此，在故障检测和诊断中将有很大的发展前途。用小波变换的方法对信号进行初步故障检测和诊断，结果表明，小波分析在故障检测和诊断中有很好的应用前景。     

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.