电力设备视频监控画面分析中的视觉噪声的影响研究

通过对电力设备视频监控中的典型画面以及典型电力设备的视觉噪声影响研究,及几种常用的去噪算法的去噪效果比较研究,得出小波软阈值算法能比较好地处理电力设备视频监控画面的高斯噪声和混合噪声这一实用的工程结论。针对小波去噪算法对于细线缆等轮廓线较细的设备,以及阴影较深的设备的噪声背景处理效果较差,轮廓线断裂显著等问题,提出可利用已知轮廓线对小波算法的软阈值进行启发式修正,修补轮廓线断裂缺陷的解决方案。     

基于小波包分解的GJO-XGBoost水面蒸发量预测

为提高水面蒸发量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)、金豺优化(GJO)算法和极端梯度提升(XGBoost)算法相融合的水面蒸发量时间序列预测模型,通过云南省龙潭站、董湖站、西洋站1991—2021年逐月水面蒸发量时序数据对模型进行检验.首先介绍GJO原理,在不同维度条件下选取4个标准函数对GJO进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果作对比.其次采用小波包变换(WPT)对逐月水面蒸发量时序数据进行分解处理,构建XGBoost算法输入输出向量.最后引入GJO算法对XGBoost超参数进行调优,建立WPT-GJO-XGBoost模型对各子序列分量进行预测和重构,并构建WPT-PSO-XGBoost、WPT-GJO-SVM、WPT-PSO-SVM、WPT-XGBoost作对比分析模型.结果表明：在不同维条件下GJO算法寻优精度优于PSO算法.WPT-GJO-XGBoost模型对龙潭站、董湖站、西洋站水面蒸发量预测的平均绝对百分比误差分别为5.491%、4.943%、5.024%,平均绝对误差分别为4.70、3.37、3.39 mm,预测精度优于WPT-PSO-XGBoos...     

基于多小波变换的医学图像分形压缩方法研究

针对医学图像分析与压缩的特殊要求,将多小波变换和分形压缩理论引入到医学图像压缩中。首先对医学图像进行多小波变换,较好地保持了医学图像的边缘和细节信息,再采用分形压缩方法对图像进行压缩。实验表明,算法在保持一定医学图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,结合多小波变换的医学图像分形压缩方法在临床应用取得较好效果。     

基于小波与嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩方法

为了提高高分辨率锈蚀图像的传输效率和处理速度,设计了一种基于小波和嵌入式零树编码的锈蚀图像压缩方法.首先,将原始锈蚀图像的RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间,并对Y、Cb、Cr三通道分量进行小波分解,得到对应的小波系数;其次,结合对比敏感度函数对不同子带的小波系数进行加权处理,利用嵌入式零树算法对小波系数进行量化和编码得到码流;最后,对码流依次进行解码、反量化和逆变换,得到Y、Cb、Cr颜色空间的重构图像,并将其还原至RGB颜色空间,得到压缩后的图像.实验结果表明,本文算法与传统压缩算法相比,能有效降低图像的储存空间,减少细节丢失,保证了压缩后的图像质量,在压缩比和图像质量上都有较大提高,更适用于工业领域锈蚀图像的压缩.     

基于WPD-AHA-ELM模型的水质时间序列多步预测

根据水质时间序列多尺度、非平稳特性,并基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-人工蜂鸟算法(AHA)-极限学习机(ELM)组合多步预测模型,并应用于云南省昆明西苑隧道断面pH值、CODmn、DO、NH₃-N多步预测.首先介绍AHA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对AHA进行仿真测试,并与灰狼优化(GWO)算法、旗鱼优化(SFO)算法、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;其次利用WPD对水质时序数据进行小波包分解,以降低水质序列数据的复杂度;并在延迟时间为1的情况下,采用Cao方法确定各子序列分量的输入、输出;最后通过各分量训练样本构建ELM适应度函数,采用AHA对适应度函数进行寻优,利用寻优获得的最佳ELM输入层权值和隐含层偏值建立WPD-AHA-ELM模型对各子序列分量进行超前1步至超前5步预测,将预测结果加和重构得到最终多步预测结果.结果表明：AHA具有较好的寻优精度和全局搜索能力,寻优精度优于GWO、SFO、PSO算法.WPD-AHA-ELM模型对实例断面pH、CODmn、DO、NH₃-N超前1步至超前5步...     

基于DT-CWT和SVD的鲁棒音频水印算法

在音频检索中为了利用音频水印进行信息标注,以及有效地权衡音频水印的嵌入容量、透明性和鲁棒性之间的关系,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和奇异值分解(SVD)的鲁棒音频水印算法.首先提取原始语音的音频指纹作为音频水印;然后通过基于能量的嵌入位置选择来确定水印嵌入帧,进行4级DT-CWT后选取高频分量分段进行SVD;最后通过量化的方法在奇异值矩阵的奇异值中嵌入水印信息.实验结果表明:该算法具有较强的鲁棒性和透明性,并具有较高的嵌入容量,可以很好地满足信息标注的需要.     

基于提升小波包最优基变换的缸盖振动信号降噪研究

给出了一种基于提升小波包最优基变换的发动机缸盖振动信号降噪方法,给出了提升小波包变换公武,介绍基于最佳基分解的闭值降噪方法,并介绍了阚值的具体选择方法.将信号通过提升小波快速分解,对小波包系数进行阈值量化,用阈值量化后的系数对原信号重构,达到降噪的日的.通过计算仿真和实验,验证了方法的有效性.     

轴流式压气机机匣壁面静压脉动特征研究

运用小波包分析和概率密度函数分析的方法,对某型发动机节流过程中,压气机第一级静子机匣壁面静压信号的脉动特征及概率密度函数特性进行了研究。研究发现,随着发动机工作点沿共同工作线趋近喘振边界,压气机第一级静子机匣壁面静压信号中几个特定频带内信号分量的脉动幅度增强、概率密度函数分布展宽,可以作为试验发动机节流过程中气动失稳的信号特征。     

基于混沌和小波理论的图像加密技术实现

给出了应用混沌和小波理论实现图像加密的一种方案。该方案对于互联网上大量的图片,应用小波的多尺度特性对图像进行分解,依据人类视觉特性,留取其近似部分(即低频部分)去掉其细节(即高频部分)。为减少信道传输量,又对分解后留下的低频部分进行小波阈值压缩,最后应用混沌方程生成的混沌序列,对经过分解压缩的图像进行加密。该方案保密性强,信道传输量低。     

提升小波包变换及在振动故障诊断中的应用

对内燃机进行快速准确故障诊断,可以提高内燃机维修的时效性,减少停机时间。提出一种基于提升小波包变换的故障诊断方法。给出了内燃机故障诊断模型,对内燃机进行等角度采样,在线获取振动信号,实现信号获取与工作转速同步。给出了提升小波包变换公式,并给出了移频算法,选择合适的小波进行提升小波包变换,提取状态特征向量,分析了不同状态特征向量的差异。采用支持向量机作为分类器实现故障诊断。通过实例分析比较,验证了该故障诊断方法的有效性。