浅表层及粗晶材料缺陷超声诊断方法

针对浅表层及粗晶材料,提出一种用小波变换与广义相关倒频谱分析相结合的缺陷诊断方法.该方法利用小波多分辨特性去除白噪声,利用广义相关倒频谱剔除始脉冲及材料散射噪声.实验结果表明:该方法提高了对浅表层及低信噪比缺陷的分辨力,缺陷诊断结果与实际结果相吻合,可用于浅表层及粗晶材料缺陷的诊断.     

二维非均匀正交Haar小波基

该文研究了二维非均匀正交Haar小、波基的结构。利用张量积定义了二维Haar尺度函数与二维非均匀正交Haar小、波基,并且定义了与尺度函数和小波基相关的非均匀正交多分辨分析,最后给出了二维函数f（x,y）在非均匀正交Haar小波空间中的分解与重构公式。     

消除信号趋势项时小波基优选方法研究

在消除信号趋势项时引入小波基函数对信号进行分解和重构.小波基函数的选择会影响消除信号趋势项后的结果.提出了消趋误差指数的概念及其计算公式,并使用该公式计算了34种常用小波基的消趋误差指数,优选出sym10等6种消趋误差指数较小的小波基.使用sym10小波基及另外两种非优选小波基对实测的汽车车身振动加速度信号进行消除趋势项处理.结果表明,使用sym10小波基提取的信号趋势项比其它非优选小波基更为准确,验证了提出的消趋误差指数计算公式的有效性.      

一种基于LSB的鲁棒音频水印算法

针对传统最低有效位水印算法鲁棒性差的特点,提出一种改进的新算法。用一维Logistic变换对秘密水印信息进行置乱预处理,使水印信息变成乱码;对公开的载体语音进行离散小波变换;采用一种新颖的LSB嵌入方案,以不同的分辨率将秘密信息嵌入到选定的小波系数中。提取水印信息时不需要原始音频,是一种盲提取算法。实验结果表明该算法的容量较大,并且在受到重采样、裁剪等攻击时具有良好的鲁棒性。     

基于稳健独立分量分析的转子故障信息增强方法

针对实际转子振动信号中信源相互叠加干扰、故障信息微弱的问题,提出一种基于稳健独立分量分析(RICA)的转子故障信息增强方法。首先引入双树复小波变换,对信号进行降噪预处理,降低分离算法对噪声的敏感程度。再用稳健独立分量分析对降噪后信号进行分离和信息增强。并对比其他2种经典的盲源分离算法,通过数值仿真比较它们的分离效果。结果表明:新方法通过优化步长因子得到全局最优值,采用代数方法得到最优步长参数,实现简单,并且避免了预白化处理,使得算法运算量降低;对小数据量信号,算法收敛速度快、信号分离质量高。此方法可以更有效地分离故障源及提取信号的本质故障特征。     

基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高低信噪比下对海水中被衰减的轴频电场信号的检测能力,提出一种基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测算法.首先,使用小波变换对信号进行分解,并对噪声能量进行估计;然后,利用小波尺度相关对噪声和信号进行分离,并采用均值滤波降低小波系数平移的干扰;最后,提取最大尺度的相关系数作为特征值,对信号进行滑动检测.通过该算法和小波熵算法对实测数据和仿真数据进行处理和对比分析,结果表明:此算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.     

基于方法库的织物图像疵点检测

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采用改进的Gabor滤波方法,选出最优滤波结果,进行高斯平滑,确定正常织物图像的两个阈值门限,进而分割出织物的疵点图像;其次采用数学形态学处理法对织物图像进行检测;最后采用多尺度小波检测的方法,检测最终结果.由于织物的纹理不同,在生产过程中产生疵点的种类众多,算法采用级联检测,保证了检测疵点的准确有效性.试验证明,所提出的算法检测结果较好,能准确定位疵点的位置.     

多个生成元的对称紧小波框架

在构造出3个面具函数,进而得到具有消失矩的对称的紧小波框架的基础上,首先证明了多个生成元的对称紧小波框架的存在性,同时具体构造了5个面具函数d1(η),d2(η),d3(η),d4(η),d5(η),使得小波函数f1(t),…,f5(t)生成L2(R)的紧小波框架,并且它们是对称的或者是反对称的。     

基于自适应双正交小波的织物疵点边缘检测

针对织物疵点边缘检测问题,分析了"最佳"边缘检测滤波器设计的准则,以及构造自适应双正交小波的优化目标函数,提出了一种基于自适应双正交小波的图像边缘检测方法.实验结果表明,与已有的基于小波的图像边缘检测方法相比,本方法具有更好的边缘检测能力和鲁棒性.     

模拟电路故障诊断方法解析

阐述了模拟电路故障诊断的必要性和意义,分析了模拟电路故障诊断的研究现状.针对模拟电路故障诊断过程,对模拟电路故障诊断算法包括常规的方法和智能方法进行了简要阐述,指出各自的特点,并指出了该领域的研究热点和发展方向.