基于改进小波包结合CS-BP的地面驱动螺杆泵故障诊断

针对目前地面驱动螺杆泵故障诊断存在效率不高、精度不足、损耗资源的问题,提出通过引入功率谱细化的思想改进小波包变换,再结合布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的诊断方法。首先,通过改进的小波变换对螺杆泵有功功率分解重构得到特征向量;其次,与瞬时流量、进口回压等参数进行归一化处理,作为BP神经网络的输出层信息;再次,使用布谷鸟搜索寻优得到BP神经网络的权值和阈值,建立CS-BP故障诊断模型;最后,应用于螺杆泵不同故障类型的诊断,并通过与目前的主流诊断方法进行诊断效果的分析比较。结果表明,对于螺杆泵不同类型故障诊断的平均精度达到95.6%,对比分析证明了所提方法的可行性与优越性。     

基于矩阵互相关性的框架界估计

在实际应用中,框架界的比值是滤波器设计的一个非常重要的参数,它关系着整个系统的最终性能.一般来说,框架界的比值越小,系统的性能越好.对给定框架的框架界进行估计以确定该框架的性能是一项重要的工作.对于有限维序列空间中的框架{a₁,a₂,…,a_n},常常将该框架转化为一个矩阵,即把a₁,a₂,…,a_n作为该矩阵的列向量.本文利用矩阵的互相关性,首先对序列空间中一般框架的框架界作了相关讨论.然后利用相同的方法又在周期向量空间中研究了平移框架的框架界.     

频率和DOA估计的等价性

定义了频率估计和信号到来角估计的信号模型，介绍了基于小波包理论的频率估计，推导了两者的等价性和分辨率的关系，仿真结果验证了频率和DOA估计的一致性。     

一种基于统计均值和方差调制的图像盲水印算法

提出了一种基于统计均值和方差调制的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细节子带系数的特性,利用细节子带系数的均值和方差来自适应地调制图像经小波分解后细节子带的系数值,在满足水印不可感知的条件下尽可能地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷.同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测.这里的水印是一幅有实际意义的二值图像.实验结果和攻击测试表明,提出的算法对JPEG/JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击都有较强的鲁棒性.     

一种基于小波变换和人类视觉系统的自适应水印算法

提出了一种以灰度图像为水印并用随机序列置乱水印的基于WT域的新的自适应水印算法.首先,将小波变换后的图像的小波系数组成小波子图块,然后根据人类视觉系统(HVS)特性,多参数对小波子图块进行分类.根据分类结果,结合小波变换特征,将不同强度的水印嵌入到不同的小波子图块中.实验结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性.     

一种基于信号相关性检测的自适应小波变换及应用

为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法.该方法以第二代小波变换为基础,在小波变换时提供多组备选的预测器和更新器,用变换样本与相邻样本之间的相关性来检测信号的局部特征,并根据相关系数的大小来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法

针对新闻视频中的文字区域检测定位问题,研究了如何快速有效地检测新闻视频中的文字区域,用以实现自动视频检索。为克服视频中文字大小不一的难题,根据视频图像中文字区域特征有别于背景区域的特点,提出了一种基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法。算法主要采用训练和学习两个步骤,首先对人为收集的含字符样本与不含字符样本进行小波特征和局部二值模式等特征提取,并完成SVM分类器训练,获取分类器;然后对测试视频帧进行多尺度的遍历检测,并融合检测结果,获取每帧的文字区域。实验结果表明,与前人提出的基于边缘检测的方法相比,算法具有明显优越性,在定位准确度上有较大提高,同时还能克服视频帧之间的快速变换,具有一定的实用意义。     

基于小波域相干边沿检测器的脉冲序列检测与定位算法 

摘要：
利用小波变换技术研究了雷达 通信共存系统中脉冲信号的有效检测与定位方法.基于小波变换的能量集中特性和脉冲边沿的小波变换系数在小波滤波器支撑集中高度相关的特性,提出了小波域相干边沿检测器,其判决统计量为小波变换系数在不同时延上的自相关值之和.导出了该判决统计量的统计特性与最优求和长度,并提出了基于小波域相干边沿检测器的脉冲信号的有效检测与定位方法.仿真结果表明了基于小波域相干边沿检测的脉冲信号检测与定位方法优于已有方法.     

基于短时傅立叶变换和连续小波变换的先天性心脏病心音比较分析研究

介绍了将短时傅立叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)用于先天性心脏病(房间隔缺损、室间隔缺损、动静导管未闭)心音信号进行时频分析、特征提取的研究.两种方法都能较好的识别先天性心脏病人,总有效率为85%.论文对两种方法的优缺点进行了比较.小波变换比短时傅里叶变换能更有效的识别正常人与病人的心音信号的特征,可分性更好.但是短时傅里叶变换能量范围更集中,动态范围变化也更小一些.