一种改进的小波变换基音检测算法

为了克服目前诸多基音频率检测算法精度低、复杂度高和鲁棒性差的缺点,提出一种利用小波变换结合线性预测的去噪方法,并通过自相关函数和平均幅度差函数的线性组合得到基音频率,实验验证,该方法性能明显优于自相关函数法和平均幅度差函数法,减少了倍频及半频的误差提取,提高基音频率的提取精度,同时在低信噪比的情况下,仍能精确提取出基音频率。     

基于最大相关性的小波谐波检测方法

谐波的存在严重影响电网中电能的质量,保证电力系统的安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分.傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的暂态及突变信号.小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的这一缺陷.本文通过Matlab仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证了基于小波变换的谐波检测方法的有效性.     

基于sym8小波和部分hadmard矩阵的深空图像压缩编码

针对传统深空图像编码导致系统资源极大浪费的问题,提出了基于sym8小波和部分hadmard矩阵的深空图像压缩感知编码方法.对图像sym8小波分解后的低频系数进行3级小波分解后用CCSDS编码,高频系数利用部分hadmard矩阵观测后进行量化编码.解码时,CCSDS解码恢复低频系数,正交匹配追踪算法恢复高频系数,然后再通过逆sym8小波变换合成图像.仿真结果表明:相同压缩比下峰值信噪比比小波稀疏基方法和单层小波压缩感知方法分别有5 ～8 dB和1～1.4 dB的明显提升.     

基于小波包分析的线性回归拟合

针对线性回归分析模型中的数据易受到噪声的影响,提出了通过小波包分析对各个指标进行去噪处理,对处理后的数据用线性回归方法进行拟合.然后用1990—2010年度民用汽车保有量和国内生产总值(GDP)的数据进行实验,结果表明预先对数据进行小波包分析能够有效提高拟合的精度.     

嵌岩桩加固补强效果检测

针对嵌岩桩加固后是否达到要求的问题,提出通过比对加固前后的反射波及其小波分解各频带的波形和动刚度的变化,并将其与正常桩的波形和动刚度对比,必要时用静载荷试验或钻芯法验证的方法检测加固效果.结合工程实例,证实本方法的可行性,并能取得很好的效果.研究表明,加固后,原缺陷在反射波及其小波分解各频带的波形上无反映,动刚度值在正常范围时,可认为加固效果良好.     

基于改进小波神经网络的汇率预测研究

选取2010-01-01—2010-10-31期间内,美元兑人民币的汇率基准价,以Morlet为母小波基函数,采用紧密结合的的小波神经网络对汇率基准价作非线性逼近,并在此小波神经网络基础上进行改进,并通过Matlab软件对原网络与改进网络的训练过程进行了数值仿真.仿真结果表明,改进网络模型对汇率基准价的预测是可行的,其预测精度更高.     

基于视觉形状与相关反馈的三维模型检索

提出一种基于小波矩的面光源描绘子和改进的基于高斯势函数的轮廓描绘子,并在此基础上结合Adaboost相关反馈,构建一种两阶段的三维模型检索策略.首先获得模型的最优包围盒;然后进行两阶段检索:第一阶段是基于高斯势函数的轮廓描绘子的快速定位检索范围,第二阶段是融合以上两种描绘子的精确检索.最后结合Adaboost相关反馈,从而有效地评估模型之间的相似度.实验结果表明:该方法具有较高检索效率与精度.     

基于Gabor平方的人脸识别算法

首先对图像进行Gabor小波分解,为了解决图像的提取特征有更好的的空间局部性和方向选择性,选用Gabor作为人脸特征的提取方法。并采用RBF神经网络利用其逼近能力强,收敛速度快、较强的适应性以及很强的非线性映射等功能,作为分类器对所提取的人脸有效特征进行识别。     

基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

因均值滤波对高斯白噪声具有好的降噪能力和小波变换具有高频降噪和特征提取的优点,提出结合两者方法来实现强噪声干扰下弱冲击特征信号的提取.三种不同阈值的小波变换被运用.仿真结果表明改进阈值的小波变换具有更好的效果,信噪比得以大幅度提高,误差均方根很大程度减小,对弱周期特征信号的提取具有十分重要的意义和应用价值.     

基于小波EMD的柴油机油耗量测量信号去噪处理

提出基于小波经验模态分解的柴油机油耗量信号去噪处理算法.将柴油机油耗量测量信号进行经验模态分解(EMD)后,经阈值处理和尺度滤波,去掉主要干扰因素所对应的本征模函数(IMF)分量,然后对剩余IMF分量进行重构,得到去噪后柴油机油耗量测量信号的时间序列.测试结果表明:重构后的信号能反映柴油机油耗量信号的真实趋势,其相对误差约为0.72％.