小波降噪方法在电动机故障信号特征提取中的应用

针对油田电动机运行环境恶劣、结构复杂、故障信号中噪声干扰多的特点,采用基于小波变换的降噪方法对电动机故障信号进行特征提取,克服了传统滤波方法的缺陷,为提高电动机故障诊断的精度提供了一个有效工具。同时给出了一个应用实例。     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

线性规划的一种表上作业法

根据目标函数的梯度向量在可行域内低维界面上的投影,给出线性规划逐维选优（强多项式）算法的表上作业法,并且用若干具体实例详细描述了表上作业法。     

电子视网膜数学建模的研究

介绍了相关的视觉生理特性,分析了视觉信息提取的特征,在小波变换理论的基础上,提出了一种电子视网膜数学模型。该模型具有崩溃环节,可根据需要改变参数值。     

SVM在金属塑性成形摩擦系数预测中的应用研究

针对金属塑性成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,提出一种基于支持向量机的能够快速预测摩擦系数的方法。利用支持向量机建立了金属塑性成形中润滑油、模具表面粗糙度、滑动速度和金属材料表面粗糙度与摩擦系数的支持向量机模型．实验结果表明这种模型具有很好的精确度和预测性,为摩擦学设计和程序化计算和分析提供了一种方便且有效的工具。     

基于小波与倒频谱技术的烟气轮机轴承故障诊断

烟气轮机是石油炼厂催化裂化装置能量回收系统的关键设备,并且长期在高速、高温环境下运行,机组振动较大。轴承是烟气轮机中应用非常广的一种通用机械部件,轴承的运行情况直接影响到整个机组的安全运行,因此,对其状态监测和故障诊断意义重大。分析了轴承的振动特点和故障类型,分别介绍了小波降噪技术和倒频谱分析技术的原理、特点以及在轴承诊断中的优点,并将二者结合起来对烟气轮机的轴承振动进行故障诊断,最后验证了此种方法的有效性。     

基于异质分类器集成的蛋白质结晶倾向性预测

X射线结晶学是确定蛋白质分子结构的重要方法之一。准确预测蛋白质的结晶倾向性对于基于X射线结晶学的蛋白质结构确定的成功率具有重要意义。该文提出了一种基于异质分类器集成的方法,以进一步提高蛋白质结晶倾向性预测的准确率。首先从蛋白质序列出发抽取氨基酸组成成分、伪氨基酸组成成分、伪位置特异性得分矩阵以及伪溶剂可及性特征,并将这些特征进行组合;然后,在特征空间训练多个异质分类器并进行集成。该文所提方法在公开训练集上的五重交叉验证及独立测试集上的马修斯系数分别达到了0.64及0.73。与现有的基于序列的蛋白质结晶倾向性预测方法的对比结果进一步验证了所提方法的有效性。     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

基于多径瑞利衰落信道的非规则LDPC码分析性能

分析了在静态多径瑞利衰落信道上应用于正交频分复用技术的非规则LDPC码在相同的调制方式,不同的映射模式下的误码性能,并与规则LDPC码的性能作了比较,结果显示,在静态多径瑞利衰落信道上,不同的映射模式下,非规则LDPC码的误码性能均优于规则LDPC码的误码性能,非规则LDPC码在相同的调制方式下,格雷映射的误码性能优于自然映射的误码性能。     

基于连续双正交样条小波的股价指数奇异点检测

针对噪声背景下股价指数曲线给出的一种小波硬阈值消噪和奇异点检测的有效方法,选择双正交样条小波作为基小波,运用小波分析消除信号噪声干扰;结合多尺度分析及奇异点的检测,揭示股价指数信息隐含的背景。