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51.
在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要.近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高.本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况.实验结果表明:该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度. 相似文献
52.
多种小波基应用性能分析(Ⅰ) 总被引:4,自引:0,他引:4
将近年来提出的各种典型的小波基(小波函数)进行汇总,对其有关理论问题和应用时需要注意的具体细节进行详细分析,对科技工作者和工程技术人员有一定的实用价值。 相似文献
53.
针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题,本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点,利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号,仿真结果表明:小波变换能够有效的消除噪声,将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。 相似文献
54.
自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波. 相似文献
55.
摘为了揭示固体“类流态”的非线性振荡机理,利用普通的光学显微镜、原子力显微镜(AFM)对Cu—Zn-Al合金表面金相组织进行了观察和研究.用计算机编程技术构建了系统的非线性动力模型,重构了系统的相空间.结果表明,系统存在混沌吸引子,最小嵌入维数为5;控制误差在5%以内,非线性模型可以由原始数据的1000个点预测100个点,超过100点时误差变大,说明了短期的非线性预报的可行性;R/S方法对时间序列演化特征进行分析,得到拟合线近似为直线,且斜率为0.86,表明“类流态”序列具有明显的Hurst效应,H〉1/2,是分式布朗运动,运动具有较强的持续性. 相似文献
56.
基于自适应Gabor小波包的超声心动图像纹理特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于纹理的医学图像检索中,由于提取的图像特征向量过长,大大影响检索速度.为此,提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法:以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数,建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码.这种方法有效降低了纹理特征向量的维数,显著提高了图像分析的效率.在基于内容的图像检索实验中,以两类典型的超声心动图像为研究对象,结果表明该方法能够达到95.1%的平均识别率. 相似文献
57.
对小波变换(多分辩率分析)用于柴油发动机辐射噪声分析.利用小波变换的"变焦"性能,并基于其多分辨率分析,以柴油发动机辐射噪声信号为对象,使用Daubechies小波及快速小波算法———Mallat算法对其进行塔式分解,然后进行各级小波波形结构特征提取,再结合经典谱估计的方法分析其线谱特征,进而提高线谱的分辨率,以获得更多的信息量,为柴油发动机降低噪声提供理论依据.分析表明,将小波变换应用于柴油发动机辐射噪声线谱分析具有重要的意义. 相似文献
58.
图像去噪的几种方法分析比较 总被引:12,自引:0,他引:12
图像去噪是图像处理中的重要组成部分,对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。 相似文献
59.
60.