基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法

窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

微弱信号提取中的小波方法研究

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。     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

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.     

基于内容的图像检索技术综述

随着多媒体技术的发展,传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求.因此,基于内容的图像检索技术(CB IR)应运而生.本文主要讨论CB IR研究中的一些关键问题:图像的内容特征及提取、特征之间的相似度计算、相关反馈、检索性能的评价等等,并指出了一些可值得深入研究的方向.     

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段 ,对卷积图进行增强 ,并用区域增长方法进行辅助校正 ,能改善轮廓提取效果 ;在特征表示方面 ,用形状签名代替链码来描述轮廓 ,从而提高了计算速度 ,降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明 ,该算法在速度上优于基于链码的配准算法 ,准确率高 ,并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配准与拼接。     

桥梁健康监测中的损伤特征提取与异常诊断

针对桥梁健康监测的应用 ,提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常诊断方法 .由正常结构实时监测动态响应形成状态判断的数据基 ,通过序列相似分析将未知状态结构的响应信号与正常结构数据基进行环境/运营条件归一化 ;然后根据动态参数模型残差分析提取结构损伤特征 ,进而通过统计分析进行结构异常诊断和损伤定位 .与基于模态频率变化的方法相比 ,该方法具有更高的损伤识别能力 ,并能较好地克服实测数据离散性和环境与运营条件影响带来的困难 .通过三跨连续梁的数值试验验证了该方法的有效性     

小波变换在检测粘接件信号特征中的应用

在对金属与非金属粘接件性能检测的分析处理中，应用小波变换的方法对这种非平稳过程的信号进行分析，有效提取了性能检测所需要的特征参数，为提高金属与非金属粘接件性能检测的准确率和效率奠定了基础。     

基于核方法的复杂设备运行状态监测技术

分析了复杂机械设备运行状态监测中遇到的困难，介绍了基于核的特征提取方法和基于支持向量机的模式识别理论，指出：将核方法应用到状态监测中有望解决其中的非线性、不精确性和不确定性问题，为该领域的研究提供了全新且可行的研究途径。     

应用独立分量分析提取机器的状态特征

以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象，应用独立分量分析方法分离机器的声音信号，并提取其状态特征，同时指出，对信号进行自相关预处理，可以突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立，因此，采用基于峭度的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件，研究结果表明，根据信号结构选择预处理的方法十分重要，正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征。