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991.
系统模态参数辨识的小波方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为研究小波变换在模态分析中的应用,并实验验证该方法的可行性,在小波分析良好的数值特性基础上.建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法.采用该方法进行仿真研究,仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究,实验结果与理论计算结果吻合较好.尤其在阻尼比的识别上,相对误差在l%以下.仿真和实验研究表明,该方法计算简便.对比一般频域模态方法,该方法对模态参数识别更准确. 相似文献
992.
针对具有相同时频分布的宽带相干LFM信号,提出了一种DOA估计新算法.该方法利用分数阶Fourier域前后向空间平滑技术对信号去相干,然后由MUSIC算法估计信号的DOA.这种算法既具有避免矩阵插值和汇聚变换,不需要到达角初始估计等优点,又能正确地估计宽带相干LFM信号的DOA.仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
993.
为了解决投资者提出的希望能够寻找一种易于实现的预测方法来提高股票指数短期预测精度的问题,采用变维分形、累计和变换对数据进行分析,预测时对上证指数的原始数据进行一系列变换以及分析后,从中选择一种能够与模型符合良好的最优变换来确定相应的分形参数,即能用分形分布处理变换后的数据。给出了用分形方法对上证指数进行短期预测的实例并结合数值模拟图形进行比较分析,经研究得出基于分形维的预测方法对于股票指数的短期预测精度较高,并且对短期预测具有很好的研究价值和广阔的应用前景。 相似文献
994.
针对人工的信号识别设备不足,设计了基于DSP的数字调制信号识别系统.使用希尔伯特变换提取信号的瞬时信息,计算得到3个特征参数值,使用决策树分类器对信号进行分类.设计了用于通信信号识别的硬件系统,并制作了实际电路.在CCS软件环境下,使用c语言编程实现了调制信号自动识别算法.DSP硬件仿真结果表明,在信噪比不小于10dB时,系统平均识别正确率超过了98%.最后使用系统对信号发生器产生的调制信号进行了实时离线识别,实验结果表明,系统具有较好的识别正确率和实时性. 相似文献
995.
肖刚 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2012,(2):231-234
鉴于指纹图像的质量对于其后续识别步骤具有非常重要的影响,因而需要对采集的指纹图像进行增强处理.提出了一种新的基于小波域软阈值Contourlet变换的指纹图像分割算法.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.实验结果表明,该算法能够有效提升指纹图像的质量,提高指纹纹线谷脊清晰度,且具有较好的连续性. 相似文献
996.
基于形状特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要的组成部分.本文介绍了小波变换应用于图像边缘检测的基本原理,并利用二次样条小波变换和Hu不变矩算法建立图像检索系统.实验结果表明,本系统具有较好的检索性能. 相似文献
997.
一种提高诊断信息质量的方法 总被引:12,自引:2,他引:12
针对工程实际中噪声干扰、不同源信号之间的混叠及信号的信噪比低,造成信号分析和特征提取难的问题,研究了采用连续小波变换(CWT)和独立分量分析(ICA)的方法对滚动轴承的声音信号进行了消噪和分离,从而提高了诊断信号的信噪比,保证了故障的确诊。通过仿真实验和实例分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
998.
针对带钢表面缺陷的特点,提出了一种基于图像处理的快速检测方法.首先,通过分析小波的提升格式,确定了带钢图像的小波提升分解方法.其次,利用DB2小波对带钢图像进行二层提升分解.然后,选取二层水平细节和垂直细节子图进行图像融合.在此基础上,对融合图像进行标准化和维纳滤波.最后通过oust方差法进行分割从而实现对带钢表面缺陷的检测.实验表明,采用此方法能够有效抑制图像背景干扰,实现带钢缺陷的快速检测. 相似文献
999.
为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。 相似文献
1000.
提出一种基于非抽样Contourlet变换的遥感影像道路提取算法.该算法首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,再通过给定窗口大小分别计算各个尺度各个方向上的变换系数模在窗口内的局部最大值,然后比较各尺度在同一方向和同一窗口位置上系数模的最大值,取值最大的点作为特征点;同时利用自适应阈值对各个尺度各个方向上的系数模值进行二值化,消除小于一定面积的区域,筛选出特征点位于提取区域内的点;最后以筛选出的特征点为种子点,对道路进行Snake跟踪.实验结果表明:该文算法在道路提取的精确度、完整性方面比小波变换好. 相似文献