小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理。最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同。     

随机N叉树形冲突分解算法研究

提出了一类新的椭机Ｎ叉树形冲分解算法,并对随机存取系统中信息分组冲突分解进行了研究,给出了冲突信息组平均分解次数的解析式,给出了动态吞吐量和静态吞吐量的解析式,还给出了信息分组冲突分解的计算机模拟实验值。     

P2P应用多层次识别方法研究

根据TCP连接的状态转换过程特点建立了一个P2P应用的多层次识别模型,给出了三层识别方法的具体实现.当连接建立时,采用启发式识别方法,迅速将所有流量划分为疑似P2P流量和非P2P流量,过滤非P2P流量;在数据传输的开始阶段,采用基于应用载荷深度识别的方法识别大多数非加密P2P流量;在数据传输了一段时间后,采用模糊识别的方法,识别运用了加密技术的P2P流量.最后,根据流量识别的结果分析出局域网内每台主机上正在运行的P2P应用.测试结果表明:对未加密的文件共享类应用流量识别率在91%以上,L7-filter的流量识别率为70%左右,本系统对加密的文件共享类应用和流媒体类应用的流量识别率在83%左右,而L7-filter的流量识别率在40%以下.     

基于滑窗迭代DFT和小波包分析的谐波电流检测方法

为了对电网中负载电流信号进行有效地检测,给出一种基于滑窗迭代DFT和小波包分析的谐波电流组合检测方法;方法先利用滑窗迭代DFT将负载电流信号中的基波分量和谐波分量分离,再用小波包对前面得到的谐波分量进行分析,更加精确地分离出残余基波和各次谐波含量;利用MATLAB进行仿真实验,实验结果验证了所给方法的有效性和准确性.     

基于环境振动信号的框架结构震后损伤识别

提出了一种新的损伤指标用于框架结构的震后损伤识别.以环境振动作为激励信号,采用小波包分解理论,利用框架结构损伤后振动信号的能量在频域内的变化,构建损伤指标DI,并给出了损伤识别流程图.在此基础上,以某钢筋混凝土框架结构为例,设定4种震后损伤工况,对框架结构进行了震后损伤识别分析,探讨了不同楼层、不同类型振动信号对损伤识别效果的影响.结果表明:本文构建的损伤指标DI可以有效识别框架结构的震后损伤,损伤指标DI与损伤程度之间有近似线性的关系;基于较高楼层振动信号的损伤指标值对结构的损伤识别效果较佳;利用速度信号可获得比加速度信号更好的识别效果.     

一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法, 并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法, 改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题, 同时保留了图像中的边缘信息. 数值实验表明, 用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.     

利用数字电视传输流中的空包技术开展社区信息服务

针对我国老龄化的发展趋势和当前城市基础设施的实际情况,就如何实现社区生活和治理的信息化,给出了一利用数字电视传输流中的空包技术、把广播网与互联网结合起来、低碳低投入低成本高效率的社区信息服务平台解决方案。     

采用子网流量组合优化的网络流量分割方法

针对当前基于仿真的流量分割方法存在处理开销过大且仅能保证流层面流量完整性的问题,提出了一种组合优化的网络流量分割方法.将流量经分割后得到的数据包总延迟次数作为优化目标,由此网络流量分割问题转化为二次分配优化问题;用子网流量作为基本单元进行分配,可在减小问题求解规模的同时保证子网流量的完整性.利用真实网络流量对所提方法的分割效果进行了验证,并与基于数据包和流的轮询流量分割方法进行了比较,结果表明,所提方法能够达到基于流的轮询流量分割方法的性能,数据包延迟较之不采用优化的基于子网流量轮询方法显著减小,性能提高近10%.     

电力线通信中子载波基的优化选取

针对电力线信道中的频率弥散特性,研究了采用不同的子载波基对系统抗干扰性能的影响,提出以小波包函数替代正交频分复用(OFDM)中的正弦基作为子载波基进行传输的技术,利用其正交性来对抗电力线信道中的多径干扰与频率选择性衰落特性.通过仿真,分析了采用不同小波包基的小波包调制与OFDM的抗干扰性能,结果表明:在信噪比达到一定值时,正交小波包调制技术的抗干扰性能优于半正交小波包调制及OFDM技术.     

基于小波包频带内局部样本熵的桥梁损伤识别

针对移动荷载激励下桥梁结构在损伤区域局部时程信号的非平稳性和复杂性,以及考虑到有限的采样数据、噪声等影响,提出了小波包频带内局部样本熵的概念,以此来定义一个损伤识别指标。首先对单测点时程数据进行小波包分解,以各频带能量为标准选择合适频带系数重构,然后对该重构信号划分成一系列具有时序性的局部时间区间,最后计算各区间的样本熵来作为损伤识别指标。以一弯梁桥为例建立有限元模型,验证方法的正确性,并针对多损伤、测点选择及加载速度等相关因素进行分析。结果表明:当移动荷载在损伤区域附近时,该指标出现突变,适合损伤识别,同样适用于多损伤识别;该方法需要的测点少,布置较灵活;由于弯桥的结构特点,测点位置的选择不会影响指标的定位,但会影响损伤指标的大小。