一种信号数目估计的小波包分解优化算法

分析了入射信号数目估计的信息理论准则·针对在低信噪比以及数据快照数目较小的情况下,Akaike信息准则(AIC)和最小描述长度MDL都不能正确估计入射信号数目的问题,提出了采用小波包分解方法对MDL准则进行优化的算法,称之为wpMDL算法·考虑子带分解具有预测偏差小和模式隔离等特点,采用基于一维小波包分解的"伪二维"子带分解算法,不仅有效地改善了MDL准则的估计性能,而且计算量比二维分解降低了·仿真结果验证了提案算法的有效性,无论是对信噪比的变化还是数据快照数目的变化,wpMDL算法都能正确地估计入射信号的数目·     

基于小波包分析和SVM的在线手写签名鉴别

针对在线手写签名难以提取有效特征的实际情况,提出用小波包分解和单支重构来构造能量特征向量的方法,直接利用各频段成分能量的变化来反映签名的动态特征。给出了衡量各特征识别能力的Fisher准则,并且基于该准则剔除了识别能力差的特征,优化了特征空间。用该方法构造的特征向量能突出反映签名的动态特征。然后采用SVM对签名进行识别。实验证明:采用本文方法识别的正确率高达99.38%,错误拒绝率FRR=0.25%,错误接受率FAR=1.0%,其性能令人满意。     

基于谐波小波包变换的脑电波基本节律分析

为了实现脑电图分析定量化、智能化以便为医学分析诊断提供客观有效的辅助信息,探讨了应用谐波小波包变换分析脑电波.通过谐波小波包变换提取用于临床诊断的,δθ,α,β等4种基本节律的波形,并引入反映基本节律变化的特征参量即基本节律的频带能量比例进行定量分析.经过对正常人和癫痫病人的脑电波进行分析验证,其分析结果与先验知识和确诊病症吻合得很好,可以提取得到精确的、量化的、直观的特征参数作为诊断依据.实验结果表明,应用谐波小波包变换分析脑电波是一种有效的方法,它为脑电图机实现智能化和临床分析诊断提供了有益的参考.     

无线分组网络中一种基于QoS的混合分组调度策略

提出了一种适用于无线分组网络的混合分组调度策略.该混合分组调度策略采用有线网络中WF2Q(worst-case fair weighted fair queuing)算法和无线网络中C-IFQ(channel-condition independent packet fairqueuing)算法相结合的方式,针对不同类型的分组业务进行分组调度.仿真结果表明,在无线网络中该策略保证了资源的公平调度,并在保证资源的有效利用与延迟的同时,还具有良好的长期公平性与短期公平性.     

一种燃料电池汽车噪声源识别方法

依据小波包变换,结合欧氏空间理论,探索在非稳态工况下识别噪声源的方法.以燃料电池汽车风机从1 000 r·min-1到3 800 r·min-1加速工况为例,通过识别车内外主要噪声源,以及驾驶员座椅处的主要振源,论证该方法在识别非稳态工况下主要噪声源是有效的,从而可对汽车非稳态工况(如加速工况、减速工况等)发出的非平稳噪声信号进行分析并识别出主要源头.     

基于异步动态系统的网络控制系统建模

研究了同时存在数据传输延时与数据包丢失的网络控制系统的建模问题．系统中传感器采用时间驱动，执行器与控制器采用事件驱动，传感器的数据采用单包传输．假设传输延时小于采样周期，且数据包传输的成功率一定，则整个网络控制系统可以描述为一个具有2个事件的异步动态系统．针对对象状态均可测，控制律采用状态反馈的情况，利用双线性矩阵不等式方法，讨论了网络控制系统指数稳定的问题，给出了稳定性的充分条件．     

基于声发射与小波包理论的压力管道泄漏检测

采用声发射技术与小波包理论相结合的方法对管道泄漏点实现了精确定位．首先，对2个声发射传感器采集的数据信号运用小波包分解并重构得到不同频段数据．然后，对2个传感器分解信号的同一频段做互相关分析，比较并选取相关系数最大值对应的时间代入定位公式就得到了泄漏点的位置．通过数字仿真对比表明，该方法优于直接相关定位法，具有较强的抗噪声能力，提高了信噪比．实际测试结果表明，该方法具有高于94％的定位精度，可以用于实验压力管道泄漏的检测与在线监测中。     

基于嵌入式系统的心电无线远程传输系统

研制了一套适用于远程急救或家庭远程监护的基于嵌入式处理器Intel SA-1110的心电无线远程传输系统．该系统硬件部分由数据采集模块、数据存储及显示模块、GPRS模块及嵌入式微处理器Intel SA-1110组成．数据采集模块负责心电的采集、滤波及A／D变换；数据存储和显示模块完成心电数据的存储、波形显示；GPRS模块实现心电信号的无线远程传输；Intel SA-1110控制全系统及各模块间的通讯；软件部分包括基于嵌入式操作系统WinCE开发的病人管理程序和基于Windows开发的远端心电服务器软件．在1天内5个不同时段进行数据传输实验，比较采集的心电信号与远程服务器接收的信号，误码率为零，传输速度为12．5～35kb／s．     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量...     

基于提升小波包的往复压缩机活塞-缸套磨损故障诊断

针对往复压缩机活塞-缸套磨损故障微弱信号特征识别问题,提出一种识别该类信号微弱特征的自适应非抽样提升小波包方法(AULSP)。该方法以分解层信号所有样本的预测差值平方和最小为目标函数,算出与信号特征自适应匹配的初始算子,并构造非抽样算子算出下一层各频带信号。对各层细节信号进行阈值处理并重构,对降噪后的信号再进行小波包分解。各分解频带信号长度与原始信号的长度相同,无须重构即可识别时域故障微弱信号特征。用这种方法成功提取了某往复压缩机活塞与缸壁发生碰磨故障时产生的弱周期性冲击信号。