Wavelet numerical detection for singularly perturbed elliptic boundary value problems

This paper is concerned with the numerical solution, and with the detection of singularity for a singularly perturbed elliptic boundary value problems in two space dimensions. Specifically, a wavelet-collocation method is presented for a 2-D linear reaction-diffusion model. By using two-dimensional B-splinewavelet, we test the efficiency of the method. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (19602014) Biography: Zhang Ai-qing (1974-), female, Master candidate, research interest: wavelet analysis & application.     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

针对硬阈值去噪效果不理想,软阈值去噪比较平滑使得信号产生失真的问题,提出了一种新的阈值去噪方法.采用对阈值门限进行改进并结合软阈值的去噪方法对电能质量信号进行处理,实现其去噪的功能.实验仿真表明,新的阈值去噪算法对电能质量信号进行去噪处理后的信噪比增益和均方误差相对于其他文献都有所改善.     

强迫掺气两相流的谱特征分析

利用掺气坎在水中强迫掺气形成水气两相流,其压力脉动属于平稳,各态历经随机过程。水气两相流对泄槽底部冲击所产生的压力幅值谱基本符合高斯分布,最大脉压幅值在冲击点附近,其后很快衰减,约在（１０～１５）倍坎高范围内降至无坎时的幅值。在频谱中具有较明显的优势频率,模型中其值约为１．２４Ｈｚ。脉动能量主要集中在低频段,其优势频带约在０～１８Ｈｚ,除优势频率外,水气两相流的频域相干性较差,相干系数均在０．５以下,这与单一流体的相干结构大为不同。     

小波变换在高维频谱数据分类中的应用

小波变换是近些年来广泛应用于时频域信号分析的理论,根据小波变换的特点,在高维频谱数据分类中,对数据进行特征提取,将Ｐ维矢量映射成Ｐ＇维矢量（Ｐ＇〈〈Ｐ）,以减少分类模型参数,同时尽可能保留各频谱数据之间的差别信息。利用ｍ带离散小波变换产生的小波系数进行分类,并给出了一组算法,结果令人满意。     

Schwarz空间中小波级数的收敛性

通过引入Schwarz空间,利用逼近论的思想和放缩的方法研究Schwarz空间中小波级数的收敛性,建立小波级数依范数收敛的定理,进而得到小波级数一致收敛的结论和一致收敛速度的精确估计.     

路面不平度的时频小波分析

本文在路面不平度数值模拟基础上利用离散二进小波变换对路面不平度进行了多层小波时域分析、统计分析和频域分析,得到了路面不平度较为深入的结果。本文为车辆动力响应分析、零部件疲劳试验及整车可靠性试验提供参考。     

基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法

为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。     

基于小波变换的快速自动聚焦算法

针对图像采集系统存在噪声情况下,提出了一种基于小波变换的快速聚焦算法。该算法采用5点数据拟合方法以及较大步长来降低聚焦搜索时间。算法中的聚焦测量函数在存在较大的噪声情况下仍然具有较好的性能,与其它的聚焦测量函数如Laplacian能量聚焦测量函数、梯度(Sobel)能量聚焦测量函数和图像灰度方差测量函数等相比较,仿真和实验的结果表明该算法在聚焦分辨力、抗噪声等方面具有较好的性能。     

碰摩信号的小波表示及其相空间特征研究

对转子动静碰摩信号的相空间特征进行了分析和检测,分别用连续小波变换、多尺度分解、小波包和能量－尺度对比方法对动静碰摩振动响应的径向分量进行了研究,且在相空间得到了一些故障特征。用连续小波变换分析碰摩信号时,与碰摩点相对应的小波系数分布在较小的尺度上,且随着尺度的减小,小波系数模极大值线逐渐收敛于碰摩点处;用多尺度分解方法得到的第1级和第2级的细节信号中反映了碰摩点的特征,表现为局部极值点;用时间－尺度能量对比方法分析,这些特征表现得更为明显。这些特征都有助于故障的准确诊断。     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性，而小波变换具有良好的时频局部化特性．将二者结合在一起构成小波神经网络，网络隐层采用morlet小波函数，输出层采用线性函数，使得该网络兼具神经网络和小波变换的优点．分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数，其结果表明，在相同的误差条件下，小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络．