基于小波变换的心电图信号中QRS综合波检测算法

在心电图（ECG）数据分析中,其QRS综合波检测是关键。本文应用小波变换,首先对ECG信号进行数字滤波,提高信噪比,然后再通过自学习过程确定多个判据来实现QRS综合波的精确检测。经GKD－405A多导智能分析仪实测数据检测,QRS综合波正确检测率达98％以上。     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

试验函数空间的非标准包

本文研究了试验函数空间Ｄ（Ω）的非标准包（Ｄ）＾及其性质,并给出了（Ｄ）∧中元素的构造。最后,证明了（Ｄ）∧与Ｄ（Ω）有着类似的结构,而且（Ｄ）∧也可作为一类局部凸空间的严格归纳极限     

一种小波变换域中最优门限的取法

在信号小波变换编码中,一般对高频小波系数ｘ先作阈值处理,即对给定的门限Ｔ＞０;若｜ｘ｜≤Ｔ,则令ｘ＝０。在本文中,从理论上给出了一种最优门限Ｔｏｐｔ,Ｔｏｐｔ使得重构误差信号的平均能量达到最小。     

一种新的确定型有限自动机状态表示及压缩

针对传统DFA存在时间复杂度和空间复杂度高的问题,提出了一种新的DFA状态表示和字符-状态压缩方案。通过对传统DFA状态转换的观察发现,对于一个给定的输入来说,可以仅存储相邻状态之间的差异,从而得到一种新的DFA状态表示N-DFA;对每个大小不固定的状态设置一个状态指针来有效地减少每个指针所需要的比特数,从而得到一种基于输入字符的字符-状态压缩算法C-S;把N-DFA和C-S有效地集成在一起,进一步减少内存。实验结果表明,提出的N-DFA和C-S集成方案相比于传统的DFA和其他改进DFA方案,可以获得更好的内存压缩和加速性能。     

基于AFSA-WNN的Sallen-Key滤波器电路软故障诊断

为提高对Sallen-Key滤波器的软故障诊断能力,提出一种基于多分辨率变换与小波神经网络(WNN)的软故障诊断方法。该方法先引入多分辨率变换提取Sallen-Key滤波器电路的软故障特征,在此基础上,采用人工鱼群算法优化的WNN构建电路软故障诊断模型。仿真结果表明,与单纯的WNN相比,所提出方法对电路软故障的诊断性能更好,总正确率达到94.1%。从而证明该方法用于Sallen-Key滤波器软故障诊断是可行的,也是有效的。     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。     

火炮射击冲击加速度信号提取方法研究

火炮结构在受到射击产生的冲击时易发生故障,最终影响火炮的寿命和性能。故障信号通常淹没在冲击加速度信号中,不易被识别。针对上述问题提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量算子的信号提取方法,通过能量算子增强冲击响应特征,改进传统EWT的频谱分割方法,将火炮加速度信号分解为多个模态,有效地提取火炮的冲击特征。实验表明,改进后的EWT方法相对传统EWT对故障信号提取效果更好,时频图表现更清晰。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断研究

根据小波包变换理论的原理，提出了基于小波包变换的信号提取算法——一种提取强噪声背景下多通带窄带信号的新方法，应用MATLAB软件进行仿真实验，表明该算法是有效的，并在滚动轴承的故障诊断中取得了较好的效果，说明该方法可以用于机械故障诊断和预知维修。