基于类别可分性准则的金属磁记忆信号小波能量谱特征提取研究

为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明：最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

基于小波分解的柴油机振动信号特征提取方法

柴油机振动是一种多振源的复杂振动形式,其机体表面振动是内部各种激振力共同作用的综合反映。在柴油机使用过程中技术状态的改变将导致激振力发生不同的变化,因此测量机体激振信号有利于对柴油机技术状态进行监测。通过测量不同技术状态的柴油机机体振动信号,利用小波包分析的方法,将柴油机振动信号按其特征频率进行了小波分解和重构,提取了振动信号特征。分析结果表明,此方法能够提高信噪比,提取的振动信号特征能够反映柴油机技术状态的变化。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

高性能路由器中的分组非精确调度技术

随着网络带宽的不断提高,分组到达路由器的时间间隔不断缩短,对路由器处理分组的速度提出了新的要求。传统的分组调度算法,如WFQ,由于性能和可扩展性等问题,难以在高性能核心路由器中实现。为此,提出了分组非精确调度技术,在不影响应用QoS的前提下对经典的调度算法进行修改,通过简化硬件设计提高调度器的服务能力。模拟分析表明,采用非精确调度技术的SLQF算法的延时特性与传统算法LQF基本一致。     

宽带目标回波模型的物理解释及小波变换表示

在点目标回波模型基础上,通过对理想运动体目标的分析,引入了距离-速度联合分布密度和时延-时间伸缩联合分布密度函数的概念,详细推导了延展目标的宽带回波模型,解释了各密度函数和宽带扩展函数的物理意义及相互关系,最后给出了宽带回波模型的小波变换表示方法.     

电动阀故障检测诊断研究

利用基于小波变换的奇异点奇异性指数(Lip指数)作为信号包络的特征识别指标,提出了一种对调制类型信号的诊断方法,并指出信号的包络分析是解决这类问题较有效的方法.同时,以某型舰用电动阀为例,对故障前后的信号作了分析计算.计算结果表明,与单纯用时域或频域的方法相比,该方法明显地提高了分析结果的精度.     

基于小波包能量谱的管道缺陷磁记忆检测信号特征研究

现有磁记忆检测技术判定准则,只能指示应力集中位置,无法进一步获取应力集中信息。为获取应力集中信息,提出一种基于小波包能量谱的磁记忆信号分析方法,进行试件拉伸试验。拉伸应力为200 MPa时,信号小波包能量谱分布较为均匀,各频带能量占总能量之比均小于15%,不存在集中分布的频带范围。拉伸应力为410 MPa时,信号小波包能量谱最大值分布在1,3,4频带,1~4频带能量之和占总能量的73.8%,小波包能量主要集中在低频段。试件屈服后,信号小波包能量谱最大值分布在1,2频带,能量谱分布极为分散,能量主要集中在低频段的1,2频带,1~3频带能量之和占总能量的87.3%。管道试件应力集中程度与磁记忆信号的小波包能量谱分布特征有关,应力集中程度越低,小波包能量谱分布越均匀;应力集中程度越高,小波包能量谱分布越集中,能量主要向低频段集中。     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.