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1.
Liu Zheng 《国防科技大学学报》1995,17(3):114-118 ,125
DETECTIONOFTRANSIENTSIGNALUSINGTHEDISCRETEWAVELETTRANSFORMLiuZheng(DepartmentofInformationElectronics,FacultyofEngineering,Na...  相似文献   
2.
一种改进的小波软阈值去噪方法性能分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
分别利用软阈值函数和修正软阈值函数对局部放电仿真信号进行小波去噪分析。仿真结果表明,修正软阈值函数在优于传统软阈值函数去噪性能的基础上,更具有灵活性,仅通过调节函数的可变参数,就可以获得具有最大信噪比和最小均方误差的去噪信号。  相似文献   
3.
针对船舶柴油机涡轮增压器积碳严重、维修保养困难的问题,提出了新研涡轮增压器清洗装置和清洗剂,综合运用物理化学方法对涡轮增压器进行在线清洗的新技术。台架试验表明:运用该技术可有效清除涡轮增压器压气机、废气涡轮内部的积碳;清洗后曲轴箱和齿轮箱内的真空度大幅降低,涡轮增压器性能恢复,内燃机功率提高;配套专用清洗剂对接触部位材料无腐蚀,适应性好,安全可靠;清洗过程中柴油机运转平稳、正常。  相似文献   
4.
将仿真决策系统嵌入到指挥控制系统中,利用仿真决策支持正在进行的军事行动正成为未来指挥控制系统发展的重要探索方向。研究了嵌入式仿真决策系统的组成,包括人机接口分系统、在线仿真分系统和控制管理分系统等;研究了嵌入式仿真决策系统的功能,包括计划与方案生成、作战态势读取、辅助指挥决策生成、战场态势预判、行动结果管理与未来态势生成控制等;研究了嵌入的关键技术途径,包括嵌入样式、在线仿真决策技术、定性与定量相结合的在线评估、面向服务的组件化设计等。研究成果对探索和建立我国未来新一代指挥控制系统具有重要、积极的现实和军事意义。  相似文献   
5.
小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.  相似文献   
6.
介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。  相似文献   
7.
气液两相管流流型识别理论研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题,然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件;对于流型的在线识别,介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。  相似文献   
8.
针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解(EMD)和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法.该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号.仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法.  相似文献   
9.
将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心.分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断.  相似文献   
10.
本文利用小波变换对瞬态信号在微带及渐变微带线中的传输特性进行了分析,与传统的傅立叶变换分析相比,小波分析具有速度快、能够分析局部传输特性的优点。文中给出了高斯信号和矩形脉冲信号在微带中及矩形脉冲信号在渐变微带中的传输波形,所得结果对研究超高速与超宽带瞬态信号的传输及电路设计有一定的参考价值。  相似文献   
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