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知识迁移引导的空频双域联合去雾网络
1
作者 杨燕 梁皓博 林雷 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期16-26,共11页
目前一些基于CNN的方法在去雾方面有着不错的性能,但网络鲁棒性欠佳.这主要归因于雾霾分布复杂和数据集难以收集,导致去雾过程中纹理细节丢失严重并且在小规模数据集上存在严重的过拟合问题.为了解决上述问题,提出了空频联合的双分支结... 目前一些基于CNN的方法在去雾方面有着不错的性能,但网络鲁棒性欠佳.这主要归因于雾霾分布复杂和数据集难以收集,导致去雾过程中纹理细节丢失严重并且在小规模数据集上存在严重的过拟合问题.为了解决上述问题,提出了空频联合的双分支结构.上分支捕获更多的纹理细节,利用三级小波变换在频域中获取特征;下分支提升网络泛化能力,采用域迁移方法在空域中提供额外的知识先验,以Res2Net作为该分支的核心部分.最后,本文在NH-HAZE数据集上对模型进行训练,在I-HAZE和NTIRE 2023数据集上进行泛化能力测试.此外,为了保证实验的公平性,本文对所有对比算法也采用NH-HAZE数据集进行训练.实验结果表明,本文网络在细节纹理恢复和泛化能力方面获得了显著提升. 展开更多
关键词 图像去雾 域迁移 小波变换 注意力机制 深度学习
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基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印
2
作者 程森茂 郭玳豆 +2 位作者 栗风永 韩彦芳 秦川 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第2期220-229,共10页
屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中存在光照度差异和采样失真的问题,基于数字信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道,为此,提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法,以解决“跨... 屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中存在光照度差异和采样失真的问题,基于数字信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道,为此,提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法,以解决“跨媒介鲁棒性”问题。通过基于U-Net网络结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像,将该残差图像与原始图像进行离散小波变换,并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取。在模型训练过程中加入噪声池,以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明,通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量,且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下,均有着较高的水印信息提取准确率。 展开更多
关键词 鲁棒水印 屏幕拍摄 可逆神经网络 小波域
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基于振动和线圈电流信号的低压断路器故障诊断研究 被引量：1
3
作者 彭威 张钢 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第2期106-115,共10页
为确保低压断路器在供电系统中工作的稳定性和可靠性,提出了一种基于遗传算法(GA)和深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。该方法使用多物理域信息的特征作为网络的输入,对低压断路器进行故障诊断。首先,通过传感器采集低压断路器的振动信... 为确保低压断路器在供电系统中工作的稳定性和可靠性,提出了一种基于遗传算法(GA)和深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。该方法使用多物理域信息的特征作为网络的输入,对低压断路器进行故障诊断。首先,通过传感器采集低压断路器的振动信号和电流信号,并采用小波软阈值法进行降噪处理,有效避免了传统方法中特征信息的丢失。其次,提取两类信号时域和频域特征形成多物理域信息的特征矩阵,作为后续模型的输入。最后,将多物理域特征矩阵输入DBN神经网络进行网络微调,用GA遗传算法优化DBN网络的权值和阈值,提高故障诊断模型的准确性。实验结果表明,本研究所提模型的诊断精度达到98.46%,相较于仅使用振动信号或电流信号的诊断模型,分别提高了1.49%和6.79%,充分证明了基于多物理域的GA-DBN诊断模型在低压断路器故障诊断中的优异性能。 展开更多
关键词 振动信号 分合闸线圈电流 小波阈值 多物理域特征提取 深度置信网络
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基于PCA和自联想神经网络的核环境冷挤压切割刀具状态监测
4
作者 袁沛 蒋君侠 +2 位作者 马飞 金杰峰 来建良 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期606-615,共10页
在高放射性环境中,传感器部署受限,传动链噪声干扰,冷挤压切割刀具一致性差.为此提出基于外置电机旋转轴与进给轴电机扭矩信号的时频域统计、主成分分析(PCA)与自联想神经网络(AANN)相结合的刀具状态监测模型.基于旋转电机及进给电机扭... 在高放射性环境中,传感器部署受限,传动链噪声干扰,冷挤压切割刀具一致性差.为此提出基于外置电机旋转轴与进给轴电机扭矩信号的时频域统计、主成分分析(PCA)与自联想神经网络(AANN)相结合的刀具状态监测模型.基于旋转电机及进给电机扭矩波形提取时域统计特征及小波包能量特征形成原始训练集,利用原始训练集初步训练AANN模型,使用PCA重构原始训练集用于优化AANN模型局部结构参数,形成PCA-AANN刀具状态监测模型.基于实际样机的切割试验采集扭矩数据,对提出的PCA-AANN和现有AANN模型进行分析对比,结果表明PCA的引入有助于提高AANN模型鲁棒性,能有效降低刀具工作状态误报率,实现放射性环境下刀具状态的准确监测.所提方法为放射性环境中类似长传动链设备的状态监测提供了借鉴. 展开更多
关键词 放射性 刀具状态监测 时域统计 小波包分解 主成分分析 自联想神经网络
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三相电动机和变频器负载条件下串联故障电弧频域特征研究
5
作者 高悦哲 王智勇 +2 位作者 郭凤仪 高洪鑫 吕玉泽 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期149-156,共8页
串联故障电弧是引发电气火灾的主要原因之一。提出一种基于小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)能量占比变化率的特征频段筛选方法和基于有限长单位冲激响应(Finite impulse response,FIR)滤波器的故障特征提取方法。针对工... 串联故障电弧是引发电气火灾的主要原因之一。提出一种基于小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)能量占比变化率的特征频段筛选方法和基于有限长单位冲激响应(Finite impulse response,FIR)滤波器的故障特征提取方法。针对工业领域广泛使用的三相电动机和变频器负载开展了三相回路中的串联故障电弧试验;采用WPD对电流信号进行了9层分解,利用各个频段信号在故障发生前后的能量占比变化率确定串联故障电弧的特征频段;利用FIR滤波器提取故障电流的特征频段信号,以特征频段信号绝对值平均值、峭度作为串联故障电弧特征;结合经粒子群和网格搜寻优化的支持向量机(Support vectormachine,SVM)对串联故障电弧进行识别。结果表明,三相电动机和变频器回路中串联故障电弧共同的特征频段为1.56~1.76 kHz、2.93~6.25 kHz、9.38~10.94 kHz,所提出的串联故障电弧检测方法可以准确地检测出该回路发生串联故障电弧。 展开更多
关键词 串联故障电弧 频域特征 小波包分解 有限长单位冲激响应滤波器 支持向量机
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普速铁路简支梁桥影响线识别的3段式滤波方法
6
作者 王志航 战家旺 +3 位作者 马慧君 苏永华 张勇 王闯 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第2期93-103,共11页
桥梁影响线代表着桥梁的静力性能,已广泛应用于车辆轴重识别和桥梁损伤评估中。为提高普速铁路简支梁桥影响线识别精度,提出桥梁响应3段式滤波方法。依据列车进出桥物理过程对桥梁响应进行3段式划分,并利用Morlet连续小波变换分析各阶... 桥梁影响线代表着桥梁的静力性能,已广泛应用于车辆轴重识别和桥梁损伤评估中。为提高普速铁路简支梁桥影响线识别精度,提出桥梁响应3段式滤波方法。依据列车进出桥物理过程对桥梁响应进行3段式划分,并利用Morlet连续小波变换分析各阶段响应的时频域特性;基于不同阶段桥梁响应时频特性的差异,提出入桥、离桥段低通滤波以及通行段中值滤波的3段式复合滤波方法,并利用响应的时频特性和遗传算法分别确定低通滤波和中值滤波的最优滤波参数。为确保信号的连续性和一致性,提出在信号分段点附近依次进行中值滤波和低通滤波,以实现平滑过渡。应用该方法的算例结果表明:识别普速铁路简支梁桥影响线时,3段式滤波方法滤波效果优于传统低通滤波方法,且影响线识别精度更高;不同列车速度和轨道不平顺条件下的影响线识别标准均方根误差低于5%、峰值误差低于6%,验证所提方法具有较强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 普速铁路 简支梁桥 3段式滤波 影响线识别 连续小波变换 时频域特性
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面向艺术图像分类的频域增强对比学习方法研究
7
作者 张嫱 何家成 孔令军 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第5期1046-1055,共10页
针对艺术图像分类任务中存在的样本稀缺、风格多样与纹理复杂等挑战,提出了一种新的自监督学习框架——频域掩码对比(Frequency-Masked Contrast,F-MaCo),以双分支对比学习为基础,通过二维离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT... 针对艺术图像分类任务中存在的样本稀缺、风格多样与纹理复杂等挑战,提出了一种新的自监督学习框架——频域掩码对比(Frequency-Masked Contrast,F-MaCo),以双分支对比学习为基础,通过二维离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)将图像转换到频域,实现动态频域掩码增强。引入感知损失驱动的权重调整机制,有效捕捉艺术图像的多尺度特征和丰富的纹理信息。实验结果表明,F-MaCo在MAMe、Kaokore、Artbench10和ArtDL四个艺术图像数据集上均取得了最优性能,Top-1准确率分别达到73.72%、77.38%、58.38%和68.31%,验证了其在艺术图像表征学习任务中的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 艺术图像分类 自监督学习 小波变换 对比学习 频域掩码
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考虑时域和频域特征的图片时序数据解析方法——以地震动数据为例
8
作者 程庆乐 任昊天 +2 位作者 田源 陆新征 李爱群 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期110-118,共9页
时序数据对于理解和应对地震等自然灾害具有重要意义,但由于保密、获取途径的限制等原因,需要从时域、频域数据的图片中获取时序数据。传统方式下通过直接对图片中时序数据数字化得到的时序数据在时域和频域上均存在较大误差。针对该问... 时序数据对于理解和应对地震等自然灾害具有重要意义,但由于保密、获取途径的限制等原因,需要从时域、频域数据的图片中获取时序数据。传统方式下通过直接对图片中时序数据数字化得到的时序数据在时域和频域上均存在较大误差。针对该问题,提出了考虑时域和频域特征的图片时序数据解析方法。该方法首先从图片中通过数字化方法获取时域和频域数据,以识别得到的较为准确的频域数据曲线作为目标频域数据,采用连续小波变换修正从图片中直接识别得到的时序数据,从而提高图片时序数据的解析精度。以地震动这一典型时序数据为例对所提出的方法进行了展示与说明,并与传统直接从图片识别的数字化地震动方法和基于反应谱匹配的频域方法进行了对比。进一步将该方法应用于2022年台湾省台东县6.5级地震的破坏力评估中。主要结论有:提出的图片时序数据解析方法能够兼顾图片中时域和频域的信息,从而能够解析得到更为准确的时域数据,用于后续工程防灾分析时的误差也更小,为从时序数据图片中识别数据提供了重要方法。 展开更多
关键词 强震动记录 图片时序数据解析 连续小波变换 反应谱 时频域
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反激式开关电源故障非侵入式AI诊断方法研究 被引量：1
9
作者 唐圣学 谭立强 +3 位作者 李从宏 严金晶 Muhammad Ehtsham Akram 赵金泽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期212-222,共11页
将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断,提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例,针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题,通过分析不同故障模式的信号特性和可分性,提... 将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断,提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例,针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题,通过分析不同故障模式的信号特性和可分性,提出了融合输入电流和输出电压信息的非侵入式开关电源故障诊断方法。构建了由时域特征及频带小波包奇异熵特征组成的融合时频域信息的多维特征矢量,建立了故障特征与故障模式之间的映射关系。进而,提出了基于人工智能技术的深度神经网络(DNN)故障诊断方法,实时监测反激式开关电源的运行状态,并通过数据分析及时识别故障位置,对潜在故障进行预警。实验结果表明,所提出的方法对单故障和多故障模式均具有良好的诊断效果,诊断准确率可达97.9%,并且,在不同工况下,该方法均可表现出较高的诊断准确率和较强的抗干扰性能。 展开更多
关键词 人工智能 反激式开关电源 时域特征 小波包奇异熵 故障诊断 DNN辨识
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提高黄土山地三维地震资料信噪比和分辨率的保真处理方法 被引量：3
10
作者 李斐 许磊明 +3 位作者 李美 陈娟 黄黎刚 吴朦朦 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1297-1304,共8页
黄土山地地表条件复杂、干扰强,表层介质非均质性强,同时受表层巨厚黄土吸收衰减影响,出现地震资料信噪比低、主频低、频带窄等问题。经叠前保真噪声衰减处理和叠前时间偏移后的叠加数据仍存在随机噪声及散射干扰,制约了薄储层的预测精... 黄土山地地表条件复杂、干扰强,表层介质非均质性强,同时受表层巨厚黄土吸收衰减影响,出现地震资料信噪比低、主频低、频带窄等问题。经叠前保真噪声衰减处理和叠前时间偏移后的叠加数据仍存在随机噪声及散射干扰,制约了薄储层的预测精度。业界通常采用F-XY域四维去噪+叠后零相位反褶积方法提高信噪比、分辨率,笔者则采用F-X域Cadzow滤波实现三维叠后数据的散射干扰及随机噪声同步压制,在此基础上利用连续小波变换方法提高分辨率。各处理环节中,应用噪声剖面、F-K谱、振幅谱、时间切片、分频扫描、井震标定等多种质控手段确保参数的合理选择。该套处理方法具有良好的保真性,可为后续反演、属性分析等环节提供良好的数据基础。 展开更多
关键词 随机噪声 散射干扰 F-X域Cadzow滤波 连续小波变换 保真度
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基于PSO-SVM的Φ-OTDR系统模式识别研究 被引量：1
11
作者 朱宗玖 王宁 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期5023-5029,共7页
针对相位敏感光时域反射仪(phase sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)相结合... 针对相位敏感光时域反射仪(phase sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)相结合的模式识别算法。首先,对原始信号进行差分处理后提取时域特征,并利用小波包分解方法,通过验证不同分解层数下的事件分类准确率,设定最优分解层数为6层,提取差分信号的能量特征。然后以SVM分类器为基础,利用PSO算法优化SVM分类器参数,提高光纤振动信号识别准确率。最后利用Φ-OTDR事件数据集进行验证,实验结果表明,该模式识别算法达到了95.6%的振动事件分类准确率。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR) 小波包分解 粒子群算法(PSO) 支持向量机(SVM) 模式识别
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机体表面振动信号影响因素关联性分析 被引量：1
12
作者 王国强 纪少波 +5 位作者 张志鹏 尹伟 姜颖 于秋晔 马荣泽 程勇 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期24-29,194,共7页
为了研究机体表面振动信号各影响因素的影响规律,在不同转速、转矩、润滑油温度及配缸间隙下,对比分析振动信号的峰值、方差、标准差及均方根等4个时域参数以及小波包分解得到的各频段能量的变化趋势。结果表明:随着转速的升高,燃烧压... 为了研究机体表面振动信号各影响因素的影响规律,在不同转速、转矩、润滑油温度及配缸间隙下,对比分析振动信号的峰值、方差、标准差及均方根等4个时域参数以及小波包分解得到的各频段能量的变化趋势。结果表明:随着转速的升高,燃烧压力峰值出现波动,在活塞惯性力的主导作用下,振动信号时域特征参数及频段5以上频率成分的能量呈增加的趋势;燃烧压力峰值随着转矩的增加而增大,振动信号时域特征参数及各频段能量均呈增加的趋势;随着润滑油温度的升高,在润滑油阻尼及燃烧压力的双重作用下,振动信号时域特征参数幅值整体呈降低的趋势,频段12以上频率成分的能量呈增加的趋势;随着配缸间隙的增加,密封性降低导致燃烧压力峰值减小,但由于活塞二次运动加剧,导致振动信号时域特征参数及频段5以上频率成分的能量呈现增加的趋势。 展开更多
关键词 活塞缸套摩擦副 机体振动信号 时域分析 小波包分解 燃烧状态
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基于核函数支持向量回归的盾构姿态预测方法 被引量：3
13
作者 薛飞 徐建 +5 位作者 许迎顺 吴坚 郭平 曾少翔 肖方初 李泽华 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期492-498,共7页
盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型... 盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型分析法筛选并清洗原始数据异常值,采用小波阈值去噪对数据训练集进行降噪处理,有效地提高了模型的性能。以可决系数R 2平均绝对误差MAE作为评价指标,评估了4种核函数的SVR盾构姿态预测效果。依托杭州某盾构工程,验证了该方法的有效性。研究结果表明:原始数据经过异常值清洗、小波阈值去噪后,线性核函数SVR预测表现最好,刀盘水平姿态的R 2和MAE分别达到0.930和8.180 mm,盾尾水平姿态的R 2和MAE分别达到0.949和7.061 mm。 展开更多
关键词 隧道 盾构 箱型分析法 小波阈值去噪 核函数 支持向量机
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小波分频自注意力Transformer图像去雨网络 被引量：3
14
作者 方思严 刘斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期259-273,共15页
针对视觉Transformer对高频信息捕捉能力弱以及目前许多图像去雨方法易丢失细节的问题,提出小波分频自注意力Transformer图像去雨网络(WFDST-Net)。小波分频自注意力Transformer(WFDST)作为WFDST-Net的主要模块,其利用不可分提升小波变... 针对视觉Transformer对高频信息捕捉能力弱以及目前许多图像去雨方法易丢失细节的问题,提出小波分频自注意力Transformer图像去雨网络(WFDST-Net)。小波分频自注意力Transformer(WFDST)作为WFDST-Net的主要模块,其利用不可分提升小波变换获取特征图的低频分量和高频分量,分别在低频和高频中进行自注意力交互,使模块从低频中学习恢复全局结构的能力,在高频中强化捕捉雨纹等线条细节的能力,增强对不同频域特征的建模能力。WFDST-Net采用U形架构并通过不可分提升小波变换获取多尺度特征,可在捕获不同形状高频雨纹的同时保证信息的完整性。相比其他图像去雨相关的Transformer,WFDST-Net具有更低的参数量。此外,提出VOCRain250数据集用于联合图像去雨和语义分割任务,该数据集比目前广泛使用的BDD150更具优势。实验表明,所提方法增强了视觉Transformer对不同频域信息的捕获能力,并在合成和真实数据集以及VOCRain250中的表现优于目前先进的去雨方法,能有效去除复杂雨纹并保留更多细节特征。 展开更多
关键词 图像去雨 TRANSFORMER 自注意力 不可分提升小波 频域
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基于改进小波变换的OTDR事件检测方法 被引量：3
15
作者 臧益鹏 李现勤 +3 位作者 吴松桂 葛菲 王炜廷 顾文华 《光通信技术》 北大核心 2024年第1期23-28,共6页
针对信号中噪声影响的问题,提出了基于改进小波变换的光时域反射仪(OTDR)事件检测方法。首先通过对小波去噪算法进行改进,获得新的阈值选取方式和阈值判断函数,然后结合小波模极大值法和斜率法定位测量光纤发生事件位置和光纤始末端位置... 针对信号中噪声影响的问题,提出了基于改进小波变换的光时域反射仪(OTDR)事件检测方法。首先通过对小波去噪算法进行改进,获得新的阈值选取方式和阈值判断函数,然后结合小波模极大值法和斜率法定位测量光纤发生事件位置和光纤始末端位置,计算事件衰减损耗的同时对事件进行分隔和误判消除。仿真和实验结果表明:所提方法的定位精准度较高,反射事件和非反射事件的计算位置偏差分别小于5 m和15 m;测量光纤的事件检测分析结果与光纤连接位置及光纤总长度相符。 展开更多
关键词 小波变换 光时域反射仪 小波去噪 事件检测 精准定位
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基于小波包降噪与特征投影的Φ-OTDR振动定位
16
作者 彭怀敏 陈宏滨 +3 位作者 陈平 张超 孙榕 蒋贺雷 《光通信技术》 北大核心 2024年第6期61-67,共7页
为建立通信光缆长度与地理位置数据库,提出一种基于小波包降噪与特征投影的相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)振动定位算法。该算法利用Φ-OTDR进行光缆长度定位,有效应对实际光缆线路中的干扰信号问题。通过小波包分解信号并应用阈值法降... 为建立通信光缆长度与地理位置数据库,提出一种基于小波包降噪与特征投影的相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)振动定位算法。该算法利用Φ-OTDR进行光缆长度定位,有效应对实际光缆线路中的干扰信号问题。通过小波包分解信号并应用阈值法降噪,同时基于敲击振动信号的频率特性,选取特定小波包,以其能量为特征向量进行投影,有效解调振动信号并抑制干扰。测试结果表明:相较于其它算法,所提算法的复杂度低、性能优异,可成功应用于嵌入式设备,实现了对20 km光缆的精确敲击定位。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 小波包分解 特征投影 资源清查
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低压直流配电网强弱电弧特征及检测算法 被引量：5
17
作者 刘国强 李国春 +2 位作者 郝亚楠 李贵海 吴中杰 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第2期94-102,共9页
直流电弧没有过零点特性,难以自行熄灭,易引发电气火灾,威胁直流配用电安全。通过搭建电弧模拟发生实验平台,采集不同电压下电弧信号,研究电弧电阻、电压等特性,分析了不同电压下电弧特征的差异性。以GB/T 35727—2017中低压直流配网标... 直流电弧没有过零点特性,难以自行熄灭,易引发电气火灾,威胁直流配用电安全。通过搭建电弧模拟发生实验平台,采集不同电压下电弧信号,研究电弧电阻、电压等特性,分析了不同电压下电弧特征的差异性。以GB/T 35727—2017中低压直流配网标称电压优选值为依据,研究220 V、750 V、1 500 V3种不同电压等级电弧检测特征,对比傅里叶、小波、奇异值分解等频域特性,最大值、最小值、平均值、标准差等时域特性,得到不同电压等级下电弧检测的优质判据,证明了不同时频域特征适用于不同的电压等级。结合神经网络模型,设计了适用于750 V系统的电弧检测算法,算法检测精度为99.12%。 展开更多
关键词 直流配电网 电弧 小波包 奇异值 时频域特性
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融合GNSS和加速度计的超高层建筑动态形变分析 被引量：1
18
作者 王帅 尹川 +1 位作者 孙昱 王坚 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第8期66-72,共7页
针对全球卫星导航系统(GNSS)在超高层建筑形变监测中存在的多路径误差严重、监测精度不可靠等问题,本文通过构建可调节Q因子小波变换的系统趋势分离与滤波去噪模型,构建基于Kalman滤波、RTS平滑的数据融合算法,从而进行GNSS与加速度计... 针对全球卫星导航系统(GNSS)在超高层建筑形变监测中存在的多路径误差严重、监测精度不可靠等问题,本文通过构建可调节Q因子小波变换的系统趋势分离与滤波去噪模型,构建基于Kalman滤波、RTS平滑的数据融合算法,从而进行GNSS与加速度计数据融合;利用可调因子Gabor小波变换实现融合位移中动态形变信息的提取,并与加速度计数据二次频域积分后的动态位移进行对比,验证融合模型的有效性。模拟试验结果表明,本文构建的融合位移算法可有效还原真实数据,融合位移数据的均方根误差为0.0885 mm,互相关系数为0.9934,信噪比为17.53。通过超高层实测数据进一步验证,本文方法实现了GNSS和加速度计数据的消噪与融合,能够提取融合数据中的动态形变信息,提高了形变监测的精度,为超高层建筑动态形变分析提供了有效方法。 展开更多
关键词 可调节因子的小波变换 卡尔曼滤波 频域积分 数据融合 超高层建筑
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基于小波熵特征融合和ISSA-BiTCN的直流输电故障定位 被引量：4
19
作者 李瑞灵 高学军 +2 位作者 王灿 余波 徐彦彬 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第26期11303-11313,共11页
特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模... 特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模糊、精度较低的问题,提出了一种基于小波包熵特征融合提取故障特征,再由改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的双向时域卷积网络(bidirectional time-domain convolution network,BiTCN)模型的故障定位方法。首先,利用小波包变换提取线模电压行波信号,利用信息熵刻画电压波形中的深层故障特征,形成熵特征融合特征向量构成的特征矩阵作为BiTCN模型的输入;其次,搭建并训练BiTCN模型,并利用ISSA的迭代寻优对其进行优化,最终实现三端混合直流输电线路故障的精确定位;最后,在PSCAD/EMTDC仿真平台中搭建系统模型,验证所提方法的可实施性。结果表明该方法定位精度较高,具有较好的泛化能力和鲁棒性,对高阻故障耐受能力较好。 展开更多
关键词 三端混合直流输电系统 小波包熵特征融合 改进麻雀搜索算法 双向时域卷积网络
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基于CNN的频域光学相干断层扫描图像多尺度特征融合方法
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作者 吕牡丹 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期149-154,共6页
在频域光学相干断层扫描图像处理过程中,主要采用递归神经网络实现特征融合,运算过程中存在着梯度消失情况,使得多尺度特征融合结果的MAP(平均精度)较低。因此,提出基于CNN(卷积神经网络)的频域光学相干断层扫描图像多尺度特征融合方法... 在频域光学相干断层扫描图像处理过程中,主要采用递归神经网络实现特征融合,运算过程中存在着梯度消失情况,使得多尺度特征融合结果的MAP(平均精度)较低。因此,提出基于CNN(卷积神经网络)的频域光学相干断层扫描图像多尺度特征融合方法。以生成对抗网络为核心建立扫描图像去噪所需的网络架构,通过原始图像域生成不包含噪声信息的高质量扫描图像。运用离散小波变换原理,将去噪后处理后的图像分解为多个子图像,通过构造灰度梯度共生矩阵,提取多尺度图像特征向量。从图像局部对比度和全局对比度入手,计算出图像自适应调节系数,以此来实现图像细节特征增强处理。最后,依托于卷积神经网络构建特征融合模型,通过对增强特征的匹配分析和衔接处理,得到多尺度特征融合结果。实验结果表明:新研究方法应用后,频域光学相干断层扫描图像多尺度特征融合结果的MAP值高于0.8,证明了其可以实现不同尺度特征的有效融合。 展开更多
关键词 CNN 频域光学相干断层扫描 特征提取 小波变换 自适应增强 特征融合
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