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Coupling denoising algorithm based on discrete wavelet transform and modified median filter for medical image 被引量:29
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作者 CHEN Bing-quan CUI Jin-ge +2 位作者 XU Qing SHU Ting LIU Hong-li 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第1期120-131,共12页
In order to overcome the phenomenon of image blur and edge loss in the process of collecting and transmitting medical image,a denoising method of medical image based on discrete wavelet transform(DWT)and modified medi... In order to overcome the phenomenon of image blur and edge loss in the process of collecting and transmitting medical image,a denoising method of medical image based on discrete wavelet transform(DWT)and modified median filter for medical image coupling denoising is proposed.The method is composed of four modules:image acquisition,image storage,image processing and image reconstruction.Image acquisition gets the medical image that contains Gaussian noise and impulse noise.Image storage includes the preservation of data and parameters of the original image and processed image.In the third module,the medical image is decomposed as four sub bands(LL,HL,LH,HH)by wavelet decomposition,where LL is low frequency,LH,HL,HH are respective for horizontal,vertical and in the diagonal line high frequency component.Using improved wavelet threshold to process high frequency coefficients and retain low frequency coefficients,the modified median filtering is performed on three high frequency sub bands after wavelet threshold processing.The last module is image reconstruction,which means getting the image after denoising by wavelet reconstruction.The advantage of this method is combining the advantages of median filter and wavelet to make the denoising effect better,not a simple combination of the two previous methods.With DWT and improved median filter coefficients coupling denoising,it is highly practical for high-precision medical images containing complex noises.The experimental results of proposed algorithm are compared with the results of median filter,wavelet transform,contourlet and DT-CWT,etc.According to visual evaluation index PSNR and SNR and Canny edge detection,in low noise images,PSNR and SNR increase by 10%–15%;in high noise images,PSNR and SNR increase by 2%–6%.The experimental results of the proposed algorithm achieved better acceptable results compared with other methods,which provides an important method for the diagnosis of medical condition. 展开更多
关键词 medical image image denoising discrete wavelet transform modified median filter coupling denoising
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Low complexity reconfigurable architecture for the 5/3 and 9/7 discrete wavelet transform
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作者 Xiong Cheng yi Tian Jinwen Liu Jian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第2期303-308,共6页
Efficient reconfigurable VLSI architecture for 1-D 5/3 and 9/7 wavelet transforms adopted in JPEG2000 proposal, based on lifting scheme is proposed. The embedded decimation technique based on fold and time multiplexin... Efficient reconfigurable VLSI architecture for 1-D 5/3 and 9/7 wavelet transforms adopted in JPEG2000 proposal, based on lifting scheme is proposed. The embedded decimation technique based on fold and time multiplexing, as well as embedded boundary data extension technique, is adopted to optimize the design of the architecture. These reduce significantly the required numbers of the multipliers, adders and registers, as well as the amount of accessing external memory, and lead to decrease efficiently the hardware cost and power consumption of the design. The architecture is designed to generate an output per clock cycle, and the detailed component and the approximation of the input signal are available alternately. Experimental simulation and comparison results are presented, which demonstrate that the proposed architecture has lower hardware complexity, thus it is adapted for embedded applications. The presented architecture is simple, regular and scalable, and well suited for VLSI implementation. 展开更多
关键词 VLSI discrete wavelet transform lifting scheme embedded decimation reeonfigurable.
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DETECTION OF TRANSIENT SIGNAL USING THE DISCRETE WAVELET TRANSFORM
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作者 Liu Zheng(Department of Information Electronics,Faculty of Engineering,Nagoya University, Nagoya, 464,Japan) 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第3期114-118,125,共6页
DETECTIONOFTRANSIENTSIGNALUSINGTHEDISCRETEWAVELETTRANSFORMLiuZheng(DepartmentofInformationElectronics,Facult... DETECTIONOFTRANSIENTSIGNALUSINGTHEDISCRETEWAVELETTRANSFORMLiuZheng(DepartmentofInformationElectronics,FacultyofEngineering,Na... 展开更多
关键词 信号检测 瞬态信号 dwt
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基于DWT-CNN-Informer模型的液压支架压力多步长预测
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作者 张传伟 张刚强 +1 位作者 路正雄 李林岳 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期57-63,共7页
为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神... 为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神经网络(CNN)模型提取频率特征;提取的频率特征输入Informer编码器,经位置编码和多头概率稀疏自注意力机制捕捉时序变化特征,并结合自注意力蒸馏减少特征冗余;将Informer解码器改为全连接层,直接输出各分量多步长预测结果;重构叠加各分量多步长预测结果得到液压支架压力多步长预测结果。研究结果表明:在预测步长分别为6,12,24时,DWT-CNN-Informer模型相比LSTM、Informer、CNN-Informer模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标上均表现出更高预测精度。研究结果为液压支架压力精准预测提供有效方法。 展开更多
关键词 液压支架压力 多步长预测 离散小波变换 CNN模型 Informer模型
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基于VMD-DWT的干涉型光谱成像仪干涉图滤波方法
5
作者 高翔宇 李娟 +3 位作者 于粲 刘润佳 耿鑫 王爽 《光子学报》 北大核心 2025年第4期162-177,共16页
为了更有效地分离出低频分量,提出了变分模态分解和离散小波变换联合滤波的方法。首先,通过皮尔逊相关系数法确定最优模态数;其次,对干涉图进行变分模态分解,筛选出能够表示低频分量的模态;然后,使用离散小波变换分离出模态中的残余信号... 为了更有效地分离出低频分量,提出了变分模态分解和离散小波变换联合滤波的方法。首先,通过皮尔逊相关系数法确定最优模态数;其次,对干涉图进行变分模态分解,筛选出能够表示低频分量的模态;然后,使用离散小波变换分离出模态中的残余信号,得到低频分量;最后,用干涉图减去低频分量,获得高频信息。利用环境减灾二号A卫星高光谱成像仪进行实验验证,结果表明:该方法的空间维复原光谱相对均方根误差相比于拟合法和经验模态分解分别降低了11.10%和4.17%。变分模态分解和离散小波变换联合滤波有效去除了干涉图的低频分量,提高了复原光谱精度。 展开更多
关键词 光谱学 光谱成像 干涉图 滤波 变分模态分解 离散小波变换
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基于DWT及Hampel滤波的心率检测方法
6
作者 孔维涛 欧阳锋 +1 位作者 张顺生 王文钦 《现代雷达》 北大核心 2025年第7期37-45,共9页
针对调频连续波(FMCW)雷达中的人体心率信号检测,提出一种基于Hampel滤波和离散小波变换的人体心率信号检测方法。首先,通过信号预处理从中频信号中提取包含心跳和呼吸的相位信息,消除直流偏置并完成相位解缠,利用Hampel滤波减小人体静... 针对调频连续波(FMCW)雷达中的人体心率信号检测,提出一种基于Hampel滤波和离散小波变换的人体心率信号检测方法。首先,通过信号预处理从中频信号中提取包含心跳和呼吸的相位信息,消除直流偏置并完成相位解缠,利用Hampel滤波减小人体静坐时的随机抖动对相位信号的影响;然后,基于离散小波变换从相位信号中得到心跳和呼吸信号;最后,进行心率估计并利用空间平滑滤波针对监测场景对估计结果进行平滑,以获取更高精度的心率估计结果。文中应用77 GHz FMCW雷达分别在简单和复杂室内环境内进行实验测试,结果表明该方法优于其他典型方法,且所得心率估计结果的平均误差值和平均误差率分别可达1.63 bpm和1.66%。 展开更多
关键词 调频连续波雷达 心率估计 Hampel滤波 离散小波变换
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基于MODWT-CEEMDAN-LSTM的短期光伏功率区间预测模型
7
作者 陈船宇 熊国江 +1 位作者 方厚康 罗颖勋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期416-424,共9页
针对光伏功率的波动性、随机性、间歇性,提出一种基于最大重叠小波变换(MODWT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率短期区间预测模型。首先利用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行二次分解... 针对光伏功率的波动性、随机性、间歇性,提出一种基于最大重叠小波变换(MODWT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率短期区间预测模型。首先利用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行二次分解得到本征模态函数(IMF)分量;再将这些IMF分量分别输入进LSTM进行分量预测并将分量预测结果重构得到点预测结果;最后利用分位数回归对点预测结果进行建模后得到区间预测结果。实际算例表明,时频域分解方法与频域分解方法的结合,使得该模型在3种天气情况下的光伏功率点预测和区间预测均表现出优异的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 深度学习 长短期记忆 最大重叠小波变换 自适应噪声完备集合经验模态分解
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粉碎机齿轮箱EEMD-DWT故障信号降噪及诊断分析 被引量:1
8
作者 孙畅 刘英明 +1 位作者 商微微 刘强 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期197-201,共5页
为了提高粉碎机齿轮箱故障诊断能力,综合运用集成经验模态(EEMD)算法和离散小波变换(DWT)的降噪技术,设计了一种通过EEMD-DWT进行降噪的新技术,确保在去除噪声的前提下可以保留有用特征。以EEMD-DWT方法降噪处理得到了光滑的信号,对信... 为了提高粉碎机齿轮箱故障诊断能力,综合运用集成经验模态(EEMD)算法和离散小波变换(DWT)的降噪技术,设计了一种通过EEMD-DWT进行降噪的新技术,确保在去除噪声的前提下可以保留有用特征。以EEMD-DWT方法降噪处理得到了光滑的信号,对信号波形的特征也实现理想复原,实现了优异降噪性能。研究结果表明:经过EEMD-DWT降噪后形成了具有明显冲击特征的波形,对幅值在零附近的噪声分量起到显著抑制效果,实现在去除噪声的条件下保留原有的振动特征。本设计的EEMD-DWT降噪方法与其它单独降噪方法相比具备更优降噪性能,能够满足粉碎机齿轮箱振动过程的实际降噪分析要求。该研究能够有效弥补EEMD在振动信号降噪方面的缺陷,提高齿轮箱的故障识别效率,也可应用到其它传动机构上,具有很高的推广价值。 展开更多
关键词 粉碎机 信号降噪 故障诊断 集成经验模态 离散小波变换
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基于CEEMD-IDWT的受载煤岩微震电压去噪算法 被引量:2
9
作者 李鑫 刘志勇 +4 位作者 杨桢 李昊 周婧 卜婧然 王艺儒 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期124-136,共13页
受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息,传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征,采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进... 受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息,传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征,采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进dmey小波(IDWT)算法相融合,提出一种新型CEEMD-IDWT联合去噪算法。该算法首先利用CEEMD算法对原始信号进行分解,然后对分解得到的IMF分量应用IDWT算法进行去噪处理,最终将处理过的分量进行重构得到去噪信号。利用仿真分析和单轴压缩实验对该算法的有效性进行验证,结果表明:CEEMD-IDWT联合算法在仿真分析中,相比传统算法信噪比最大提高204.5%,对于其他改进去噪算法信噪比最少提高11.8%,去噪能力具有明显优势;将该算法嵌入自研微震电压采集设备,在复合煤岩单轴压缩实验中得到的微震电压信号噪噪比仅为0.08975,实际去噪效果明显;经CEEMD-IDWT联合算法去噪之后的微震电压具有明显的变化特征,显著提升了信号去噪效果,有效避免了微震电压信号的失真,可以作为受载煤岩变形破裂微震电压信号去噪处理的理想算法,为煤岩动力灾害的准确预判提供了一种可靠且先进的技术参考。 展开更多
关键词 受载煤岩 微震电压 互补集合经验模态分解 改进dmey小波 去噪算法
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基于DWT-VMD混合信号分解技术的人体活动识别 被引量:3
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作者 陈金瑶 李瑞祥 +1 位作者 王星 施伟斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期736-749,共14页
在人类活动识别的应用环境中,从原始传感器数据中提取更加有效的特征仍具有挑战性。针对该问题,利用离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)和变分模式分解(Variational mode decomposition,VMD)的混合信号分解技术提取原始信号... 在人类活动识别的应用环境中,从原始传感器数据中提取更加有效的特征仍具有挑战性。针对该问题,利用离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)和变分模式分解(Variational mode decomposition,VMD)的混合信号分解技术提取原始信号中的显著特征向量。在UCI-HAR数据集与SCUT-NAA数据集上,利用多种机器学习分类算法,例如K近邻、随机森林、LightGBM和XGBoost,对DWT-VMD混合信号分解算法的有效性进行了实验。实验结果表明,与未使用混合信号分解技术相比,使用该技术后识别准确率均有所提高,其中UCI-HAR数据集分类准确率达到98.91%,与未加入分解算法相比提高了1.79%;SCUT-NAA数据集分类准确率达到95.52%,提高了3.2%。在人体活动识别中,利用DWT-VMD混合信号分解技术,能够提取原始信号中更有效的特征,提高识别准确率,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 人体活动识别 离散小波变换 变分模式分解 信号分解 机器学习
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基于DWT-DE变换和AHA-ELM算法的水稻叶片氮含量预测方法 被引量:1
11
作者 刘潭 王雯琦 +3 位作者 李子默 齐缘 郭忠辉 许童羽 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期306-313,共8页
为提供一种利用光谱数据对水稻氮素含量加以快速、无损、准确预测的方法,本文以东北水稻为研究对象,采集水稻3个生育期的高光谱数据,结合室内化学实验,为了提高氮素预测精度和模型可解释性,建立水稻氮素含量反演模型。将获取的高光谱数... 为提供一种利用光谱数据对水稻氮素含量加以快速、无损、准确预测的方法,本文以东北水稻为研究对象,采集水稻3个生育期的高光谱数据,结合室内化学实验,为了提高氮素预测精度和模型可解释性,建立水稻氮素含量反演模型。将获取的高光谱数据和相对应的水稻叶片氮素含量,首先通过低通滤波方法对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,采用耦合离散小波和一阶微分变换(DWT-DE变换)对光谱数据进行降维,并分别与主成分分析(PCA)、离散小波多尺度分解方法进行对比。以降维后的结果作为输入,实测叶片氮素含量为输出,分别建立极限学习机(ELM)、粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和人工蜂鸟算法优化的极限学习机(AHA-ELM)反演模型,对水稻叶片氮素含量进行预测和验证。结果表明,采用耦合离散小波和一阶微分变换结果建立的AHA-ELM模型预测精度最高,预测效果优于ELM和PSO-SVM模型,训练集决定系数R^(2)为0.8064,RMSE为0.3251 mg/g,验证集R^(2)为0.7915,RMSE为0.3620 mg/g。鉴于此,本文提出的经DWT-DE变换建立的AHA-ELM模型在快速检测水稻氮素含量中有显著优势,可为水稻精准变量施肥提供参考。 展开更多
关键词 水稻 氮素含量 高光谱 耦合离散小波和一阶微分变换 人工蜂鸟优化 极限学习机
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基于DWT-CNN-LSTM逐日气温预测模型研究
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作者 樊姝琪 刘慧铭 +2 位作者 庄润杰 王诗雨 温永仙 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1063-1073,共11页
气温的准确预测对人类生产生活、农业等方面至关重要。针对传统气温预测方法难以捕捉数据的动态变化、预测精度差等问题,提出了一种融合离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network... 气温的准确预测对人类生产生活、农业等方面至关重要。针对传统气温预测方法难以捕捉数据的动态变化、预测精度差等问题,提出了一种融合离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合气温预测模型。首先,利用DWT对原始气温观测数据进行分解与重构;其次,使用CNN进行特征提取,使用LSTM对提取的特征信息进行处理,以实现气温预测。同时采用均方根误差、平均绝对值误差和决定系数作为评价指标;最后,使用气温观测数据验证所提模型的有效性,并分别与LSTM模型、CNN-LSTM模型和DWTLSTM模型进行对比分析。实验结果表明,与LSTM模型、CNN-LSTM模型和基于离散小波变换的LSTM模型相比,DWT-CNN-LSTM模型分别将RMSE降低了1.00924,1.00274,0.10023,MAE降低了0.91836,0.86265,0.14489,R^(2)提高了0.04703,0.04662,0.00400,验证了该模型在气温预测中的有效性。这一结果为气温预测领域提供了新的参考依据,并有望在未来得到更广泛的应用。 展开更多
关键词 气温预测 时间序列 离散小波变换 卷积神经网络 长短期记忆网络
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面向工业用户的混合DWT-DE-RNN电力负荷预测
13
作者 陆心怡 关艳 +1 位作者 高曦莹 王馨璐 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第10期73-78,共6页
电力负荷短期预测对于电力行业规划发展具有重要意义。随着电力市场的改革发展,电力负荷的短期预测对于工业制造型企业有效降低用能成本显得极为重要。然而,实际荷载序列数据体现出多重复杂特性,例如非线性、非平稳性和时间变化等因素... 电力负荷短期预测对于电力行业规划发展具有重要意义。随着电力市场的改革发展,电力负荷的短期预测对于工业制造型企业有效降低用能成本显得极为重要。然而,实际荷载序列数据体现出多重复杂特性,例如非线性、非平稳性和时间变化等因素影响。这里提出一种由离散小波变换(DWT)、差分进化算法(DE)和径向基函数神经网络(RBFNN)组成的三级混合集成短期负荷预测方法。DWT用于分解负荷数据以获得良好的用电特征;DE用于获得RBFNN预测所需的最佳可调参数。使用PJM公用数据集2001年负荷数据和辽宁省某地工业园区2015年整年数据对这里混合集成方法(DWT-DE-RBFNN)进行了评估。将DWT-DE-RBFNN方法与其他三种主流耦合方法(RBFNN、BPNN、SaDE-ELM)进行了比较。统计分析表明,这里所提方法在MAPE、MAD和RMSE的三种标准尺度上表现出更好的预测精度,体现了该方法的先进性。 展开更多
关键词 混合短期负荷预测 离散小波变换 差分进化 径向基函数神经网络
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用于动态场景高动态范围成像的局部熵引导的双分支网络
14
作者 黄颖 李昌盛 +1 位作者 彭慧 刘苏 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期204-213,共10页
针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络。首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信... 针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络。首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信息以及高频运动相关信息,以便于网络有针对性地处理曝光以及主体移动;其次,对于低频光照相关信息分支,设计一个利用图像局部熵计算注意力的模块来引导网络减少细节不足的曝光特征的提取;对于高频运动相关信息分支,引入一个轻量级的特征对齐模块来进行场景的一致性对齐,从而减少运动特征的提取;最后,结合通道注意力构建时域自注意力模块,从而加强曝光图像序列在时间域之间的相互依赖关系,以进一步提高结果质量。在公开数据集Kalantari、Sen、Tursun上进行评估。在Kalantari数据集上的实验结果表明,与最新的一些方法对比,所提网络以PSNR-l为42.20 dB的成绩取得第一,SSIM-l为0.988 9的成绩取得第三。结合其余数据集上的实验结果可知,所提网络可以有效减少曝光失真以及运动伪影,并生成细节多、视觉效果佳的图像。 展开更多
关键词 高动态范围成像 局部熵 注意力机制 离散小波变换 图像信息分离
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基于振动数据驱动的深小孔退钻时机识别方法
15
作者 梁杰 范文浩 高琳 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1367-1377,共11页
在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实... 在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实验平台及信号采集设备,进行了恒进给钻削实验并采集得到了断裂信号;然后,通过小波变换揭示了断裂信号的时频变化特征,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)实现了对特征信号的重构目的;接着,将模糊熵特征评价指标与滑动窗口重叠采样进行了结合,计算并分析了模糊熵随钻削深度的变化趋势;最后,采用实验验证了不同切削参数和退钻模式下识别方法的有效性。研究结果表明:在正常钻削工况下,工件与主轴处高频振动信号的模糊熵值分别稳定于0.01和0.0015阈值线以下,当钻头进入断裂临界状态时,两测点的模糊熵值均呈现持续上升趋势,并最终超出阈值线;以钻削过程模糊熵标准差最小为优化目标,得到了两种退钻模式下的最优切削参数,相较于传统依赖经验的固定深度啄钻方法,优化后的两种切削参数在效率上分别提高了41.8%和36.7%。振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法能有效识别不同退钻模式和切削参数下的退钻时机,且其识别准确性不受测量位置影响,具有较好的鲁棒性。优化后的切削参数为螺栓保险丝孔高效率加工提供了参考依据。 展开更多
关键词 数据驱动 钻削 最大重叠离散小波变换 滑动窗口 模糊熵 全因子实验设计
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基于CWT和DWT相结合的谐波检测 被引量:12
16
作者 陈欢 何怡刚 +2 位作者 肖建平 刘茂旭 王东楼 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第20期71-75,共5页
提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的... 提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的谐波成分利用DWT来检测谐波幅值,并通过Matlab软件进行了仿真分析。仿真结果表明该方法有效地解决了基于离散小波变换的谐波检测方法中谐波次数未知而无法确定分解层数的难题,并能精确可靠检测各次谐波频率和相应的幅值。因此,CWT和DWT相结合是一种有效的电力系统谐波检测方法。 展开更多
关键词 谐波检测 小波变换 连续小波变换 离散小波变换
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基于DWT的3D点云模型数字水印算法 被引量:8
17
作者 吴颖斌 耿国华 贺毅岳 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期151-152,155,共3页
提出一种基于离散小波变换(DWT)的3D点云模型数字水印算法。选取3D点云模型各点到模型重心距离值的一维DWT低频信号部分,进行水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法嵌入数据量大,算法简单且容易实现,同时对仿射变换、重排序攻击、简化、... 提出一种基于离散小波变换(DWT)的3D点云模型数字水印算法。选取3D点云模型各点到模型重心距离值的一维DWT低频信号部分,进行水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法嵌入数据量大,算法简单且容易实现,同时对仿射变换、重排序攻击、简化、剪切和噪声等变形攻击具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 点云模型 网格模型 数字水印 鲁棒性 离散小波变换 透明性
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基于DWT和PNN的印刷过程实时监测和故障诊断 被引量:6
18
作者 鄢腊梅 管力明 +1 位作者 胡更生 何宏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期236-239,共4页
提出了一种新的基于离散小波变换和概率神经网络的印刷过程振动信号的实时监测和故障诊断系统。利用小波包分解技术对印刷过程振动信号进行降噪处理,并选择特殊频段进行小波包重构,有效捕捉和分离了处于信号不同频段的印刷过程振动信号... 提出了一种新的基于离散小波变换和概率神经网络的印刷过程振动信号的实时监测和故障诊断系统。利用小波包分解技术对印刷过程振动信号进行降噪处理,并选择特殊频段进行小波包重构,有效捕捉和分离了处于信号不同频段的印刷过程振动信号故障特征分量。对提取的故障特征参数应用概率神经网络映射,实现对印刷过程振动信号运行状态的实时监测和故障诊断。仿真结果表明,该诊断方法快速、准确且易于工程实现。 展开更多
关键词 离散小波变换 概率神经网络 故障诊断 印刷过程
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基于DD-DWT和Log-Logistic参数回归的癫痫脑电自动识别方法 被引量:11
19
作者 李明阳 陈万忠 张涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1368-1377,共10页
针对现有癫痫脑电(EEG)识别算法分类模式单一、普适性不强的问题,提出了一种新的基于双密度离散小波变换(DDDWT)和Log-Logistic参数回归(LLPR)的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD-DWT算法的分解特性,还建立了脑电信号的LLPR模型,并... 针对现有癫痫脑电(EEG)识别算法分类模式单一、普适性不强的问题,提出了一种新的基于双密度离散小波变换(DDDWT)和Log-Logistic参数回归(LLPR)的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD-DWT算法的分解特性,还建立了脑电信号的LLPR模型,并将二者有机的结合,从而更好的发挥算法的优势。滤波后脑电信号由DD-DWT进行6层分解,提取各子频带系数的小波域能量波形,并结合LLPR模型计算尺度参数α和形状参数β以表征信号,将构成的特征向量送入遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)得出识别结果,从而实现脑电信号的自动识别。所提方法在处理A\D\E与AB\CD\E两种多模式脑电分类问题时,识别率分别为98.90%和97.75%。实验结果表明,所提算法更符合实际应用需求,可以较好地解决多类脑电信号识别问题,具有良好的普适能力和分类性能。 展开更多
关键词 癫痫 脑电 双密度离散小波变换 Log-Logistic参数回归模型
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基于DWT和均值量化的音频水印算法 被引量:13
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作者 汪飞 檀结庆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期444-446,共3页
提出基于小波包的离散小波变换和均值量化的音频水印算法。该算法的主要特点是:1)将音频信号根据嵌入的水印图像大小自适应地分段。利用Arnold变换对水印图像进行预处理,消除水印图像的相关性,提高图像的抗攻击性。2)采用小波包的离散... 提出基于小波包的离散小波变换和均值量化的音频水印算法。该算法的主要特点是:1)将音频信号根据嵌入的水印图像大小自适应地分段。利用Arnold变换对水印图像进行预处理,消除水印图像的相关性,提高图像的抗攻击性。2)采用小波包的离散小波变换,增加嵌入和提取效率,提高水印的透明性。3)水印信息嵌入到均值中,有较好的不可感知性。仿真实验表明:嵌入水印后音频的不可感知性较高,能够有效地抗击有损压缩、低通滤波和剪切等攻击。 展开更多
关键词 音频水印 ARNOLD变换 小波变换 均值量化
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