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基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法 被引量：5
1
作者 马星河 师雪琳 赵军营 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期53-63,共11页
针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首... 针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。 展开更多
关键词 MEMS传感器 鹈鹕优化算法 变分模态分解 小波阈值 余弦相似度
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基于WT-CNN-BiLSTM模型的日前光伏功率预测 被引量：9
2
作者 杨建 常学军 +2 位作者 姚帅 裴震宇 顾波 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期61-69,79,共10页
光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此,提出了一种日前光伏功率预测方法,利用小波变换(wavelet transform,WT)将数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和光伏功率数据分解为具有时间信息的... 光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此,提出了一种日前光伏功率预测方法,利用小波变换(wavelet transform,WT)将数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据,消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性,利用双向长短期记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)模型获取输入数据序列的时间相关性,构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象,在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM(long-short term memory)模型、GRU(gated recurrent unit)模型以及PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)模型的预测结果,计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 小波变换 卷积神经网络 双向长短期记忆网络
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基于Log-WT的人脸图像超分辨率重建 被引量：5
3
作者 乔建苹 刘琚 +1 位作者 闫华 孙建德 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1276-1280,共5页
目前已有的基于学习的人脸超分辨率图像重建算法大都对亮度变化特别是阴影非常敏感,针对这一缺点,该文提出了一种不随光照变化的图像表示方法——对数-小波变换(Log-WT),并在此基础上构造了一种新的人脸超分辨率图像重建算法。该方法首... 目前已有的基于学习的人脸超分辨率图像重建算法大都对亮度变化特别是阴影非常敏感,针对这一缺点,该文提出了一种不随光照变化的图像表示方法——对数-小波变换(Log-WT),并在此基础上构造了一种新的人脸超分辨率图像重建算法。该方法首先利用Log-WT变换提取低分辨率图像与光照无关的内在特性,然后借助流形学习的思想建模高分辨率图像和低分辨率图像之间的关系,并对其加入人脸图像的"专用"先验约束,从而同时实现了超分辨率重建和图像增强。仿真结果表明该算法有效克服了传统方法受光照因素影响的缺点,在提高图像分辨率的同时克服了光照因素的影响,特别是对阴影效应的消除具有明显效果,将该方法应用于人脸识别,有效提高了识别率。 展开更多
关键词 人脸超分辨率 Log-wt变换 流形学习 阴影消除
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基于RDT和WT方法识别超高层建筑的模态参数 被引量：7
4
作者 申建红 李春祥 李锦华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期66-70,共5页
超高层建筑风致振动相关的动态参数尤其是阻尼比数据资料的缺乏会增加设计阶段动态参数准确选取的难度。因而,现役超高层建筑动态响应的实测与参数识别对这些动态数据资料的补充和设计准确性的校验是十分必要的。将基于强风作用下超高... 超高层建筑风致振动相关的动态参数尤其是阻尼比数据资料的缺乏会增加设计阶段动态参数准确选取的难度。因而,现役超高层建筑动态响应的实测与参数识别对这些动态数据资料的补充和设计准确性的校验是十分必要的。将基于强风作用下超高层建筑——上海金茂大厦动态响应的现场实测,使用Morlet小波变换并且结合随机减量技术(RDT)识别上海金茂大厦的固有频率和阻尼比。数值结果表明,上海金茂大厦固有频率的识别非常精确,但发现阻尼比的识别随着阶数的升高其标准差有增大的趋势。 展开更多
关键词 随机减量技术(RDT) 小波变换(wt) 超高层建筑 模态参数识别 风致振动
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基于WT特征增强的cICA带式输送机齿轮箱故障诊断 被引量：5
5
作者 冷军发 荆双喜 王志阳 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期796-802,共7页
约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某... 约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮故障特征,尤其是微弱低频故障特征。为矿用齿轮箱多通道振动状态监测与故障诊断提供了一种新的有效手段和途径。 展开更多
关键词 带式输送机齿轮箱 故障特征提取 小波变换 约束独立分量分析
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基于RLS和WT的逐日太阳辐射度预测模型研究 被引量：6
6
作者 王晓兰 葛鹏江 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期433-438,共6页
提出基于递推最小二乘法和小波变换的逐日太阳辐射度预测模型,根据气象数据,对不同的气候条件按照相似的日类型进行分类;对不同的日类型,建立不同的预测模型。结果表明:在日类型基础上,建立的递推最小二乘法与小波变换模型具有较高预测... 提出基于递推最小二乘法和小波变换的逐日太阳辐射度预测模型,根据气象数据,对不同的气候条件按照相似的日类型进行分类;对不同的日类型,建立不同的预测模型。结果表明:在日类型基础上,建立的递推最小二乘法与小波变换模型具有较高预测精度,在日照较充足的晴天,其预测精度明显高于阴天及雨天的预测精度。 展开更多
关键词 太阳辐射度 递推最小二乘法 小波变换 日类型
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WT-ANFIS在孤岛检测中的应用研究 被引量：3
7
作者 周皓 李维刚 +2 位作者 童朝南 李伟力 茆美琴 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期35-42,共8页
针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输出的电流信号和公共耦合点处的电压信号,再将该电流信号和电... 针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输出的电流信号和公共耦合点处的电压信号,再将该电流信号和电压信号分别进行小波变换,然后通过对各尺度上的细节信号进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,最后该特征向量通过模糊神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象。仿真与实验结果表明,该方法在并网逆变器功率与本地负载功率匹配及失配的多种条件下均能有效识别,具有检测速度快,盲区小,对电能质量无影响等优点,并且适合于单相、三相光伏并网系统。 展开更多
关键词 孤岛检测 小波变换 模糊神经网络 细节信号 特征向量
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基于STFT和WT的SAR干扰抑制算法 被引量：5
8
作者 张双喜 张磊 +2 位作者 刘艳阳 邢孟道 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1581-1588,共8页
窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达(SAR)中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法... 窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达(SAR)中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法首先把SAR回波数据变换到短时傅里叶谱域再把短时傅里叶谱域数据变换到小波域,然后在小波域中采用恒虚警(CFAR)检测方法对小波系数进行干扰识别和干扰抑制,接着把干扰抑制后的小波系数变换到SAR原始回波数据域,利用常规的SAR成像算法进行成像处理,最后得到清晰无干扰的SAR图像.该算法在干扰抑制过程中对有用回波信号造成的损失比较小,并且可以有效地抑制时变的NBI和WBI.结合仿真和实测数据的处理,经过实验分析验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 窄带干扰 宽带干扰 干扰抑制 小波变换 短时傅里叶变换
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基于WT与cICA的齿轮箱低频故障特征提取 被引量：2
9
作者 冷军发 王志阳 +1 位作者 陈会涛 荆双喜 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1037-1042,共6页
齿轮箱低频故障信号易受到高频振动及强噪声等因素的干扰,测量信号中隐藏的有效低频故障特征比较微弱,再考虑到源噪声的影响,则约束独立分量分析直接提取低频故障特征的效果很差。为此提出了基于小波变换与约束独立分量分析的齿轮箱低... 齿轮箱低频故障信号易受到高频振动及强噪声等因素的干扰,测量信号中隐藏的有效低频故障特征比较微弱,再考虑到源噪声的影响,则约束独立分量分析直接提取低频故障特征的效果很差。为此提出了基于小波变换与约束独立分量分析的齿轮箱低频故障特征提取方法,通过对测量信号的小波多分辨率分解,有针对性地选择小波系数重构,提高了信噪比和非高斯性,从而增强了约束独立分量分析方法提取齿轮箱低频故障特征的效果。而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。断齿与局部断齿的低频故障特征提取试验结果表明,提出的方法能有效降低高频振动及源噪声等因素的干扰,提取出齿轮箱的低频故障特征,尤其是微弱低频故障特征,为齿轮箱低频故障特征提取与故障诊断提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 齿轮箱 低频故障特征提取 小波变换 约束独立分量分析
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基于SVC和wavelet-transform的图像脉冲噪声自适应新滤波器 被引量：2
10
作者 陆丽婷 朱嘉钢 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期477-479,共3页
利用小波变换可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先... 利用小波变换可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先的SVC滤波器有明显的改善。 展开更多
关键词 图像恢复 脉冲噪声 小波变换 支持向量分类
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桥梁GNSS-RTK变形监测数据的CEEMDAN-WT联合降噪法 被引量：21
11
作者 熊春宝 王猛 于丽娜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期12-18,共7页
在桥梁GNSS-RTK变形监测中,监测信号会被多路径噪声误差所影响。针对上述问题,提出了自适应经验模态分解(CEEMDAN)和小波变换(WT)相结合的方法对桥梁GNSS-RTK监测数据进行降噪处理。采用CEEMDAN对振动响应进行分解得到本征模态函数(IMF... 在桥梁GNSS-RTK变形监测中,监测信号会被多路径噪声误差所影响。针对上述问题,提出了自适应经验模态分解(CEEMDAN)和小波变换(WT)相结合的方法对桥梁GNSS-RTK监测数据进行降噪处理。采用CEEMDAN对振动响应进行分解得到本征模态函数(IMFs),利用相关系数鉴别出有效的IMFs,同时利用WT中的不同小波基对其余噪声与信号共存的IMFs进行阈值降噪,最后对信号进行重组。通过对模拟试验和基于GNSS-RTK的海河斜拉桥实测数据进行处理,结果表明,CEEMDAN相比于EEMD能有效解决模态混叠问题,CEEMDAN与WT相结合的方法对桥梁监测数据具有良好的降噪效果,能成功提取到桥梁真实位移信息。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统实时动态(GNSS-RTK) 桥梁监测 基于自适应噪声的完全经验模态分解(CEEMDAN) 小波变换(wt) 数据降噪
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CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究 被引量：15
12
作者 颜宏文 卢格宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期224-230,共7页
由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和... 由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的预测结果重构得到最终的预测结果。通过实验与其他4个风速预测模型进行比较,所提出的模型预测的绝对平均百分比误差(MAPE)最小,为2.484%,表明在短期风速预测方面CEEMD-WT-CNN模型有较好的性能。 展开更多
关键词 完备总体经验模态分解 小波变换 卷积神经网络 短期风速预测 固有模态分量 二次去噪
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结合WT预处理的近红外光谱PLS算法预测鲜枣糖度
13
作者 汪西原 马毅 刘丹 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第30期18971-18973,18977,共4页
[目的]研究结合WT预处理的近红外光谱PLS算法模型预测鲜枣糖度的方法。[方法]用S-G、MSC、FD、SD、WT和WT+MSC 6种预处理法,SMLR、PCR和PLS 3种算法模型,对60个鲜枣样品的近红外光谱数据进行预处理、糖度预测和建模精度分析,建立最佳算... [目的]研究结合WT预处理的近红外光谱PLS算法模型预测鲜枣糖度的方法。[方法]用S-G、MSC、FD、SD、WT和WT+MSC 6种预处理法,SMLR、PCR和PLS 3种算法模型,对60个鲜枣样品的近红外光谱数据进行预处理、糖度预测和建模精度分析,建立最佳算法的数学模型。[结果]在鲜枣糖度近红外光谱预处理阶段引进小波变换方法去除导数光谱噪声,得到了很好的去噪效果。不同的小波函数、分解尺度使消噪的结果有所不同。与常见的光谱预处理法相比,在选用db4-3小波函数、默认阈值情况下,采用WT+MSC预处理及建模算法为PLS时所建立的模型最好,其相关系数R为0.919 02,校正集标准差RMSEC为0.863,预测集标准差RMSEP为1.71。[结论]结合小波变换预处理的PLS算法模型可有效预测鲜枣糖度,改善模型的预测精度。 展开更多
关键词 近红外光谱 小波变换 偏最小二乘法 鲜枣 糖度
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基于WT-2DICA与改进Fisher算法的人脸识别
14
作者 甘俊英 李春芝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期212-214,共3页
小波变换与二维独立元分析(WT-2DICA)能有效提取人脸图像的高阶统计信息,但不能很好地识别受污损的人脸图像。改进Fisher算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题。该文结合2种算法的优点,融合改进Fisher算法的最... 小波变换与二维独立元分析(WT-2DICA)能有效提取人脸图像的高阶统计信息,但不能很好地识别受污损的人脸图像。改进Fisher算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题。该文结合2种算法的优点,融合改进Fisher算法的最佳投影方向与WT-2DICA算法的独立基子空间,获得了融合投影方向。实验结果表明,该融合算法具有较好的分类性能。 展开更多
关键词 改进Fisher算法 小波变换与二维独立元分析 分类器融合 人脸识别
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并行多分辨率子波变换（WT）及其实现方法研究I．理论部分
15
作者 李骏 胡家升 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 1995年第1期34-39,共6页
子波变换是一种新的信号（图像）处理方法，它不再采用固定的积分核，其积分变换基底由母函数通过扩和位移操作来产生，因而具有很多与傅立叶变换根本不同的性质。本文给出了子波变换的一般理论，描述了一种新的母函数归一化方法，并推... 子波变换是一种新的信号（图像）处理方法，它不再采用固定的积分核，其积分变换基底由母函数通过扩和位移操作来产生，因而具有很多与傅立叶变换根本不同的性质。本文给出了子波变换的一般理论，描述了一种新的母函数归一化方法，并推导了在此情况下逆变换存在的条件。 展开更多
关键词 子波变换 信号处理 母函数 归一化 信号分析
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WT-U-Net++:基于小波变换的表面缺陷检测网络 被引量：2
16
作者 何国欢 朱江平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3260-3266,共7页
针对传统机器视觉算法在表面缺陷检测中精度低、无法适应环境变化和噪声影响的问题,提出一种基于小波变换(WT)的改进UNet++——WT-U-Net++。首先,由WT获取缺陷图像的高频与低频分量,再通过多尺度模块MCI(Mix-Conv Inception)提取高、低... 针对传统机器视觉算法在表面缺陷检测中精度低、无法适应环境变化和噪声影响的问题,提出一种基于小波变换(WT)的改进UNet++——WT-U-Net++。首先,由WT获取缺陷图像的高频与低频分量,再通过多尺度模块MCI(Mix-Conv Inception)提取高、低频分量的细节特征;其次,将MCI模块提取到的细节特征与原始图像融合,并将融合结果作为改进UNet++的输入;再次,在UNet++的下采样阶段引入通道注意力模块,从而使网络在捕获更多上下文语义信息的同时提高跨层特征级联的质量,而在上采样阶段采用反卷积恢复更多的缺陷细节信息;最后,从UNet++的多个输出中选择最佳结果作为检测结果。在铁轨、磁瓦、硅钢油污这3个公开缺陷数据集上的实验结果表明,相较于次优的UNet++,WT-U-Net++的交并比(IoU)分别提高了7.98%、4.63%和8.74%,相似度度量指标(DSC)分别提高了4.26%、2.99%和4.64%。 展开更多
关键词 UNet++ 表面缺陷检测 小波变换 通道注意力 反卷积
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低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别 被引量：1
17
作者 牛瑞婷 严天峰 +1 位作者 高锐 王映植 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期204-215,共12页
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-Mo... 将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。 展开更多
关键词 调制识别 卷积神经网络 小波变换 深度学习 低信噪比
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小波变换-人工神经网络用于烟酸片的近红外快速、无损定量测定 被引量：6
18
作者 高鸿彬 相秉仁 +1 位作者 李睿 刘浩 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期326-329,共4页
目的：研究采用近红外漫反射光谱法结合小波变换-人工神经网络算法用于烟酸片的无损含量测定。方法：所有光谱通过载有InGaAs检测器和光纤探头的傅立叶变换近红外装置获得。所有样品在12000cm^-1到4000cm^-1扫描，每个样品光谱扫描64次... 目的：研究采用近红外漫反射光谱法结合小波变换-人工神经网络算法用于烟酸片的无损含量测定。方法：所有光谱通过载有InGaAs检测器和光纤探头的傅立叶变换近红外装置获得。所有样品在12000cm^-1到4000cm^-1扫描，每个样品光谱扫描64次，光谱预处理采用一阶导数。特定波段7999．599～3999．8cm^-1用于建模，线性范围：50％～150％。结果：预示集平均回收率100．06％，RSD％为1．5。为确证近红外漫反射光谱法应用的可行性，预示集与参比方法紫外分光光度法测定结果进行比较，采用配对比较t检验，近红外法与紫外光谱法比较无显著性差异。结论：近红外漫反射光谱法快速，简便，无损，能够用于烟酸片含量测定。 展开更多
关键词 近红外漫反射光谱法 烟酸片 小波变换 人工神经网络
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一种利用子波变换多尺度分辨特性的信号消噪技术 被引量：48
19
作者 王俊 陈逢时 张守宏 《信号处理》 CSCD 北大核心 1996年第2期105-109,104,共6页
本文基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用子波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性设计了一种实用的子波消噪方法，对不同信号的仿真结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，同时又能保持... 本文基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用子波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性设计了一种实用的子波消噪方法，对不同信号的仿真结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，同时又能保持对突变信息的良好分辨率，适合于一类非平稳信号进行时变处理． 展开更多
关键词 子波变换 奇异性 信息处理 信号消噪
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验证小波变换行波故障测距法的现场试验 被引量：19
20
作者 郑健超 陈祥训 +5 位作者 覃剑 邹刚 淡文刚 吴成琦 李树忠 吴俊山 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期26-29,共4页
一般行波故障测距法较少考虑行波传播的色散情况 ,没有很好解决如何精确确定行波的到达时间和行波传播速度等问题 ,使测距精度受到影响。为解决现有行波法的不足 ,提出一种新的利用小波变换技术进行双端行波测距的方法 ,并用大型现场短... 一般行波故障测距法较少考虑行波传播的色散情况 ,没有很好解决如何精确确定行波的到达时间和行波传播速度等问题 ,使测距精度受到影响。为解决现有行波法的不足 ,提出一种新的利用小波变换技术进行双端行波测距的方法 ,并用大型现场短路试验对该方法的可行性及实际测距精度进行了验证。文章介绍了现场短路试验的有关情况以及部分试验数据的整理和分析结果 ,对小波变换测距法与传统行波测距法进行了比较。试验结果表明 ,小波变换测距法比传统行波测距法更准确 ,且故障时不受电压相角等因素的影响 ,定位精度在 30 0 m以内 ,因此 ,将小波变换应用于行波故障测距是可行的。 展开更多
关键词 小波变换 故障测距 行波 输电线路 现场试验
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