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小波域Wiener滤波器信号的去噪方法被引量：1: 1; 作者李锵滕建辅 +1 位作者李士心肖志涛《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期334-337,共4页; 提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波阈值法的去噪效果.引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡.结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的.; 关键词信号处理小波域 WIENER滤波器平移不变小波伪吉伯斯震荡小波阈值去噪方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

测量系统小波与神经网络联合去噪研究被引量：8: 2; 作者石立华陈彬 +1 位作者周璧华高成《计量学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期52-56,共5页; 本文将神经网络的非线性阈值单元和训练方法引入小波去噪中 ,提出了一种具有阈值自学习能力的小波与神经网络联合去噪方法。这一方法的去噪阈值能够根据训练信号进行学习 ,有利于针对实际系统寻找较优的去噪阈值 ,适用于对确定系统的测... 展开更多; 关键词小波变换神经网络测量系统噪声信号检测阈值自学习小波去噪方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

细砂岩声发射全波形特征及频谱分析被引量：5: 3; 作者常新科吴顺川 +1 位作者程海勇傅鑫《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2022年第7期118-125,共8页; 针对细砂岩在不同应力下的破坏模式和裂纹扩展规律等问题,采用单轴压缩、定角压剪和巴西劈裂的方式对细砂岩进行加载试验,采集各试样加载过程的声发射全波形,并基于小波阈值去噪方法对原始波形去噪处理后,再采用快速傅里叶变换获得信号... 展开更多; 关键词细砂岩裂纹扩展声发射小波阈值去噪方法全波形主频次主频; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型被引量：18: 4; 作者陈烨高亚静张建成《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期131-136,共6页; 利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机... 展开更多; 关键词风电二维小波阈值去噪方法离散HOPFIELD 模式识别广义回归神经网络非线性组合预测模型去噪支持向量机神经网络预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波域Wiener滤波器信号的去噪方法被引量：1: 1; 作者李锵滕建辅李士心肖志涛; 机构天津大学电子信息工程学院天津大学电气与自动化工程学院; 出处《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期334-337,共4页; 基金天津大学"985"基金资助项目(X30205).; 文摘提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波阈值法的去噪效果.引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡.结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的.; 关键词信号处理小波域 WIENER滤波器平移不变小波伪吉伯斯震荡小波阈值去噪方法; Keywords threshold denoising Wiener filter translation invariant wavelet; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名测量系统小波与神经网络联合去噪研究被引量：8: 2; 作者石立华陈彬周璧华高成; 机构解放军理工大学工程兵工程学院电磁脉冲研究室; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期52-56,共5页; 基金国家自然科学基金 ( 5 990 80 14 ); 文摘本文将神经网络的非线性阈值单元和训练方法引入小波去噪中 ,提出了一种具有阈值自学习能力的小波与神经网络联合去噪方法。这一方法的去噪阈值能够根据训练信号进行学习 ,有利于针对实际系统寻找较优的去噪阈值 ,适用于对确定系统的测量信号进行去噪。文中给出了相应的训练算法并对该方法的有效性进行了检验。; 关键词小波变换神经网络测量系统噪声信号检测阈值自学习小波去噪方法; Keywords Wavelet transform Neural network Denoising; 分类号 TN911.23 [电子电信—通信与信息系统] O174.2 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名细砂岩声发射全波形特征及频谱分析被引量：5: 3; 作者常新科吴顺川程海勇傅鑫; 机构昆明理工大学国土资源工程学院北京科技大学土木与资源工程学院; 出处《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2022年第7期118-125,共8页; 基金国家自然科学基金项目(51774020,51934003) 云南省高校科技创新团队支持计划项目云南省创新团队项目。; 文摘针对细砂岩在不同应力下的破坏模式和裂纹扩展规律等问题,采用单轴压缩、定角压剪和巴西劈裂的方式对细砂岩进行加载试验,采集各试样加载过程的声发射全波形,并基于小波阈值去噪方法对原始波形去噪处理后,再采用快速傅里叶变换获得信号的频谱特征。通过分析声发射全波形及主频、次主频的演化规律,将信号频率细分为低([10,70]kHz)、中([70,120]kHz)、高([120,180]kHz)3个等级,揭示了岩石的破裂失稳过程。研究结果表明:不同试验方法下的声发射全波形差异较大,波形幅值的变化与岩石损伤的渐进过程密切相关;同等试验方法下的声发射主频、次主频具有自相似性,演化规律较一致,次主频对裂隙发育状态更敏感;低频信号反映了细砂岩破坏时的一种固有属性,与加载方式和试验方法无关,仅中频率信号和高频率的信号对应剪切滑移过程与剪切破坏模式。; 关键词细砂岩裂纹扩展声发射小波阈值去噪方法全波形主频次主频; Keywords fine sandstone crack propagation acoustic emission(AE) wavelet threshold denoising method full-waveform dominant frequency(DF) secondary dominant frequency(SDF); 分类号 TU45 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型被引量：18: 4; 作者陈烨高亚静张建成; 机构华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期131-136,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51177047) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS107)~~; 文摘利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机、BP神经网络和Elman神经网络分别进行单项预测的结果作为输入向量,经GRNN进行非线性组合预测。采用某风电场的实际风速数据进行预测,结果验证了该预测模型的正确性和有效性。; 关键词风电二维小波阈值去噪方法离散HOPFIELD 模式识别广义回归神经网络非线性组合预测模型去噪支持向量机神经网络预测; Keywords wind power two-dimension wavelet threshold de-noising method discrete Hopfield patternrecognition general regression neural network nonlinear combination forecasting models de-noising support vector machines neural networks forecasting; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化] TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	小波域Wiener滤波器信号的去噪方法	李锵滕建辅李士心肖志涛	《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	测量系统小波与神经网络联合去噪研究	石立华陈彬周璧华高成	《计量学报》 CSCD 北大核心	2002	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	细砂岩声发射全波形特征及频谱分析	常新科吴顺川程海勇傅鑫	《长江科学院院报》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型	陈烨高亚静张建成	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2015	18	在线阅读下载PDF 职称材料