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基于超小波变换与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断: 1; 作者吴新忠罗康 +2 位作者唐守锋何泽旭陈琪《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第12期120-127,共8页; 针对现有矿用滚动轴承故障诊断方法存在特征提取能力有限、泛化性欠佳的问题,提出了一种基于超小波变换(SLT)与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断方法。以ConvNeXt−T为基础,引入批归一化(BN)技术以提高网络的泛化性,使用全维动态卷... 展开更多; 关键词矿用滚动轴承故障诊断 ConvNeXt 超小波变换全维动态卷积高效局部注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

离散超小波变换下双正交小波谱分析被引量：3: 2; 作者邹庆云《数学理论与应用》 2005年第1期56-58,共3页; 我们研究发现,在离散超小波变换下双正交小波谱是有界的.并且任何一个双正交小波变换的谱不可能分布在1附近的某个区间内,并给出了该区间的一个估计.; 关键词离散超小波变换双正交小波谱分析 2-循环矩阵小波滤波器最小矩阵最优滤波器图像压缩; 在线阅读下载PDF 职称材料

超小波多阈值估计的图像去噪新方法被引量：3: 3; 作者魏娟马颖《西安工业大学学报》 CAS 2011年第1期84-88,共5页; 为了能够更好的保留图像的有用信息,更精确的去除图像的噪声,提出了基于超小波多阈值的自适应图像去噪方法.该方法先通过超小波变换对图像进行多尺度,多方向分析,然后采用WindowShrink和BayesShrink相结合的去噪方法,充分利用原始图像... 展开更多; 关键词超小波变换多尺度分析图像去噪多阈值估计自适应阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法: 4; 作者李策朱子重 +2 位作者许大有高伟哲靳山岗《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期76-84,共9页; 针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取... 展开更多; 关键词注视点预测超复数小波变换空域特征卷积网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超小波变换与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断: 1; 作者吴新忠罗康唐守锋何泽旭陈琪; 机构中国矿业大学信息与控制工程学院; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第12期120-127,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC0808100) 江苏省重点研发计划项目(BE2016046)。; 文摘针对现有矿用滚动轴承故障诊断方法存在特征提取能力有限、泛化性欠佳的问题,提出了一种基于超小波变换(SLT)与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断方法。以ConvNeXt−T为基础,引入批归一化(BN)技术以提高网络的泛化性,使用全维动态卷积(ODConv)替换原有的深度可分离卷积,以提高网络的适应性,引入高效局部注意力(ELA)以使网络聚焦关键位置特征,构建了矿用滚动轴承故障诊断OD−ConvNeXt−ELA网络模型;为充分利用OD−ConvNeXt−ELA网络模型的图像特征提取能力,选用SLT将采集的滚动轴承一维振动信号转换为二维时频图像后输入OD−ConvNeXt−ELA进行模型训练。选用凯斯西储大学(CWRU)和帕德博恩大学(PU)轴承数据集进行故障诊断实验,结果表明:对于单一工况下的CWRU轴承数据集,OD−ConvNeXt−ELA平均故障诊断准确率为99.65%,较ConvNeXt−T提高了1.61%;对于跨工况下的CWRU轴承数据集,OD−ConvNeXt−ELA平均故障诊断准确率为87.50%,较ConvNeXt−T提高了3.30%;对于跨工况下的PU轴承数据集,OD−ConvNeXt−ELA平均故障诊断准确率为89.33%,较ConvNeXt−T提高了3.46%;基于SLT与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断方法在跨轴承、跨工况及噪声干扰下具有准确率高、泛化能力强的优势。; 关键词矿用滚动轴承故障诊断 ConvNeXt 超小波变换全维动态卷积高效局部注意力机制; Keywords mining rolling bearings fault diagnosis ConvNeXt Superlet Transform full-dimensional dynamic convolution efficient local attention mechanism; 分类号 TD67 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名离散超小波变换下双正交小波谱分析被引量：3: 2; 作者邹庆云; 机构湖南师范大学数学与计算机科学学院; 出处《数学理论与应用》 2005年第1期56-58,共3页; 文摘我们研究发现,在离散超小波变换下双正交小波谱是有界的.并且任何一个双正交小波变换的谱不可能分布在1附近的某个区间内,并给出了该区间的一个估计.; 关键词离散超小波变换双正交小波谱分析 2-循环矩阵小波滤波器最小矩阵最优滤波器图像压缩; Keywords 2-circular matrix wavelet filters minimal matrix optimal filter; 分类号 O241 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超小波多阈值估计的图像去噪新方法被引量：3: 3; 作者魏娟马颖; 机构西北工业大学电子信息学院西安工业大学电子信息工程学院; 出处《西安工业大学学报》 CAS 2011年第1期84-88,共5页; 文摘为了能够更好的保留图像的有用信息,更精确的去除图像的噪声,提出了基于超小波多阈值的自适应图像去噪方法.该方法先通过超小波变换对图像进行多尺度,多方向分析,然后采用WindowShrink和BayesShrink相结合的去噪方法,充分利用原始图像和噪声的信息实现了图像的降噪处理.仿真结果表明,文中方法无论峰值信噪比还是去噪图像的效果都优于小波变换.; 关键词超小波变换多尺度分析图像去噪多阈值估计自适应阈值; Keywords contourlet transform multi-scale geometric transform images denoise multiple-threshold estimate adaptive threshold; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法: 4; 作者李策朱子重许大有高伟哲靳山岗; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期76-84,共9页; 基金国家自然科学基金(61866022) 甘肃省基础研究创新群体项目(1506RJIA031) 国防基础科研项目(JCKY2018427C002)。; 文摘针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.8847、0.7693和0.7780;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.7355、0.8701和0.6645.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.; 关键词注视点预测超复数小波变换空域特征卷积网络; Keywords gaze prediction hypercomplex wavelet transform spatial features convolutional neural network; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	基于超小波变换与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断	吴新忠罗康唐守锋何泽旭陈琪	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	离散超小波变换下双正交小波谱分析	邹庆云	《数学理论与应用》	2005	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	超小波多阈值估计的图像去噪新方法	魏娟马颖	《西安工业大学学报》 CAS	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法	李策朱子重许大有高伟哲靳山岗	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料