基于边缘引导滤波增强和GWT的红外与微光图像融合 被引量：1

1

作者 盛志超 张昦润 王赫 《红外技术》 北大核心 2025年第7期793-801,共9页

图像融合是用特定的算法将两幅或多幅图像融合为一幅新的图像,用于提高图像的辨识度和细节丰富度。本文针对传统红外与微光图像融合方法出现细节缺失、边缘纹理不清晰等问题,提出了一种基于边缘引导滤波增强和图小波变换(Graph Wavelet ... 图像融合是用特定的算法将两幅或多幅图像融合为一幅新的图像,用于提高图像的辨识度和细节丰富度。本文针对传统红外与微光图像融合方法出现细节缺失、边缘纹理不清晰等问题,提出了一种基于边缘引导滤波增强和图小波变换(Graph Wavelet Transform,GWT)的图像融合算法。首先,使用边缘引导滤波对微光图像进行预处理增强。接着使用GWT对红外和微光图像分别进行多尺度分解,得到各自的低频子带图像和高频子带图像。对低频子图像,使用滚动引导滤波(Rolling Guidance Filtering,RGF)进行分解得到基础层和细节层,其中基础层利用视觉显著映射(Visual Saliency Map,VSM)进行融合,细节层利用最大绝对值原则(Max Absolute,MA)进行融合;对高频子图像,采用区域能量最大进行融合。最后,对融合后的低频和高频子带图像进行GWT反变换,得到最终的融合结果。在公开数据集上的实验结果表明,该方法表现出较好的主观视觉效果,优于所比较的其他算法,且保留了更多的纹理信息和边缘细节。 展开更多

关键词 图像融合 图小波变换 边缘引导滤波 滚动引导滤波

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谱图小波变换在谐振接地系统故障选线中的应用

2

作者 覃渝文 吕思辰 +3 位作者 吕飞鹏 朱玉勇 王少雄 廖建权 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期208-216,共9页

谐振接地系统发生单相接地故障后,电流较弱且故障条件复杂多变,以单一故障特征量为判据的选线方法存在失效的风险。在分析了健全线路和故障线路在高、低频段的不同阻抗特性,同时揭示了路图图频率与傅里叶频率的关系后,利用改进谱图小波... 谐振接地系统发生单相接地故障后,电流较弱且故障条件复杂多变,以单一故障特征量为判据的选线方法存在失效的风险。在分析了健全线路和故障线路在高、低频段的不同阻抗特性,同时揭示了路图图频率与傅里叶频率的关系后,利用改进谱图小波变换对各线路的零序电流信号进行不同频段的多尺度分解,根据故障线路与健全线路在特征频段上分解成分的幅值、极性差异,提出了一种通过正态分布概率密度函数融合2种故障指标的选线方法。仿真结果表明,所提方法在高阻接地、弧光接地等故障工况下依然能够准确选线,具有很强的可靠性。 展开更多

关键词 路图 图频率 谱图小波变换 正态分布 故障选线 故障分析

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基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法

3

作者 李英健 王永生 +1 位作者 刘晓君 任渊 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期696-703,共8页

实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动... 实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动量。为实现精准高效的负载数据预测,提出了一种基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法。首先,运用改进经验小波变换对负载数据做时频域变换,降低噪声干扰并得到有效分解后的模态特征;为了提高模型处理尖峰和非周期性特征的能力,利用金融技术指标设计适合负载数据特性的关键性能因子;然后,将模态特征和关键性能因子与原始序列进行特征重构,构建图学习层;最后,利用图注意力网络动态捕获负载序列和特征之间的关系,并通过双向长短期记忆网络关注时间依赖信息。使用亚马逊和阿里云等负载数据集进行实验验证,结果表明,在4个数据集上,RMSE相比最优对比模型分别降低了13.44%,36.90%,7.41%和14.93%。 展开更多

关键词 云平台 负载预测 经验小波变换 金融技术指标 图注意力网络 双向长短期记忆网络

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基于小波变换的昆虫刺吸电位(EPG)信号去噪研究 被引量：8

4

作者 吴莉莉 贾树恒 +3 位作者 邢玉清 卢少华 潘建斌 闫凤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1895-1899,共5页

昆虫刺吸电位(EPG)信号为研究刺吸式昆虫取食和传毒机理提供了有力的依据,然而EPG信号在采集过程中易受各种噪声的干扰,可利用小波变换将其去除。本文采用小波阈值去噪法,通过实验对比选择不同的小波基函数及阈值,以均方根误差和信噪比... 昆虫刺吸电位(EPG)信号为研究刺吸式昆虫取食和传毒机理提供了有力的依据,然而EPG信号在采集过程中易受各种噪声的干扰,可利用小波变换将其去除。本文采用小波阈值去噪法,通过实验对比选择不同的小波基函数及阈值,以均方根误差和信噪比为评价指标,确定了coif4小波6层分解,在Stein无偏风险估计准则下,改进阈值量化为最佳去噪方案;实验结果表明,该小波阈值去噪方法可以有效地去除不同干扰。本文研究的基于小波变换的EPG信号去噪为后续分析识别提供了保证。 展开更多

关键词 刺吸电位(EPG)信号 小波变换 阈值去噪

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融合外部属性的短时交通流预测研究 被引量：3

5

作者 王庆荣 吴玉玉 +1 位作者 朱昌锋 王媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期2974-2978,共5页

针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型(A-STIGCN)。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到... 针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型(A-STIGCN)。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到增强的特征向量。其次,采用图小波变换和自适应矩阵分别提取交通流局部和全局空间特征信息,并借助门控循环单元(GRU)对时间信息的长时记忆能力以提取其时间特性。最后,通过注意力机制来捕获时空动态变化性进行交通流预测。采用深圳出租车轨迹数据、对应天气数据以及POI数据进行预测,研究结果表明:A-STIGCN组合模型预测效果优于传统线性模型及变体模型,与未引入注意力机制的ASTGCN模型相比,MAE降低了约0.131,精度提高了0.068,与未引入外部因素的TGCN模型对比分析,MAPE降低了约0.637%,精度提高了0.079,从而更好地为交通管理提供指导意见。 展开更多

关键词 交通流预测 图小波变换 自适应矩阵 外部因素 门控循环机制 注意力机制

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结合小波变换与图像分割的快速目标提取 被引量：14

6

作者 王建青 郭敏 徐秋平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期215-217,共3页

基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素... 基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素点作为GMM参数迭代估计的样本点,减小了问题规模。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。 展开更多

关键词 小波变换 图像分割 高斯混合模型 目标提取

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时频分析技术划分砂砾岩沉积期次方法探讨——以渤南洼陷北部陡坡带沙四段—沙三段为例 被引量：24

7

作者 郭玉新 隋风贵 +1 位作者 林会喜 刘雅利 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期8-11,共4页

基于米氏旋回分析,证实了渤南洼陷北部陡坡带沙四段—沙三段砂砾岩发育高频沉积旋回;将小波变换时频分析技术与Fischer图解法相结合,对研究区砂砾岩进行了沉积期次划分和对比。基于声波测井资料,采用db4小波,通过小波变换将渤南洼陷北... 基于米氏旋回分析,证实了渤南洼陷北部陡坡带沙四段—沙三段砂砾岩发育高频沉积旋回;将小波变换时频分析技术与Fischer图解法相结合,对研究区砂砾岩进行了沉积期次划分和对比。基于声波测井资料,采用db4小波,通过小波变换将渤南洼陷北部陡坡带沙四段上亚段—沙三段下亚段砂砾岩划分出93个高频沉积旋回,并在此基础上编制了Fischer图解。Fischer图解显示出研究层段发育了8个可容空间变化旋回,每个旋回的可容空间上升初期和下降末期对应了厚层砂砾岩沉积,可容空间最大处湖侵泥岩明显增多,反映了一个完整的砂砾岩进积—退积沉积旋回。据此,将研究层段砂砾岩划分为8个沉积期次。在单井沉积期次划分的基础上,通过地震约束的可容空间变化旋回对比,实现了连井沉积期次等时对比。 展开更多

关键词 砂砾岩 沉积期次 时频分析 小波变换 Fischer图解 陡坡带 渤南洼陷

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基于极限学习机的蚜虫刺吸电位波形的分类识别 被引量：2

8

作者 吴莉莉 邢玉清 +3 位作者 林爱英 郑宝周 潘建斌 闫凤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1535-1540,共6页

刺吸电位(Electrical Penetration Graph,EPG)仪是研究蚜虫取食行为、传毒机制等的有力工具,然而EPG波形的分类识别一直是靠人工进行,迫切需要波形自动识别来提高分析效率。采用了小波变换、希尔伯特-黄变换和极限学习机等算法对蚜虫EP... 刺吸电位(Electrical Penetration Graph,EPG)仪是研究蚜虫取食行为、传毒机制等的有力工具,然而EPG波形的分类识别一直是靠人工进行,迫切需要波形自动识别来提高分析效率。采用了小波变换、希尔伯特-黄变换和极限学习机等算法对蚜虫EPG信号中7种波形的特征提取和分类识别进行了研究。实验中对不同特征向量的决策树分类性能进行了对比,发现分形盒维数、Hurst指数、HHT前2层谱质心、第2~3层低频小波能量组成的6维特征向量识别效果最好,平均识别率可达91.61%。采用该特征向量进入极限学习机时可以获得更好的分类性能,平均识别率为93.57%,相比前期研究提高了2.14%。实验结果表明本文提出的基于极限学习机的EPG波形分类识别方法具有较高的识别性能,为研发EPG波形自动识别分析系统奠定了理论基础。 展开更多

关键词 极限学习机 小波变换 刺吸电位波形 特征提取 分类

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基于小波变换与图割的彩色图像分割方法 被引量：4

9

作者 刘毅 冯国富 +2 位作者 江效尧 孙怀江 夏德深 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第10期2307-2310,共4页

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单... 为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高. 展开更多

关键词 图割 GRABCUT 高斯混合模型 小波变换 多分辨率分析 中心对称局部二值模式

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基于图小波注意力门控循环神经网络的交通流预测 被引量：1

10

作者 李松江 黄小莉 王鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第12期89-95,共7页

针对现有交通流预测方法无法对局部空间及动态时间建模的问题,提出一种图小波注意力门控循环神经网络模型(GW-AGRU)。将道路网络的空间信息以图的形式表示,运用基于小波变换的图卷积神经网络从图节点中提取邻近特征;在门控循环单元中融... 针对现有交通流预测方法无法对局部空间及动态时间建模的问题,提出一种图小波注意力门控循环神经网络模型(GW-AGRU)。将道路网络的空间信息以图的形式表示,运用基于小波变换的图卷积神经网络从图节点中提取邻近特征;在门控循环单元中融入注意力机制,充分挖掘交通数据的时间相关性;融合时空特征进行回归预测。在真实数据集上的实验结果表明,所提方法的预测性能均优于其他模型,能够有效地预测长期的交通流量。 展开更多

关键词 小波变换 图卷积网络 注意力机制 门控循环单元

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地形图像制备中的分形和小波变换应用

11

作者 刘建国 彭嘉雄 《红外与激光工程》 EI CSCD 1998年第3期13-17,共5页

为了制备高分辨率的地形图，建立了地形的分形模型，然后进行插值处理。经多次插值后，平滑效应显著，地形的纹理特征逐渐丧失。文中提出一种小波变换分层处理的方法，有效地克服了单纯分形插值的平滑效应，在保持地形纹理特征的基础上... 为了制备高分辨率的地形图，建立了地形的分形模型，然后进行插值处理。经多次插值后，平滑效应显著，地形的纹理特征逐渐丧失。文中提出一种小波变换分层处理的方法，有效地克服了单纯分形插值的平滑效应，在保持地形纹理特征的基础上，制得高分辨率的地形图。 展开更多

关键词 地形图 分形 小波变换 制备 图形学

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基于图的脑组织磁共振图像分割方法 被引量：2

12

作者 张竞丹 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期53-59,共7页

提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过... 提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过分割现象。因此,利用对偶树复小波变换高频子带信息构造基于图的分割方法中参数k的自适应取值函数,避免图像平滑区域分割后产生大量小区域。然后,以层次聚类算法合并分割得到的小区域,解决基于图的方法分割脑组织MR图像中存在的过分割问题。最后,通过大量真实脑组织MR图像实验证明该方法在脑组织MR图像分割中的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 基于图的算法 对偶树复小波变换 图像分割 脑组织MR图像 层次聚类算法

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基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合 被引量：3

13

作者 田立凡 杨莘 +1 位作者 梁佳明 吴谨 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第7期676-685,共10页

由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个... 由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。 展开更多

关键词 图像融合 谱图小波变换 多显著性 加权最小二乘优化

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基于局部区域的混合boost滤波和小波域图像融合算法

14

作者 化莉 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第7期290-293,共4页

研究图像融合的问题。针对传统基于像素级别的图像融合算法特征单一,或者基于区域性质的融合算法的缺陷,提出在小波变换域进行滤波,然后分割成若干区域,在不同区域进行图像融合的算法。首先,将图像变换到小波频率域;然后分别利用低频和... 研究图像融合的问题。针对传统基于像素级别的图像融合算法特征单一,或者基于区域性质的融合算法的缺陷,提出在小波变换域进行滤波,然后分割成若干区域,在不同区域进行图像融合的算法。首先,将图像变换到小波频率域;然后分别利用低频和高频子图像,通过boost滤波方法获得一个滤波图像;在滤波后图像上使用基于图论的分割算法获得不同的图像区域,最后,根据本文定义的两个融合准则进行区域内融合处理获得最终的融合图像。所提方法只需进行一级小波变换,较其他基于小波变换的图像融合算法具有更高的运算效率,同时,利用boost滤波技术,在保持图像细节的同时,能最大程度地保证各个不同源图像中相同信息得以保留。所提方法不容易受到噪声的干扰,融合结果更柔和,能广泛使用在图像预处理系统中。 展开更多

关键词 图像融合 小波变换 boost滤波器 图论 局部区域

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基于谱图小波自适应阈值降噪的滚动轴承早期故障诊断 被引量：1

15

作者 梁伟龙 马萍 +1 位作者 王小荣 张宏立 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期117-122,281,共7页

针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期... 针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,将一维振动信号转换为路图信号,引入谱图小波变换将路图信号分解。其次,保留低频尺度系数,构建自适应阈值对高频系数进行阈值处理,通过谱图小波逆变换得到降噪信号。最后,为进一步抑制噪声,求取降噪信号的自相关函数,通过对自相关函数进行包络谱分析实现故障特征提取。将所提方法与其他几种经典降噪方法进行对比;结果表明,所提方法得到的降噪信号信噪比更高,可以更有效地实现滚动轴承早期微弱故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 路图 滚动轴承 谱图小波变换 自适应阈值降噪 自相关函数

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基于图卷积网络的迁移学习轴承服役故障诊断 被引量：7

16

作者 彭雪莹 江永全 杨燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3626-3631,共6页

深度学习方法被广泛应用于轴承故障诊断,但在实际工程应用中,轴承服役期间的真实服役故障数据不易收集,缺乏数据标签,难以进行充分的训练。针对轴承服役故障诊断困难的问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的迁移学习轴承服役故障诊断模... 深度学习方法被广泛应用于轴承故障诊断,但在实际工程应用中,轴承服役期间的真实服役故障数据不易收集,缺乏数据标签,难以进行充分的训练。针对轴承服役故障诊断困难的问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的迁移学习轴承服役故障诊断模型。该模型从数据充足的人工模拟损伤故障数据中学习故障知识,并迁移到真实的服役故障上,以提高服役故障的诊断准确率。具体来说,通过将人工模拟损伤故障数据和服役故障数据的原始振动信号由小波变换转换为同时具有时间和频率信息的时频图,并将得到的时频图输入到图卷积层中进行学习,从而有效地提取源域和目标域的故障特征表示;然后计算源域和目标域的数据分布之间的Wasserstein距离来度量两个数据分布之间的差异,通过最小化数据分布差异,构建了一个能诊断轴承服役故障的故障诊断模型。在不同的轴承故障数据集和不同工作条件下设计了多种不同的任务进行实验,实验结果表明,该模型具有诊断轴承服役故障的能力,同时也能从一个工作条件迁移到另一工作条件,在不同组件类型和不同工作条件之间进行故障诊断。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 深度学习 迁移学习 图卷积网络 小波变换

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小波检测和特征图谱决策的非侵入电动自行车充电实时监测系统 被引量：3

17

作者 李想 刘宇航 +1 位作者 张琪 武昕 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第19期177-186,共10页

电动自行车违规入户充电行为具有时间随机性以及空间隐蔽性,存在较大安全隐患且难以有效管理。利用非侵入式监测系统具有实时自主执行和便捷易推广的特性,文中提出了基于小波检测和特征图谱决策的非侵入式电动自行车充电实时监测系统。... 电动自行车违规入户充电行为具有时间随机性以及空间隐蔽性,存在较大安全隐患且难以有效管理。利用非侵入式监测系统具有实时自主执行和便捷易推广的特性,文中提出了基于小波检测和特征图谱决策的非侵入式电动自行车充电实时监测系统。考虑电动自行车负荷的物理结构和充电特性,从暂态和稳态两方面分析电动自行车负荷的典型共性特征;预先构建具有强可分性和通用性的电动自行车专有特征图谱实现电动自行车稳态共性特征的一致性结构化表征;实际监测过程中,为了降低系统的算力需求和数据传输压力,基于小波变换精确定位具有高频分量的电动自行车专有暂态现象完成类电动自行车充电事件检测。最后,提取事件波形并通过图谱训练高效分类器进行负荷认定并实时上传。通过对实际用户进行监测,验证了监测系统的有效性,可以有效解决电动自行车进楼入户充电的问题。 展开更多

关键词 非侵入式负荷监测 特征图谱 电动自行车 充电行为 小波变换 支持向量机

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基于时频图与改进图卷积神经网络的异步电机故障诊断方法 被引量：22

18

作者 陈起磊 蒋亦悦 +2 位作者 唐瑶 张晓飞 王朝红 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第24期241-248,共8页

由于传统故障诊断技术依赖于人工提取特征,造成方法的泛化能力及应用受限。针对该问题,提出一种基于时频图与改进图卷积神经网络的异步电机故障诊断方法。首先,通过小波分析方法将电机振动信号转换为时频图,构建不同工况的图像样本;再... 由于传统故障诊断技术依赖于人工提取特征,造成方法的泛化能力及应用受限。针对该问题,提出一种基于时频图与改进图卷积神经网络的异步电机故障诊断方法。首先,通过小波分析方法将电机振动信号转换为时频图,构建不同工况的图像样本;再基于超像素分割法处理图像生成超像素块,将其作为节点,并根据其纹理、颜色、距离特征生成图结构数据;然后将图结构数据输入改进网络,算法可以自适应地提取故障特征、得到诊断结果,其中,网络通过结构学习方法进行改进。该方法通过对节点相似度计算打分,以重构图连接结构,从而克服传统图卷积神经网络在池化操作后存在的图结构完整性缺失问题,实现卷积层和池化层的层层堆叠及图级分类。试验结果表明,所提方法可实现对转子断条故障、轴承故障、单相短路故障的有效诊断,与传统方法相比,具有较高的故障识别准确率。 展开更多

关键词 异步电机 故障诊断 图神经网络 小波变换 振动信号 结构学习

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基于时间-顶点谱图小波变换的动态纹理分类方法 被引量：3

19

作者 韩微 乔玉龙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1008-1016,共9页

动态纹理在空间和时间上表现出“外观”和“运动”属性,为了有效结合这两种属性进行动态纹理分析,本文提出一种基于时间—顶点谱图小波变换与边缘分布协方差模型的动态纹理分类方法。该方法将动态纹理看成时间—顶点图信号,利用时间—... 动态纹理在空间和时间上表现出“外观”和“运动”属性,为了有效结合这两种属性进行动态纹理分析,本文提出一种基于时间—顶点谱图小波变换与边缘分布协方差模型的动态纹理分类方法。该方法将动态纹理看成时间—顶点图信号,利用时间—顶点谱图Meyer小波变换对动态纹理进行多尺度分解,再对每个子带应用边缘分布协方差模型,由此得到带内相关性的特征协方差矩阵作为动态纹理特征进行分类。由于时间—顶点图信号的表示可以有效描述动态纹理像素间的空间关系及其沿时间的变化,同时谱图小波变换继承了图表示和小波变换的优势,因此利用时间—顶点谱图小波分解与边缘分布协方差模型,可得到有效的动态纹理特征。在标准动态纹理数据集上的分类实验结果表明,本文方法具有良好的分类性能。 展开更多

关键词 图信号处理 时间—顶点谱图小波变换 动态纹理分类

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机车齿轮箱齿根裂纹故障特征提取方法研究 被引量：2

20

作者 刘新厂 孙琦 蔺渝鸿 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第6期124-129,共6页

齿轮箱是机车传动系统的重要部件。诊断齿轮箱齿根裂纹故障有助于减少或者避免列车运行事故。基于图傅里叶变换方法对齿轮箱传动系统齿根裂纹进行故障诊断时,由于受到高斯白噪声的影响,处理后故障特征频率不够明显。提出一种基于复Morle... 齿轮箱是机车传动系统的重要部件。诊断齿轮箱齿根裂纹故障有助于减少或者避免列车运行事故。基于图傅里叶变换方法对齿轮箱传动系统齿根裂纹进行故障诊断时,由于受到高斯白噪声的影响,处理后故障特征频率不够明显。提出一种基于复Morlet小波梳状滤波器以及图谱理论相结合的齿轮箱传动系统齿根裂纹故障诊断方法。首先,通过复Morlet小波簇梳状滤波器对含有齿轮箱齿根裂纹故障信息的信号进行滤波以及包络解调处理;然后,通过图谱傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域,从而提取出信号中所含有的冲击成分,可为齿轮箱齿根裂纹故障诊断提供有力依据。通过运用所提出方法对含有齿根裂纹的机车齿轮箱振动信号进行分析,证明了其有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 机车齿轮箱 齿根 裂纹 复Morlet小波簇梳状滤波器 图谱理论

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