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A New HFRT Algorithm Based on Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transformation
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作者 Hong-Tao Zhang Jian-Ming Liao 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2007年第2期146-148,共3页
The high frequency resonant technique (HFRT) algorithm is a popular technique for fault-detection and is widely applied in mechanism systems and industrial constructions. In this paper, a new HFRT algorithm based on... The high frequency resonant technique (HFRT) algorithm is a popular technique for fault-detection and is widely applied in mechanism systems and industrial constructions. In this paper, a new HFRT algorithm based on maximal overlap discrete wavelet packet transformation (MODWPT) is developed. By the simulation test for soil embedded pipes fault-detection, it is shown that the performance of newly proposed HFRT algorithms is more sensitive to early defects than the traditional HFRT methods based on the Hilbert transform. 展开更多
关键词 FAULT-DETECTION high frequency resonant technique maximal overlap wavelet packet transforms soil embedded pipe.
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基于MODWT-CEEMDAN-LSTM的短期光伏功率区间预测模型
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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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联合小波-频域变换的自适应能量检测 被引量:1
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作者 何继爱 李志鑫 +1 位作者 王婵飞 张晓霖 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期90-98,共9页
针对传统能量检测方法在频谱感知领域中极易受低信噪比环境干扰,忽视可用频谱的定位亦会影响频谱状态的判别结果,提出了一种联合小波-频域变换的自适应能量检测方法,旨在提高能量检测的噪声灵敏度和判别精确度。通过离散小波包变换对信... 针对传统能量检测方法在频谱感知领域中极易受低信噪比环境干扰,忽视可用频谱的定位亦会影响频谱状态的判别结果,提出了一种联合小波-频域变换的自适应能量检测方法,旨在提高能量检测的噪声灵敏度和判别精确度。通过离散小波包变换对信号进行分解并计算子带能量;结合能量范数降低自适应阈值的计算复杂度,以便与子带能量比较;采用快速傅里叶变换定位可用频谱范围。对该方法进行模拟仿真,探究自适应阈值与不同性能参数之间的变化关系。仿真结果表明,该方法具有良好的环境适配性与系统稳定性,且在不同信噪比环境下的检测误差更小。此外,对子带信号进行频域分析以实现归一化频率范围的重新排序,进一步提高了频谱感知的准确度。 展开更多
关键词 认知无线电 频谱感知 能量检测 离散小波包变换 自适应阈值
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基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期
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作者 朱炳洋 吴建锋 +2 位作者 王柯 王章权 刘半藤 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2547-2555,2585,共10页
为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率... 为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率变异性(HRV)特征.为了进一步筛选与不同睡眠阶段具有强关联性的HRV特征,提出基于ReliefF算法与Gini指数的特征提取方法.在此基础上,采用INFO-ABCLogitBoost方法挖掘HRV与不同睡眠阶段之间的关联性,从而实现睡眠阶段的精细分类.在实际公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在睡眠分期任务中,总体精度为83.67%,准确率为82.59%,Kappa系数为77.94%,F1-Score为82.97%.相比于睡眠分期任务中的常规模型,所提方法展现出更加高效便捷的睡眠质量评估性能,有助于实现家庭或移动医疗场景下的睡眠监测. 展开更多
关键词 睡眠分析 心电图(ECG) 最大重叠离散小波变换(MODWT) 心率变异性(HRV) INFO-ABCLogitBoost
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基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法 被引量:1
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作者 李方烜 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期16-23,共8页
针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱... 针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱,快速定位原始非平稳信号当中冲击成分显著的频带范围,最后对目标频带做带通滤波并进行包络解调可得到故障诊断结果。通过实测轴承声信号数据验证,该方法可以有效地对轴承进行故障诊断。 展开更多
关键词 轴承 非平稳信号 最大重叠离散小波包变换 平方包络 峭度谱 故障诊断
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基于先验知识的移动通信话务量预测 被引量:13
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作者 彭宇 雷苗 +3 位作者 郭嘉 彭喜元 于江 陈强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期190-194,共5页
本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解... 本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型. 展开更多
关键词 移动通信 话务量预测 极大重叠离散小波变换 先验知识
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基于改进阈值函数的小波去噪算法研究 被引量:15
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作者 代海波 单锐 +1 位作者 王换鹏 张雁 《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第6期189-193,共5页
针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构... 针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 声学 改进阈值函数 极大重叠离散小波包变换 小波去噪 噪声滤波
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基于SVM的决策融合鱼类识别方法 被引量:14
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作者 杜伟东 李海森 +1 位作者 魏玉阔 徐超 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期623-627,共5页
为解决基于声学散射数据的高精度鱼类识别问题,提出一种基于SVM的多方位声散射数据决策层融合的鱼类识别方法。利用小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)方法对多方位声散射数据进行特征提取,并进行特征降维处理。然后采用SVM分类器对每... 为解决基于声学散射数据的高精度鱼类识别问题,提出一种基于SVM的多方位声散射数据决策层融合的鱼类识别方法。利用小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)方法对多方位声散射数据进行特征提取,并进行特征降维处理。然后采用SVM分类器对每个方位提取的特征做出多次决策,并输出最终识别结果。采用3种不同鱼类作为研究对象,设计了可靠的获取多方位声散射数据的实验方案,给出不同方位数量条件下,基于WPT和DCT特征量的识别率。理论分析及实验数据处理结果表明,随着方位数量的增加,总体识别率呈升高的趋势,基于SVM的多方位声散射数据决策层融合方法可以有效提高识别率至90%以上。 展开更多
关键词 鱼类识别 多方位 决策融合 支持向量机 小波包变换 离散余弦变换
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广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用 被引量:4
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作者 杨宇 程军圣 +1 位作者 于德介 何怡刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期13-16,共4页
介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换... 介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号,再对各个单分量信号进行逆广义解调,进一步求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号完整的时频分布。采用广义解调时频分析方法对调幅-调频信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取调幅-调频信号的调制信息。 展开更多
关键词 广义解调 时频分析 最大重叠离散小波包变换 调制信号
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基于MODWPT的Hilbert谱及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量:4
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作者 程军圣 杨宇 于德介 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期41-44,共4页
在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬... 在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值具有经典物理意义的单分量之和,然后求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合便可以得到原始复杂信号完整的时频分布。对具有裂纹和断齿的齿轮故障振动信号的分析结果表明,基于MODWPT的Hilbert谱可以有效地提取齿轮振动信号的故障特征。 展开更多
关键词 最大重叠离散小波包变换 Hilbert谱 齿轮 故障诊断
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基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法 被引量:10
11
作者 王振力 张雄伟 +1 位作者 刘守生 韩彦明 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2005年第5期424-427,共4页
提出了一种基于离散小波变换(DW T)和小波包分解(W PD)的语音增强算法。该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的... 提出了一种基于离散小波变换(DW T)和小波包分解(W PD)的语音增强算法。该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构。计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪。 展开更多
关键词 离散小波变换 小波包分解 语音增强 软限幅函数
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一种多传感器图像融合与数字水印技术 被引量:4
12
作者 李新娥 班皓 +2 位作者 任建岳 金龙旭 李国宁 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期286-292,共7页
在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规... 在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规则进行融合。然后,在高低频图像融合系数分别嵌入一个水印,低频水印利用了离散余弦变换的聚能去相关能力,高频水印利用了图像纹理子块特征。最后,对嵌入的双水印融合图像进行攻击和分析。实验结果显示,融合图像在保留多光谱图像光谱信息的基础上有效提高了空间分辨率;加水印的融合图像具有良好的不可视性和鲁棒性。 展开更多
关键词 图像融合 数字水印 小波包变换 离散余弦变换 HIS变换
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离散余弦小波包变换及语音信号压缩感知 被引量:6
13
作者 张长青 陈砚圃 《声学技术》 CSCD 2014年第1期35-40,共6页
针对语音信号压缩感知问题,在研究语音离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)特性的基础上构造了离散余弦小波包变换(Discrete Cosine Wavelet Packet Transform,DCWPT)。DCWPT... 针对语音信号压缩感知问题,在研究语音离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)特性的基础上构造了离散余弦小波包变换(Discrete Cosine Wavelet Packet Transform,DCWPT)。DCWPT首先获取语音信号的DCT域系数,结合语音频谱特性选取部分DCT系数进行WPT变换,从而得到比DCT系数更加稀疏的DCWPT系数。为将此变换直接用于压缩感知,构造了DCWPT的正交稀疏分解矩阵并分析了其稀疏表示性能。结合稀疏表示基优化了正交匹配追踪重构算法,提出了基于DCWPT的语音信号压缩感知框架。通过压缩重构对照实验,采用主客观评价指标,得出该方法优于传统基于DCT的语音压缩感知方法的结论。 展开更多
关键词 压缩感知 语音信号 离散余弦变换离散 余弦小波包变换 稀疏表示
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离散余弦变换在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:7
14
作者 程军圣 于德介 《振动与冲击》 EI CSCD 2000年第3期20-22,共3页
本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法。采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间 -尺度域 ,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析 ,说明这种方法... 本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法。采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间 -尺度域 ,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析 ,说明这种方法可以有效地用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包 离散余弦变换
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基于MODWPT的包络阶次谱在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:1
15
作者 杨宇 杨丽湘 程军圣 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1380-1385,共6页
为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到... 为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断滚动轴承的工作状态和故障类型.采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 最大重叠离散小波包变换 阶次 包络谱 滚动轴承 故障诊断
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小波包变换潜变量回归分辨重叠的紫外光谱 被引量:3
16
作者 高玲 任守信 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期607-609,共3页
采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定联苯、苯酚和邻苯二酚。该法结合小波包变换和潜变量回归改进除噪质量。通过最佳化,选择了小波函数及小波包分解水平(L)。编制了两个程序PWPLVR和PFTLVR进行WPLVR和付立叶变换潜变量回归(F... 采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定联苯、苯酚和邻苯二酚。该法结合小波包变换和潜变量回归改进除噪质量。通过最佳化,选择了小波函数及小波包分解水平(L)。编制了两个程序PWPLVR和PFTLVR进行WPLVR和付立叶变换潜变量回归(FTLVR)法计算。试验结果表明WPLVR法是成功的且优于FTLVR法。 展开更多
关键词 小波包变换 潜变量回归 重叠的紫外光谱
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基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测 被引量:1
17
作者 单锐 代海波 刘文 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期94-97,120,共5页
引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测... 引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高. 展开更多
关键词 BP神经网络模型 极大重叠离散小波变换 小波神经网络 邮电业务总量
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小波多载波系统峰均比抑制改进算法 被引量:1
18
作者 杨航 杜兴民 +2 位作者 杨军 茹乐 邓善征 《电视技术》 北大核心 2007年第B08期68-71,共4页
基于IEEE802.16.3c标准,提出一种小波多载波系统峰均比(PAPR)抑制改进算法,并在SimuLink平台上进行了建模仿真。该算法在原始算法基础上去除了穿刺和插值过程,同时无须附加同步前向传输信道来传送标签信息,提高了频带利用率,节省了无线... 基于IEEE802.16.3c标准,提出一种小波多载波系统峰均比(PAPR)抑制改进算法,并在SimuLink平台上进行了建模仿真。该算法在原始算法基础上去除了穿刺和插值过程,同时无须附加同步前向传输信道来传送标签信息,提高了频带利用率,节省了无线资源并降低了系统实现复杂度。仿真对比表明,改进后的算法在BER性能及PAPR抑制性能上略优于原始算法模型。 展开更多
关键词 小波正交频分复用 离散小波变换 峰均比 小波包调制
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FSO-WOFDM系统的实验研究 被引量:3
19
作者 柯熙政 张棋雯 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期240-246,共7页
在无线光正交频分复用(FSO-OFDM)系统中,因需要加入循环前缀而消耗近20%的带宽,降低了数据传输效率。为了进一步减少带宽损耗,改善系统性能,采用小波包变换代替FSO-OFDM中的傅里叶变换,设计了一种基于小波变换的无线光正交频分复用(FSO-... 在无线光正交频分复用(FSO-OFDM)系统中,因需要加入循环前缀而消耗近20%的带宽,降低了数据传输效率。为了进一步减少带宽损耗,改善系统性能,采用小波包变换代替FSO-OFDM中的傅里叶变换,设计了一种基于小波变换的无线光正交频分复用(FSO-WOFDM)系统。该系统无需加入循环前缀,利用小波基函数的正交性来抑制子载波间的干扰。根据FSO-WOFDM系统原理,研究了信道估计方法、湍流强度、小波基对FSO-WOFDM系统误码率的影响,对比分析了FSO-WOFDM与FSO-OFDM的系统性能,并通过实验验证了FSO-WOFDM系统的可行性及其优良的抗混合噪声干扰能力。 展开更多
关键词 无线光通信 离散小波包变换 正交频分复用 MALLAT算法
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鱼类声散射特性特征提取及融合 被引量:2
20
作者 张国光 《电声技术》 2015年第4期69-73,共5页
为解决基于声散射数据的鱼类识别问题,从鱼类声散射特性出发,利用小波包变换(WPT)与离散余弦变换(DCT)方法从不同角度对鱼的声散射特性进行分析。对所提取的特征进行降维与融合,利用支持向量机(SVM)分类器完成对鱼的分类与识别。采用三... 为解决基于声散射数据的鱼类识别问题,从鱼类声散射特性出发,利用小波包变换(WPT)与离散余弦变换(DCT)方法从不同角度对鱼的声散射特性进行分析。对所提取的特征进行降维与融合,利用支持向量机(SVM)分类器完成对鱼的分类与识别。采用三种不同鱼类作为研究对象,给出了基于WPT和DCT特征量及其融合特征的分类方法正确识别率。试验数据处理结果表明,特征融合方法可以有效提高识别率。 展开更多
关键词 鱼类识别 小波包变换 离散余弦变换 特征融合
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