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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基于振动数据驱动的深小孔退钻时机识别方法

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作者 梁杰 范文浩 高琳 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1367-1377,共11页

在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实... 在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实验平台及信号采集设备,进行了恒进给钻削实验并采集得到了断裂信号;然后,通过小波变换揭示了断裂信号的时频变化特征,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)实现了对特征信号的重构目的;接着,将模糊熵特征评价指标与滑动窗口重叠采样进行了结合,计算并分析了模糊熵随钻削深度的变化趋势;最后,采用实验验证了不同切削参数和退钻模式下识别方法的有效性。研究结果表明:在正常钻削工况下,工件与主轴处高频振动信号的模糊熵值分别稳定于0.01和0.0015阈值线以下,当钻头进入断裂临界状态时,两测点的模糊熵值均呈现持续上升趋势,并最终超出阈值线;以钻削过程模糊熵标准差最小为优化目标,得到了两种退钻模式下的最优切削参数,相较于传统依赖经验的固定深度啄钻方法,优化后的两种切削参数在效率上分别提高了41.8%和36.7%。振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法能有效识别不同退钻模式和切削参数下的退钻时机,且其识别准确性不受测量位置影响,具有较好的鲁棒性。优化后的切削参数为螺栓保险丝孔高效率加工提供了参考依据。 展开更多

关键词 数据驱动 钻削 最大重叠离散小波变换 滑动窗口 模糊熵 全因子实验设计

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基于MODWT的运动想象脑电信号识别 被引量：3

3

作者 李东明 王典洪 +3 位作者 严军 王永涛 宋麦玲 余蓓蓓 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期161-167,共7页

对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系... 对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。 展开更多

关键词 脑机接口 运动想象 极大重叠小波变换 能量曲线 模式分类 电机转向控制

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基于MODWT变换的海洋重力观测航行数据滤波方法 被引量：4

4

作者 孙鹤泉 金绍华 张宇 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期426-430,共5页

厄特弗斯效应是动态海洋重力测量的主要误差来源,厄特弗斯改正精度与航速和航向角精度密切相关。本文从最大重叠离散小波变换系数的分布特性入手,利用改进的定量化Lipschitz条件来确定观测曲线的正则性,提出了一种海洋重力观测中含噪航... 厄特弗斯效应是动态海洋重力测量的主要误差来源,厄特弗斯改正精度与航速和航向角精度密切相关。本文从最大重叠离散小波变换系数的分布特性入手,利用改进的定量化Lipschitz条件来确定观测曲线的正则性,提出了一种海洋重力观测中含噪航行数据的滤波方法,该方法在抑制噪声干扰的同时能够很好地保留测量信号的局部特征。本文提供了两组海洋重力测量中航速和航向角数据的处理结果,充分验证了本文方法的可靠性与有效性。 展开更多

关键词 海洋重力测量 最大重叠离散小波变换 厄特弗斯改正 LIPSCHITZ条件

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基于改进图神经网络的含源配电网故障诊断方法及效果

5

作者 胡登宇 王宝华 刘晋宏 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8936-8944,共9页

分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影... 分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影关联分析法计算各电气量之间的关联度;再次,选择关联度较高的电气量作为输入搭建基于图神经网络的含源配网故障诊断模型;最后,在MATLAB/Simulink中搭建了不同电压等级的含源配网故障仿真模型。结果表明,该故障诊断方法能有效强化故障信号并在不同电压等级的含源配网下对故障准确定位与分类,在数据缺失与噪声环境下也能保持良好的诊断性能,具有良好的鲁棒性与泛化性。 展开更多

关键词 故障诊断 极大重叠离散小波变换 灰色关联度 加权灰色关联投影法 图神经网络

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基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期

6

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

7

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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基于广义解调时频分析的多分量信号分解方法 被引量：15

9

作者 程军圣 杨宇 于德介 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期563-569,共7页

广义解调时频分析方法是一种新的信号处理方法,该方法将广义解调和最大重叠离散小波包变换相结合对复杂信号进行分解,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,从而获得原始信号完整的时频分布。本文在介绍广义解调时... 广义解调时频分析方法是一种新的信号处理方法,该方法将广义解调和最大重叠离散小波包变换相结合对复杂信号进行分解,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,从而获得原始信号完整的时频分布。本文在介绍广义解调时频分析方法的基础上,将该方法用于多分量信号的分析,对该方法进行了改进,给出了由改进的广义解调时频分析方法分解多分量信号的具体步骤,从而由改进后的广义解调时频分析方法不仅可以得到原始信号中各个分量的时域波形,而且还可以得到相同的时频分布。采用改进后的广义解调时频分析方法对仿真信号进行了分析,同时和其它时频分析方法进行了比较,结果表明了该方法的有效性。最后,对广义解调时频分析方法中的相位函数选择问题进行了讨论。 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 多分量信号 分解

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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

10

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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用最大重叠离散小波包变换的Hilbert谱时频分析 被引量：5

11

作者 杨宇 何怡刚 +1 位作者 程军圣 于德介 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期10-13,共4页

在介绍基于最大重叠离散小波包变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于非平稳信号的分析。采用MODWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率... 在介绍基于最大重叠离散小波包变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于非平稳信号的分析。采用MODWPT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都具有经典物理意义的分量之和,求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合得到原始复杂信号完整的时频分布。对基于MODWPT和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的Hilbert谱,在不同类型非平稳信号下的时频分析效果进行了比较和分析,结果表明了基于MODWPT的Hilbert谱分析方法的有效性。 展开更多

关键词 非平稳信号 最大重叠离散小波包变换 Hilbert谱 时频分析

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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

12

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

13

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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股指期货套期保值率的小波分析方法 被引量：4

14

作者 王欣 刘彦初 方兆本 《预测》 CSSCI 北大核心 2009年第6期60-64,75,共6页

本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加... 本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加,期现货收益率间的相关性及套期保值率均相应递增;以半方差作为套期保值目标可以使套期保值组合获得更好的超额收益性质,并且随着套期保值期限长度的增加,超额收益性质的相对表现更为优良。 展开更多

关键词 套期保值率 股指期货 极大交迭离散小波变换 半方差 小波方差

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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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基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测 被引量：1

16

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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同幅数字图像中Copy-Move型篡改的盲检测 被引量：1

17

作者 何德龙 倪林 吴巧玲 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第2期149-154,共6页

为了快速有效地检测复制-粘贴(Copy-Move)图像篡改,提出了一种基于重叠块统计值的Copy-Move型篡改图像盲认证方式。该算法先将图像进行一次离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)并取其低频部分分解为重叠块,接着统计各重叠块的... 为了快速有效地检测复制-粘贴(Copy-Move)图像篡改,提出了一种基于重叠块统计值的Copy-Move型篡改图像盲认证方式。该算法先将图像进行一次离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)并取其低频部分分解为重叠块,接着统计各重叠块的7个统计值并计算重叠块间的相似性找出相似块,最后返回原篡改图像找出篡改部分。仿真结果表明,该方法能快速有效地检测出篡改部分经过JPEG有损压缩、高斯白噪声污染和这两者结合的篡改图像。 展开更多

关键词 离散小波变换 复制-粘贴篡改 篡改检测 重叠块

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基于变分模态分解和最大重叠离散小波包变换的齿轮信号去噪方法 被引量：31

18

作者 周小龙 徐鑫莉 +3 位作者 王尧 刘薇娜 姜振海 马风雷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期265-274,289,共11页

针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方... 针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方法。采用VMD方法将齿轮振动信号分解成一系列不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),对VMD分解过程中影响其精度的主要参数选择方法进行了探究,提出相关参数的选取依据。结合能量熵增量-频域互相关系数准则以剔除分解出的高频噪声和虚假干扰成分;采用MODWPT方法对包含高频噪声的IMF分量进行去噪,以进一步提升信号的去噪效果和性能指标;最后将去噪后高频IMF分量同表征信号自身特征的敏感模态分量重构为去噪信号。通过仿真信号和齿轮断齿故障信号的分析,证明了所提方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 变分模态分解 最大重叠离散小波包变换 去噪 齿轮 特征提取

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基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类 被引量：18

19

作者 谢善益 肖斐 +1 位作者 艾芊 周刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-86,共7页

为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实... 为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络方法收敛性较差、训练时间较长的缺陷,使分类器性能大大提升。通过应用于现场实测扰动数据表明,所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,分类正确率高,训练速度快,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 电能质量 极大重叠离散小波变换 并行隐马尔科夫模型 分类识别

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低比特率下视频压缩算法的研究 被引量：1

20

作者 李晓萌 王建军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第10期24-26,共3页

文中提出了面向无线视频应用的低带宽视频压缩方案及算法,该方案主要采用了整数小波变换的压缩算法,块匹配运动估计,重叠块运动补偿,小波系数标量量化,自适应算术编码,变长编码。为实现低比特率下的高效率视频压缩,首先建立由量化后的... 文中提出了面向无线视频应用的低带宽视频压缩方案及算法,该方案主要采用了整数小波变换的压缩算法,块匹配运动估计,重叠块运动补偿,小波系数标量量化,自适应算术编码,变长编码。为实现低比特率下的高效率视频压缩,首先建立由量化后的小波系数构成的小波子带,对小波子带结构中的冗余进行压缩。 展开更多

关键词 低比特率 整数离散小波变换 块匹配运动估计 重叠块运动补偿 自适应算术编码

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