基于Shannon小波能量熵与FFT的电力系统谐波检测方法研究

利用小波变换的频带划分能力和小波熵对扰动信号检测能力,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力,提出一种基于傅立叶变换及小波能量熵联合的电力系统谐波检测改进算法。分析了快速小波变换中小波混叠产生的原因,并提出解决方法。根据电力系统谐波的特点,建立谐波信号数学模型,基于该模型利用Matlab对算法进行仿真验证;利用DSP实验台,对改进算法进行实用化测试。     

基于小波变换和Zernike矩的图像区域复制篡改鲁棒取证

针对现有的图像区域复制篡改检测算法其后处理的鲁棒性较差,且时间复杂度高的问题,提出了一种有效的检测与定位篡改区域算法.该算法通过对图像进行小波分解,将低频图像进行块分解,提取每块的Zernike矩特征,并将特征向量排序;然后,为每个特征向量搜索阈值符合的相似特征向量;最后,利用区域面积阈值去除错误的相似块对,并结合数学形态学定位篡改区域.实验结果表明,该算法不仅能有效地对抗常规的后处理操作,而且只在1/4图像上搜索块空间,提高了运算效率.本方法可用于面向图像内容的真实性鲁棒取证.     

基于Zernike矩的亚像素边缘检测改进算法

本文在Zernike矩的亚像素边缘检测算法的基础上,通过修改Prata算子和提出了一种比q-recursive更快的递归关系,提出来一种改进的算法。新算法克服了Ghosal在亚像素边缘检测时存在高阶矩时较高的计算成本和数值不稳定性的不足。实验结果表明,该算法的运算速度与精度比Ghosal算子和Prata算子有较大的提高。     

基于阈值分割与Zernike正交矩的曲线磨削边缘检测方法

针对数字化曲线磨床CCD在线检测系统的特点,提出了一种基于阈值分割与Zernike正交矩方法的新型图像亚像素边缘检测方法。详细介绍了该方法的原理及依据,并与其它类型的边缘检测方法进行了对比实验。结果表明,该方法达到了较好的检测效果,同时提高了检测效率。     

基于二维小波变换及图像模式识别的焊缝坡口识别

采用二维小波变换及二值化方法处理初始条件下管道焊缝坡口图像,获取焊缝坡口纹理信息,作为模板。 对后续坡口图像进行同样的小波变换及二值化处理,利用模式识别方法获取后续图像焊缝坡口及其中心线的基本 位置信息,研究的焊缝坡口识别算法为实现自然光下焊缝坡口实时跟踪提供了理论依据。     

基于主轴分析和EDISON—Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测

本文分析了目前常见的亚像素边缘检测方法,提出了一种综合运用主轴分析法、Zernike矩和嵌入置信度的彩色图像亚像素边缘检测算法。首先获取影像三维空间中的主轴,然后利用嵌入置信度的边缘检测算子快速检测出所有可能的边缘点,再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定位边缘。实验表明本文算法优于其它的边缘检测算子,充分利用了图像的彩色信息,定位精度能够达到0.13个像素,并且该方法还具有良好的抗噪声干扰性和处理效率。     

基于改进形态学梯度和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷耦合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进形态学梯度和Zernike矩算法的图像亚像素边缘检测新方法.基于CCD图像灰度和空间结构信息特点,该算法先利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向;然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,实现图像的亚像素边缘检测.仿真图像和实际图像的边缘定位实验结果表明,与Zernike矩、LOG-Zernike矩及Sobel-Zernike矩算法相比,该方法具有更好的定位精度与抗噪性,且检测速度更快.     

基于全矢小波包能量熵的滚动轴承智能诊断

研究滚动轴承不同状态下的振动信号,使用小波包变换提取信号各频带的能量熵,作为轴承故障的特征,然后使用支持向量机智能诊断轴承不同故障。传统单通道信号诊断方法容易造成误诊,全矢小波包能量熵融合了振动信号双通道的信息,能更准确地反映故障的特征。实验结果表明,采用全矢小波包能量熵比传统单通道方法有更高的诊断精度。     

基于小波熵的微弱信号检测方法研究

在科学技术研究领域中,经常会遇到非平稳、低能量、瞬时变化的微弱信号检测问题,然而,微弱的有用信号往往被环境噪声所湮没,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。尤其对短时低能量的瞬变信号,采用传统信号处理方法提取其位置信息难以奏效。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,在软阈值基础上引入反映信号能量分布特性的小波熵概念,利用信号在不同分解尺度上具有不同的小波熵,能够自适应地确定高频系数分量的阈值。仿真分析表明,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。     

Zernike矩边缘检测与多项式拟合的CT图像三维测量算法

针对工业CT切片z方向分辨率不足问题,研究一种Zernike矩边缘检测与多项式拟合结合、自动预测顶端的高精度三维测量算法。首先通过Zernike矩对每张切片图像提取亚像素级轮廓,并用多项式拟合该轮廓;然后对拟合曲线进行等相角间隔采样,并建立同相角的轮廓点匹配,采用层间插值算法得到中间层的轮廓点并外插预估工件顶端点;最后采用台体法计算工件体积。对体积相等的圆柱、圆锥和半球3个标准试块进行CT扫描、测量并分析了测量误差的来源。实验结果表明,对实际工件体积测量误差降低到1%以下,能够满足工程应用中的自动、快速、高精度体积测量要求。     

基于图像区域像素二阶中心矩的集成电路芯片图像拼接技术

在集成电路芯片光学检测中,完整而准确地获取芯片形貌的图像非常重要.针对集成电路芯片表面形貌图像获取的要求,首先讨论集成电路芯片图像放大采集系统构成及工作原理,并研究图像拼接在精密芯片图像检测中的必要性及重要性,针对集成芯片的微观表面图像特征处理的要求,提出集成电路芯片的区域像素二阶中心矩图像拼接技术,通过建立图像区域像素的二阶中心矩进行匹配点的准确搜索,随后进行芯片精密显微图像的拼接.编程实验证明,采用本方法可获得集成电路芯片表面的清晰图像,并使芯片的微观形貌和细小缺陷等细节能得到很好的展现.     

基于能量熵分布梯度与Huffman编码的IC图像压缩技术

IC芯片的远程在线制造监控技术使得芯片图像信息的存储、处理与传送要求不断提高.提出了基于能量熵分布梯度与Huffman编码的IC图像压缩技术,通过建立能量熵分布梯度,可提取反映芯片图像细节的特征平面,并结合Huffman编码技术进行图像的编码压缩,实现在高压缩率情况下对于图像细节特征的描述.经过编程实现与图像解压实验,方法获得了较为稳定的压缩结果与清晰的解压图像,为芯片制造的在线远程监控提供了基础.     

基于小波变换和时域能量熵的 P300特征提取算法

针对P300信号特征提取和分类过程中训练及测试速度相对较慢的不足,提出了一种基于P300带内带外特征的脑电信号特征提取方法,将时域能量熵和离散小波变换相结合,克服了P300信号识别中对电极数量和脑电信号叠加次数的苛刻要求.试验采用支持向量机作为分类器,在BCI Competition 2003和BCI Competition 2005的P300试验数据集上进行验证,结果表明,提出的方法只需对一导数据进行处理,只有2次叠加平均,就能得到很好的分类效果及较短的分类系统运算时间.     

基于小波的分布式光纤测温系统中噪声信号处理研究

分布式光纤测温系统具有本质安全、抗电磁干扰能力强、快速多点测量和定位、易于安装等特点。但采集到拉曼散射温度信号完全淹没在噪声之中。因此,为得到含有温度信息的有用信号,噪声信号的处理显得尤为重要。本文针对现有小波阈值函数的不足,采用一种改进的小波阈值函数和阈值选取方法来对拉曼散射温度信号进行去噪,仿真实验表明,改进阈值函数的小波去噪有效地提高去噪效果,从而提高分布式光纤测温系统的精度。     

基于小波熵的微弱磁异常信号降噪处理

针对地下磁性掩埋物检测时,磁异常信号信噪比低的问题,提出基于小波熵的微弱磁异常信号降噪方法。小波变换对弱磁异常信号进行提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,引入反映信号能量分布特性的小波熵概念和一个调节因子,最终确定阈值,利用软阈值方法处理高频系数。通过计算机仿真对算法进行了检验。结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,还原原始信号。     

基于 HHT 的转动惯量测量技术研究

为提高扭摆法测量大型回转体转动惯量的测量精度,克服线性转动惯量测量模型及周期法转动惯量计算的弊端,开展了基于希尔伯特-黄变换(HHT)的转动惯量测量技术研究。建立了考虑摩擦阻力矩的非线性转动惯量测量模型,在此基础上,通过经验模态分解提取了角位移主分量,利用希尔伯特变换识别了扭摆系统的瞬时阻尼系数和瞬时无阻尼固有频率,最后利用最小二乘法拟合得到非线性模型参数,精确求解了转动惯量。研制了一套大型回转体转动惯量测量系统,对不同组合的标准件进行转动惯量测量试验,验证了基于HHT的转动惯量计算方法的可行性。大量试验测量结果表明,本系统转动惯量测量相对误差小于0.2%,测量精度显著优于传统的周期法测量结果。     

基于信息熵和Haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障准确率,提出了基于信息熵和Haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法。该方法采用伪随机信号激励经蒙特卡罗分析、Haar小波正交滤波器分解和信息熵及模糊集的计算来实现故障特征的提取,以减少信号的冗余。最后构建故障字典,完成各故障模式的故障分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证,获得了100%的故障诊断准确率,与其它方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

基于小波包熵和ISODATA的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同振动信号各个频带的能量不同的特点,提出一种基于小波包熵（WPE）和ISODATA的集合型故障诊断方法（WPE-ISODATA）。文中对滚动轴承振动信号进行采样;利用小波包提取滚动轴承振动信号的能量特征并归一化运算,将归一化的能量特征作为振动信号的概率分布进行信息熵运算,提取滚动轴承振动信号特征;以信息熵作为ISODATA聚类算法的输入进行故障辨识。滚动轴承实验结果表明：基于小波包熵和ISODATA的集合型故障诊断方法鲁棒性好,可靠性高。