多频波动线谱自适应控制算法及试验

研究了多频波动线谱激励下的主动隔振控制问题,提出一种改进小波包自适应控制算法.传统的自适应算法难以同时控制多线谱,当线谱存在频率波动时,窄带滤波算法难以取得理想的控制效果.因此,将小波包分解算法应用在控制算法中,对信号进行等间距频带划分,采取并行控制策略完成多线谱控制.分析了不同小波基函数对信号分解的影响,确定最优小波基.针对虚有线谱和子频带过多导致的控制过盈问题,改进小波包分解算法,降低了计算量,消除子频带中虚有线谱.为每个子频带设置独立步长,并根据箕舌线函数修正迭代步长.搭建控制系统开展试验研究,结果表明,本文所提改进小波包自适应算法在多频波动线谱激励下能够取得良好的控制效果,线谱振动能量显著降低.     

基于小波神经网络的掌纹识别

提出了一种基于小波神经网络的掌纹识别方法。首先对掌纹图像经过预处理得到掌纹的感兴趣区域（ROI）,然后利用小波包分解的方法对该区域进行掌纹特征的提取,再利用RBF网络的容错能力和较快的收敛性对掌纹图像加以识别。针对香港理工大学掌纹数据库进行了实验,实验结果证明,本算法可以达到很好的识别效果,为掌握识别提供了一种新途径。     

基于嵌入式零树编码的电力系统数据压缩

在小波包变换的基础上提出了一种新的基于嵌入式零树编码的数据压缩方法，并将其应用于电力系统故障数据压缩中.采用小波包变换方法降低小波系数之间的相关性，再利用树形结构表示小波系数并进行逐次累计量化，进一步减小小波系数之间的相关性.在编/解码过程中数据流根据重要性依次排列，在任一点停止编/解码仍然能够重构出原始信号，适合于实时处理.仿真实验表明，改进后的嵌入式零树编码方法对电力系统故障数据压缩十分有效，并且其嵌入式的特性提高了故障录波器的性能.     

小波包和GA-BP网络结合的红枣病害识别方法

针对传统人工枣树病害识别费时费力的问题,提出了一种小波包和GA-BP神经网络结合的快速识别方法.通过小波包去噪方法,消除病害图像采集过程中随机噪声产生的干扰,采用小波包分解系数矩阵的奇异值和小波包变换模极大值矩阵的奇异值构造特征输入参数,利用遗传算法优化后的BP神经网络建立红枣病害的识别模型.实验表明,小波包、遗传算法...     

基于子频带性能分析的小波包树选择性研究

该文基于小波包调制系统在不同信道中各子带的传输性能的研究,从信道对小波包调制系统传输性能影响的角度,利用对满树调制结构的剪枝合并,探讨与频率选择性信道相匹配的小波包调制结构。仿真表明所选择的小波包树结构,不仅保证了小波包调制系统的传输性能,具有更简单的结构模式,而且具备数据多速率传输的特性。     

虚拟仪器中基于小波包变换的信号去噪

阐述了小波包去噪的原理及算法,介绍了虚拟仪器中应用小波包变换对信号的去噪方法.在LabVIEW平台中通过Matlab Script节点的方式实现了小波包变换对信号的去噪.通过仿真对小波包去噪与小波去噪效果进行了比较,结果表明,小波包去噪效果较好.     

自适应WPM抗干扰系统中的WPT优选算法研究

为提高自适应小波包调制(WPM)系统抗窄带干扰能力,提出一种基于单音干扰的小波包树(WPT)优选算法.算法以误码率(BER)和有限信号传输能量为条件构造WPT节点处的代价函数,将树优选问题转化为搜索拉格朗日最小代价函数问题,通过剪枝方式搜索窄带干扰下的最优树.理论分析和仿真结果表明,优选算法在窄带干扰环境下能够简单准确地搜索到最优树,在不需要定时发送训练序列的条件下显著提高自适应WPM系统抗窄带干扰能力.     

直扩系统中基于小波包变换的自适应干扰抑制技术

研究了用离散小波包变换实现直扩通信系统中输入信号的分解，分析了小波包变换抵消窄带干扰的机理，对原有算法进行了优化并提出了相应的自适应去干扰算法．采用自适应滤波技术取代子带剔除法，自适应地跟踪窄带干扰，改善了有用信号的丢弃情况，有效地抑制了窄带干扰．分析和仿真结果表明，基于树结构算法的自适应小波包干扰抑制方法比传统的子带剔除法在性能上更为优越，干扰定位速度也较快．     

小波包变换在电力负荷特征信号提取中的应用

为了给电力系统不良数据辨识提供良好的数据基础,提出了一种新的基于小波包除噪的方法来提取电力负荷特征信号.该方法将不良数据看成是被淹没在大量的噪声信号中特征信号,通过比较小波包除噪法与小波除噪法对信号消噪的效果,得出结论:小波包除噪法有较好的消噪能力,为电力负荷特征信号的提取提供了有效的分析方法.     

基于小波理论的电力系统谐波检测方法

提出了对电力系统中稳态谐波和暂态谐波的不同检测方法.阐明了小波理论的基本原理,对复合信号进行了小波变换和小波包变换的仿真分析和比较.仿真结果表明,对稳态谐波检测时适合采用小波变换,对暂态谐波检测时适合采用小波包变换.     

黎曼序列降低小波包调制系统PAPR的性能研究

在分析选择映射算法基本原理上,探讨了一种基于黎曼序列降低小波包调制系统的峰均功率比的算法。算法核心思想是根据小波包调制采用分级调制的特点,利用黎曼序列分级扰乱,实现对发送序列的多级置乱,减弱发送序列的自相关性,从而达到降低小波包调制系统的峰均功率比,同时也克服了传统选择映射算法中需要传输附加信息,占用频带资源的不足。仿真结果表明,算法实现简单,较好地改善了小波包调制系统的峰均功率比性能。     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

提升算法的正交小波包复用系统研究

正交小波包复用(OWPM)系统利用小波函数的非零平移自正交性,一定程度上有效地避免了符号间干扰和信道间干扰,具有比正交频分复用(OFDM)系统更高的频谱利用率和抗干扰性能.提升方案是一种可原位进行的快速小波变换算法,其运算量比Mallat算法减少一半.研究了基于提升理论的正交小波包复用系统,该系统与基于Mallat算法的OWPM系统(非提升OWPM系统)相比,既提高了运算效率,又节省了存储空间.给出了该系统在不同信道下的误码率,并和非提升OWPM系统、OFDM系统进行比较.仿真结果证实了该系统的可行性和实用价值.     

基于最佳小波包基的边海防声目标识别

针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。     

基于小波包变换的电力系统谐波检测

阐述小波变换和小波包变换的基本原理,介绍小波变换的时频局部化特性,说明了在小波变换基础上建立的小波包变换,能够实现频带的均匀划分,能更有效地进行谐波的检测和分析,并利用小波包变换的方法分别对电力系统中的稳态谐波和暂态谐波进行检测.仿真结果表明,该方法可以准确地检测稳态和暂态时变信号,能为电力系统中的谐波治理提供依据.     

不同小波基在小波包多载波调制系统中的性能分析

从双通道多采样率滤波器组出发,分析了正交小波、双正交小波以及折中的symlets小波的正交性、正则性、对称性等特性.基于多载波调制系统讨论不同小波基对小波包多载波调制系统误比特率性能的影响.通过在频率选择性衰落信道中的仿真,分析得出多载波调制系统中选用最佳小波基的原则.     

基于小波包的多载波调制系统的峰均比分析与消减

介绍了以小波包函数为载波的多载波调制系统,分析了WPM信号符号周期内峰值功率的互补累积分布函数(CCDF)及其对PAPR性能的有效描述;并对不同小波滤波器组的PAPR性能进行了比较,提出了一种能有效减小WPM系统的峰均比的压缩扩展算法。仿真实验证明了该算法的有效性和可行性。     

基于小波包移频算法的遥感图像融合技术

为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化，以提高分类速率，采用分类相关分析算法，按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分，并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性，对训练集所有个体按分类的重要性排序，进而可选取最重要的部分个体作为支持向量，并将其余非支持向量的信息转移至支持向量，以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM，并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明，CS LSSVM稀疏性很强，且保持了标准LSSVM的分类性能，还可直接适用于多类问题.     

基于小波包变换的电力系统谐波电流检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整数次谐波,以及改进的加窗插值快速傅立叶变换运用困难,采用小波、小波包变换对电网信号中的谐波进行检测分析。小波包变换建立在二进小波变换基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果证明,较之傅立叶变换和小波变换,小波包变换对电网信号中谐波的幅度、频率的估计具有更高的精度。     

基于小波包分析的旋转机械故障诊断研究

故障信号的特征提取,是故障诊断的关键。通过以德比契斯（Daubechies）小波为基函数的二进小波变换、采用Mallat快速算法的小波包对故障信号进行特征提取。利用小波包对实验数据进行分析,其结果具有良好的时频局部化特性,能对非线性信号进行有效识别。