基于支持向量回归机的电能质量评估

针对传统方法和神经网络方法在电能质量评估方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的电能质量评估方法。依据电能质量标准和有关文献建立了电能质量评估指标体系,给出了电能质量评估指标的等级区间。基于支持向量回归机的原理和电能质量评估指标,建立了基于支持向量回归机的电能质量评估模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的评估模型具有较强的推广能力,得出的评估结果与其他评估方法相比更为合理可信。     

一种鲁棒性音素分段算法

基于小波变换的鲁棒性因素分段算法的基本思想是在运用传统的参数滤波方法进行音素分段之前首先将语音信号在小波域中进行滤波,提出对听觉感知有效的语音分量,然后用传统的参数滤波方法进行分段。参数滤波是以一个变化的参数对信号进行滤波,得到信号在不同频带中的分量,可以证明,若滤波参数以一定的规律变化,则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构。利用新方法进行分段并测试其鲁棒性,实验证明新方法分段效果好且鲁棒性强,是一种有效的音素分段算法。     

基于多尺度变换的直觉模糊推理图像融合算法

提出了基于多尺度变换的直觉模糊推理医学图像融合方法,针对4种多尺度变换对图像融合的影响进行了分析。文中融合算法是利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,并对得到的低频分量和高频分量采用直觉模糊推理融合规则进行处理,最后将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到融合图像。实验结果表明本文算法优于传统的模糊推理图像融合算法,并且在变换域中,Contourlet变换下的融合结果要优于其它3种变换。     

基于Hadamard变换的数码显微成像自动对焦新方法

提出了一种基于Hadamard变换的自动对焦评价函数,利用数字图像Hadamard频谱的高频分量分析对焦的精确程度.实验结果表明,相对于传统的自动对焦方法,新方法不仅可实现精确对焦,而且抗噪能力强;由于Hadamard变换本身计算量很低,因此新方法还具备算法简单、运算速度快和易于硬件实现等特点.     

基于最优小波包基的电能质量扰动数据的压缩

针对电能质量扰动信号的频率变化十分广泛（最高达到MHz）的特点，在小波压缩的基础上，提出将基于最佳小波包基的数据分析方法应用于电能质量数据压缩，利用最佳小波包基的快速搜寻算法对高，低频分量同时进行分解，再对扰动数据进行压缩重构，并将其与基于小波变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果表示，对于暂态信号，在压缩比大致相同的情况下，基于最佳小波包基的数据压缩效果比基于传统小波的数据压缩效果好，而对于稳态信号，基于两种方法的压缩效果相当．     

基于DSP与虚拟测量技术的电能质量在线监测系统研制

鉴于传统电能质量监测系统的缺点,文中提出了一种基于DSP与虚拟测量技术相结合的电能质量在线监测系统。数据采集卡将离散电压、电流信号通过PCI插槽接入工控机监测系统,对采集的信号进行快速傅里叶变换,从而对电能质量指标进行分析、存储和显示。试验表明该系统能快速、准确反映电能质量指标的变化情况。因此,该系统很好的适应电力系统对电能质量各项指标进行在线监测和管理。     

基于积分二次相位函数和分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计

针对高斯白噪声中多分量线性调频信号参数估计问题,提出了一种基于积分二次相位函数（IQPF）和分数阶Fourier变换的新方法。分析了IQPF估计线性调频信号调频率的原理,指出IQPF有压制弱信号的缺点。为解决强度相差较大的多分量线性调频信号中弱分量信号的参数估计问题,提出利用分数阶Fourier变换域的信号分离技术,逐次估计强信号分量的参数并将其消去,来提高多分量信号参数估计的可靠性。最后通过计算机仿真,验证了该方法的有效性。这种方法与Radon-Winger变换法、Radon-Ambiguity变换法和单纯的分数阶Fourier变换法相比,极大的简化了计算。因此,该方法非常适合于多分量LFM信号的快速参数估计。      

基于三次B样条提升方案的图像融合算法

提出了一种基于三次B样条提升方案的图像融合算法,该算法是对三次B样条小波基进行提升,采用一定的融合决规则对高频分量和低频分量进行融合.高频分量采用多尺度下邻域方差法来计算,低频分量采取求平均的方法进行融合,最后将三次B样条提升算法与传统的小波变换算法的融合图像和参数指标进行比较,实验表明不论从视觉效果,还是采用信息熵,联合熵和平均梯度作为评价标准,都优于传统的小波变换法.     

一种基于傅里叶变换的快速频率测量算法

频率测量是电能质量测量的重要基础,传统频率测量算法是使用傅里叶变换,很难保证系统的测量精度和实时性要求,需要对傅里叶算法进行改进。文中介绍了一种基于傅里叶变换的频率偏差的精确测量算法,并提出了一种新型的频率偏差符号判断算法。该算法大大简化了判断逻辑,减少了计算时间,提高了算法的实时性,经过MATLAB仿真,精度也较好。     

基于分块Contourlet变换的图像盲分离

文章研究了多尺度Contourlet变换并将它与独立分量分析ICA结合起来,在传统的小波ICA基础上提出了FRITICA方法。利用Contourlet变换比小波变换具有更好的稀疏性以及图像进行分块处理后某些图像块的星座图比其他图像块的星座图方向性更好的特点,提出一种基于分块Contourlet变换的独立分量分析方法,进而提高叠加混合图像的盲分离的效果与速度。