基于小波分析的最小二乘拟合及应用

直线是图像分析过程中非常重要的描述符号。在工业控制中,图像处理通常采用最小二乘法对直线进行拟合,但在对估计精度要求较高时,传统最小二乘法往往不能满足要求。将离散小波变换和传统最小二乘法相结合,建立了一种基于小波预处理的最小二乘估计的新方法,获得了比传统最小二乘法效果更好的估计结果。试验证明了该方法的有效性和高精度性。     

TLS估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪

为了弥补传统Bayes估计的小波去噪方法依赖于小波系数先验分布模型的不足,针对零值绝缘子红外图像具有低信噪比特点,提出了基于总体最小二乘(TLS)估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪方法。受噪声污染的零值绝缘子红外图像经小波变换后,不处理低频小波系数,获取各尺度、各方向的高频小波系数进行总体最小二乘估计,对估计后的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法与软阈值法和Bayes估计法相比,能够有效去除噪声,保留了图像的细节信息,去噪效果良好。     

基于卡尔曼滤波算法的最小二乘拟合及应用

图像处理或在工业控制中经常要用到最小二乘直线拟合,对于有奇异点的直线拟合,传统的最小二乘法拟合误差较大,难以满足较高精度的要求。卡尔曼滤波算法具有最小无偏方差性,能够去除测量系统中的随机误差,将卡尔曼滤波算法与传统最小二乘法结合,建立了一种基于卡尔曼滤波预处理的最小二乘估计的新方法,获得了比传统最小二乘法效果更好的估计结果。试验证明了该方法的有效性和高精度性。     

基于小波域数据的Hammerstein模型参数估计

针对非线性离散Hammerstein模型的输出存在随机噪声情况下,提出直接利用小波域的输入输出数据,估计出该模型的参数的方法。最小二乘法是时域参数估计的主要方法,随着对小波理论的深入研究,它在信号处理方面起着重要的作用。信号经过小波变换后,得到具有时频特征的小波域的信号,提高了信号的信噪比,去噪结果比时域和频域更有效。通过小波最小二乘法估计出模型的参数,与时域最小二乘法的估计参数相比较,仿真结果表明波域方法是可行的,有效的。     

基于小波域数据的线性ARMAX模型参数估计

线性时不变系统离散ARMAX模型在随机噪声情况下影响输出精度。为此提出直接利用小波域的输入输出数据,估计出模型的参数的方法。最小二乘法是时域参数估计的主要方法,随着对小波理论的深入研究,在信号处理方面起着重要的作用。信号经过小波变换后,得到具有时频特征的小波域的信号,方便进行去噪的处理,去噪结果比时域和频域更有效。通过小波最小二乘法估计出模型的参数,与时域最小二乘法的估计参数比较,仿真表明改进方法是可行性和有效性。     

基于二维小波亚像素图像处理的螺纹尺寸测量

针对传统微分算子图像处理方法的不足,提出一种基于二维小波降噪的亚像素图像处理方法。首先对获取的图像进行灰度值处理,通过二维小波变换消除图像噪声、重构图像、边缘检测,得到螺纹像素级的边缘图像及灰度二维矩阵。然后采用最小二乘算法拟合,得到亚像素级精度图像直线和中心标定位置及矩阵,计算螺纹大、小径尺寸,解决人工测量和传统图像处理算法精度不足的问题。最后,设计螺纹尺寸测量系统,实现尺寸测量的可视化和应用化,满足测量精度要求。     

基于小波网络的非线性系统建模与控制

提出了种基于小波网络的非线性系统的建模和控制方法。使用小波网络对未知控制系统建立一步预测模型,基于Ｄｓａｖｉｄｏｎ最小二乘法得到自适应控制律。小波网络的权值由广义递推最小二乘法来学习,尺度参数和平移参数通过稳定的Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法来获得。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于概率模型的多尺度图像融合算法

文章给出了一种基于概率模型的多尺度图像融合新算法。首先,对不同的传感器图像分别进行小波分解,得到塔式结构子图像层;其次,基于不同传感器图像对应层上的对应像素,根据最小二乘规则估计模型参数;然后,根据贝叶斯规则进行融合图像相应像素的最大后验概率估计;最后,通过小波逆变换得到融合图像。采用该算法对可见光和红外图像进行融合,其结果与其它方法相比更有效。     

基于小波模糊网络的非线性函数逼近方法的研究

针对非线性函数逼近问题,提出了一种新的融合策略——小波模糊网络;该网络将模糊模型引入小波网络,采用正交最小二乘法筛选小波,利用推广卡尔曼滤波算法调整网络非线性参数,避免陷入局部最优,提高学习速度,并采用最小二乘法修正权值,在不增加小波基函数的基础上提高网络的逼近精度;通过仿真,该网络的准确性和泛化能力都优于传统的小波神经网络,具有广泛的应用前景。     

基于小波去噪与变换域的信道估计方法

针对长期演进(LTE)下行正交频分复用(OFDM)系统的最小二乘(LS)信道估计算法对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于小波变换去噪与变换域插值相结合的信道估计方法.该方法通过在最小二乘(LS)估计之后加入小波阈值去噪过程,再通过变换域低通滤波插值估计进行双重去噪处理.计算机仿真结果表明,该估计方法能够有效地去除加性高斯白噪声,比一般的LS估计算法性能要好,在一定程度上弥补了LS估计算法对噪声敏感的缺陷.     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号，对输出电压信号进行小波去噪，对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数，并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量，以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机，确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于支持向量机的网格负载信息预测模型

提出了采用小波分析和最小二乘支持向量机(LS-SVM)混合模型对网格负载信息进行预测。该模型首先基于小波多分辨率分析对非平稳的网格负载样本做序列分解,得到不同尺度下的负载分量,然后利用LS-SVM对不同尺度的分量进行预测,最后通过对各分量预测信息进行重构得到相应的预测值。实验结果表明,使用本模型进行短期负荷预测比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度。     

基于小波包变换的DS/FH系统抗窄带干扰研究

为了进一步提高直接序列/跳频(DS/FH)扩频系统的抗干扰能力,基于小波包变换结合递归最小二乘算法设计了一种变换域自适应干扰抑制算法,该算法采用小波包分解定位窄带干扰,递归最小二乘算法抑制窄带干扰.通过蒙特卡罗仿真分析在增加抗干扰模块后,DS/FH系统工作在准静态时,在不同信噪比条件下抗窄带干扰性能.仿真结果表明:该算法具有较强的自适应性以及抗窄带干扰能力,其性能优于传统的直接置零法,适用于多音干扰下的恶劣通信环境.     

基于支持向量机的网格负载信息预测模型

提出了采用小波分析和最小二乘支持向量机（LS-SVM）混合模型对网格负载信息进行预测。该模型首先基于小波多分辨率分析对非平稳的网格负载样本做序列分解,得到不同尺度下的负载分量,然后利用LS-SVM对不同尺度的分量进行预测,最后通过对各分量预测信息进行重构得到相应的预测值。实验结果表明,使用本模型进行短期负荷预测比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度。     

基于正交基的小波神经网络的优化设计

文章提出一种基于多分辨率学习的正交基小波神经网络结构的设计方法，网络权值的学习采用阻尼递推最小二乘算法。该方法能有效地解决训练精度和泛化能力差的问题。仿真结果表明它是一种非常有效的小波神经网络结构的设计方法。     

基于OWPB和LS-SVM的电路板故障诊断系统

针对雷达电路板检修困难的问题,提出了基于最优小波包基和最小二乘支持向量机相结合的雷达电路板故障诊断方法。利用小波变换对采样数据进行去噪处理,通过小波包分解选择最优小波包基提取熵值作为故障特征向量,并作为基于最小二乘支持向量机的雷达故障诊断模型的输入向量,经诊断模型输出后,完成雷达电路板故障诊断。基于此方法设计了雷达电路板故障诊断系统,提高了雷达故障诊断的正确性和效率。     

基于分布式光纤传感的水下输气管道泄漏检测与定位分析

介绍了一种基于Sagnac/Mach-Zehnder混合干涉仪原理的分布式光纤传感水下输气管道泄漏检测及定位系统。在强干扰微小泄漏情况下,通过分布式光纤传感器获取由管道泄漏引起的光干涉信号,采用小波包方法对信号进行多层分解,提取小波包能量特征,用欧式距离法对管道泄漏与否进行聚类分析;对泄漏系统利用零点频率进行精确定位,并将基于零点频率的传统检测定位、经小波去噪和最小二乘曲线拟合处理后的检测定位及本文提出的检测定位三种方法进行对比分析,统计了系统虚警率（FAR）。实验结果表明,该系统能准确识别管道泄漏,本文提出的泄漏检测定位法虚警率最低,与经小波去噪和最小二乘曲线拟合处理后的检测定位法相比,虚警率降低了6.6%,提高了系统泄漏检测定位的可靠性。     

基于小波变换和LS-SVM的事件检测算法

根据高速公路有事件发生时交通流将产生突变这一原理,提出一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的事件自动检测算法。首先用小波变换提取特征数据,然后用最小二乘支持向量机进行分类,仿真实验表明该算法具有检测时间短、检测率高和误报率低的优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。     

基于小波核LS—SVM的网络流量预测

网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义。支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题。介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力。通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测。实验结果表明,取得了较好的预测效果。