基于EMD和改进小波阈值的地震信号去噪方法

地震资料采集获得的地震信号资料中往往夹杂着大量的噪音信息,地震信号的有效去噪对后续的地震资料解释具有重要的意义。本文提出一种基于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)和改进小波阈值的地震信号去噪方法。将含噪地震信号分解为一系列本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF),并根据自相关理论,对从IMFs中筛选的高频分量应用改进的小波高参数阈值算法处理,低频IMF分量应用改进的小波低参数阈值处理,最后对处理后的IMFs进行重构。利用本文提出的地震信号去噪方法对合成地震信号和实际地震信号进行去噪处理,并与EMD去噪效果进行对比,结果均表明本文所提方法的去噪效果优于常规的EMD方法。     

基于小波去噪的阈值函数改进方法分析

首先介绍了两种国内外比较有代表性的小波阈值改进方法,并在传统软、硬阈值函数的基础上提出了一种新的改进阈值函数,通过对小波系数的阈值处理,使得去噪后的信号在过分平滑与边缘振荡现象之间达到合理的平衡。对一段压气机台架实验数据的仿真分析表明:该方法在去噪的同时减少了有用信息的损失,在信噪比增益和最小均方差误差方面的性能指标要优于传统软、硬阈值法,同时在3种改进阈值函数方法中具有最佳的去噪性能。     

基于小波变换尺度相关性去噪算法的改进

在基于小波变换尺度相关性去噪的基础上,本文提出一种连续迭代的相关性去噪改进算法,克服了通常相关性去噪算法中小波系数对偏移敏感的缺点,引入小波窗口的方法来计算相关系数和迭代的方法连续去噪。数值试验结果表明,该方法易于重构,且重构信号可以较大限度地恢复原来的信号。     

改进的小波变换阈值去噪算法

针对硬阈值函数在阈值点不连续,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,构造了一种新的阈值函数,仿真结果显示,该方法具有较好的去噪结果。     

基于小波去噪的CMMB信道估计研究

介绍了一种适用于CMMB系统的信道估计和信道均衡方案。该方案利用最小二乘(LS)方法估计出导频处的频域响应,对结果进行小波去噪,减小加性噪声的干扰,然后插值得到整个信道的频域响应,可有效减小高斯白噪声的干扰和多径干扰。在高斯白噪声信道和多径信道下的仿真验证结果表明:此方案能有效减小干扰,降低误码率,提高系统性能。     

基于图像处理和小波去噪的化工信号分析

通过分析一例含噪化工信号,介绍一种经济简便的对连续信号采样的方法.首先使用扫描仪将记录纸上的信号曲线转化为数字图像文件,并进行预处理;然后用列平均法得到曲线上各列的纵坐标值,再按照一定比例转化成实际信号的幅值,这样间接得到了原信号的离散采样数据,并且将其保存为mat文件,最后用Matlab提供的小波函数进行去噪、恢复原信号.这种方法不需要任何额外设备,因此很适用于那些需要进行信号分析却没有数据采集系统的小型装置.     

基于小波分析的信号去噪方法

工程角度看,小波分析是一种信号与信息处理的工具,是继Fourier分析之后又一有效的时频分析方法,小波变换作为一种新的多分辨分析方法,可同时进行时域和频域分析,具有时频局部化和多分辨特性,因此特别适合于处理非平稳信号。本位为此首先介绍了基于小波分析的信号去噪特点,接着介绍了三种去噪算法,即小波分解与重构去噪方法、变换域系数相关性去噪法以及非线性小波变换阈值去噪法法,     

基于小波阈值去噪的管道泄漏检测研究

针对所采集油气管道泄漏信息存在很多干扰,使得信号处理难度增大进而影响管道泄漏检测定位的问题,利用小波变换对采集到的含噪声信号的管道泄漏信号去噪。针对常用的小波阈值去噪特点提出新的阈值函数,新函数是软、硬阈值函数的结合,具备二者的优点,同时克服了二者的缺点。通过对比尺度阈值和传统阈值处理泄漏信号信噪比与小波分解尺度寻优的过程,确定最优去噪方式。试验结果表明:用该方法对管道泄漏信号去噪后,位置定位更加准确。     

基于小波变换的小波域阈值地震信号去噪方法研究

去噪是地震资料处理中不可缺少的重要步骤,随着勘探任务的要求越来越高,对资料的信噪比和分辨率的要求越来越高。小波分析做为一个有效的数学方法,也被广泛的应用到了地震资料处理中。本文比较详细的介绍了小波变换在地震资料处理中去除随机噪声的应用,通过试验对比表明了该方法的适用性。     

基于小波去噪的陶瓷墙地砖边缘检测

在陶瓷墙地砖的边缘检测过程中,图像在采集、转换和传输中不可避免的会引入噪声,产生降质而影响检测结果。介绍了一种基于小波去噪的陶瓷墙地砖边缘检测方法,对墙地砖图像采用小波去噪后再进行边缘检测,其结果较好地满足了检测要求。     

基于改进遗传算法的PEMFC电堆温度模型建模

针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统过于复杂、难以建模,而已建立的数学模型由于电堆使用的材料、结构不同,模型参数相差甚远,无法统一给出一个具有代表性的高精度的PEMFC电堆模型,难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求.本文从实际应用角度出发,利用传热学、流体动力学知识建立了一个千瓦级的PEMFC电堆温度模型.由于模型中一些关键参数无法由实验精确测出,但它们对模型精度的影响极大,所以需要找出一个能够高精度辨识模型参数的方法来解决这个问题.文章中提出的改进遗传算法具有良好的全局和局部的搜索、优化能力,能够高精度地辨识这些参数.仿真和实验结果验证了模型的实用性和可靠性.     

微波加热用透波材料的研究进展

微波加热技术因其绿色环保、体积加热、选择性加热等优势,已被广泛应用于化工强化、金属冶炼、陶瓷烧结、食品加工等众多领域,但微波在反应器内普遍存在透波效果差、微波利用率低等问题。随着微波加热技术的不断发展,微波加热设备中透波材料的选用越来越受到大家的关注。本文主要针对透波材料在微波加热领域中的应用现状进行综述,对透波材料的种类进行简要介绍,分别从微波加热用容器和保温材料两方面进行论述。详细介绍了氧化物、氮化物、硅酸盐、磷酸盐等高温透波材料及聚四氟乙烯、玻纤增强树脂基、环氧树脂等中、低温透波材料的研究进展,并具体论述了目前微波加热常用纤维棉、纤维毯和纤维板等各种陶瓷纤维制品的介电特性和透波性能,最后指出了目前微波加热用透波材料普遍存在的问题,并对透波材料的应用和发展作出了展望。     

基于径向基函数神经网络的挤出温度预测模型

简要介绍了软测量方法建立挤出温度预测模型的方法,分析其优缺点后进而提出应用基于RBF神经网络建立渝度预测模型,试验后对比了实测值和预测值,结果表明该方法能达到较好的预测精度,同时具有使用简洁、快速等优点,具有较好的应用推广意义。     

遗传算法优化BP神经网络的水泥窑温度预测模型研究

水泥窑内温度的控制效果直接决定水泥熟料的质量.由于回转窑煅烧具有大滞后、非线性、多变量等复杂特性,并且各个因素之间存在相互联系和不确定性,这给回转窑温度的控制带来了困难.本文利用BP神经网络建立回转窑温度预测模型,并利用遗传算法对模型进行优化,将优化前后的仿真结果对比后发现,使用遗传算法优化后的BP神经网络回转窑温度预...     

Development of a porosity prediction model based on shrinkage velocity and glass transition temperature

Abstract

Pore formation and evolution is a common physical phenomenon observed in food materials during different dehydration processes. This change affects heat and mass transfer process and many quality attributes of dried product. Many mathematical models ranging from emperical to classical models proposed in the literature for predicting porosity during drying of food materials. Classical model is in its infancy as the required materials properties during drying are not avaiable for the material charecterisation. Empirical and semi-empirical models are reasonably well developed in establishing relationships between pore evolution and moisture content and determining experimental based coefficients. However, there are no simplistic models that considered process conditions and material properties together to predict the porosity. The purpose of this work is to develop a simplistic theoretical model for pore formation taking both process parameters and changing material properties during drying into consideration. A new “shrinkage velocity” approach has been introduced and the model has been developed based on this shrinkage velocity taking into account the main factors that influence the porosity including the glass transition temperature. Experimental results show good agreement with simulated results and thus validated the model. This study is expected to enhance the current understanding of pore formation of deformable materials during drying.     

新型微波高温热风系统实验研究

介绍了一种新型的微波高温热风系统,测试分析了微波功率、风机风速、吸波材料等对热风温度及保温箱内温度分布的影响。研究结果表明:设计合理的微波高温热风系统结构紧凑、换热强度大、洁净环保,并能满足各种工业应用对热风温度的要求。     

On the longitudinal compressive strength prediction of unidirectional laminated composites based on an improved model

The compressive failure of unidirectional (UD) composite laminates is investigated using an improved model. Most of the existing models to predict the compressive strength of UD composites are either based on microbuckling or kinking of fibers. However, the failure mechanism analysis based on the SEM microscopy observations of failed specimens shows that the two mechanisms are responsible for the failure simultaneously when kinking occurs following the microbuckling of fibers. Therefore, the fiber microbuckling and fiber kinking models are combined to predict the compressive strength of UD T300/QY8911 composite laminate. Furthermore, this study proposes a new model for the stiffness of the foundation determination, making the predicted microbuckling strength closer to its real value. Also the effects of parameters presented in the prediction formula on the compressive strength are discussed, and it is found that the Young's modulus of matrix is the most important parameter. The predicted compressive strength using the improved model with combined modes shows a very good agreement with the experiment measurement. POLYM. COMPOS., 2011. © 2011 Society of Plastics Engineers     

基于PSO-SVM逆的赖氨酸发酵过程软测量

针对赖氨酸发酵过程非线性、大滞后、多变量动态耦合,关键生化参数难以实时在线测量等问题,提出一种改进的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)逆发酵过程软测量建模方法。首先分析逆系统的存在性,并结合赖氨酸发酵过程,引入发酵特征信息和舍弃次要信息构造逆扩展模型;然后利用支持向量机离线辨识初始逆扩展模型,并根据系统输入与模型输出的偏差信号,采用粒子群算法对初始逆扩展模型进行在线校正;最后将校正后的逆扩展模型串联在原发酵过程之后构成复合伪线性系统,实现不直接可测关键生化参数的在线预测。以L-赖氨酸流加发酵过程为例,验证了所提算法能够对发酵过程关键生物量参数进行较准确的在线预测,较普通的SVM逆建模方法具有更高的预测精度。     

Optimised phase compositions and improved microwave dielectric properties based on calcium tin silicates

The Ca_(1+2y)Sn_(1-x)Si_(1+y)O_(5-2x+4y) low-permittivity microwave dielectric ceramics were prepared through solid-state reaction at 1350–1450 °C for 5 h. The relations between microwave dielectric properties and phase compositions for non-stoichiometric Ca_(1+2y)Sn_(1-x)Si_(1+y)O_(5-2x+4y) ceramics have been investigated. A single CaSnSiO₅ phase with abnormally positive temperature coefficient of resonant frequency (τ_f = + 62.5 ppm/°C) was synthesised at 1450 °C. This composition was an effective τ_f compensator of CaSiO₃ and Ca₃SnSi₂O₉ phases with typically negative τ_f value. The CaSiO₃ second phase was related to the Sn deficiency in the CaSn_(1-x)SiO_(5-2x) (0 < x < 1.0) composition, whereas the Ca₃SnSi₂O₉ second phase was obtained by controlling the Ca:Sn:Si ratios on the basis of the Ca_(1+2y)SnSi_(1+y)O_(5+4y) (0 < y < 1.0) composition. A promising low-permittivity millimetre-wave ceramic with most excellent microwave dielectric properties (ε_r = 10.2, Q×f = 81,000 GHz and τ_f = −4.8 ppm/°C) was produced from the Ca_(1+2y)SnSi_(1+y)O_(5+4y) (y = 0.4) ceramic.     

配煤对煤灰熔点的影响及灰熔点预测模型研究

针对皖北刘桥二矿煤（A）属于高灰熔点煤,无法满足Shell气化炉液态排渣的需要。考察了采用配煤技术降低煤A的灰熔点的效果,结果表明,配煤可以显著的降低煤A的高灰熔融性。使其能够满足Shell气化炉液态排渣工艺的要求。并采用最小二乘法对灰熔点与煤灰灰成分之间建立并回归了预测模型,预测模型方程表明,若能增加配煤煤灰中MgO的含量可显著降低煤灰熔点,增加配煤煤灰中CaO的含量可使煤灰熔点降低,在煤灰中SiO2和Al2O3总含量一定的条件下,高硅低铝的配煤煤灰可进一步降低煤灰熔点。同时该模型能较好地预测三种原煤配煤的灰熔点。