一种基于第二代小波变换的图像压缩方案

本文提出了一种基于第二代小波变换与SPIHT算法、自适应算术编码相结合在图像压缩中的编／解码方案,对CDF(2,2)和FBI 9-7小波压缩的性能进行了分析和比较,获得了良好的无损或近无损压缩效果。研究结果表明这一方法充分利用了医学图像的统计特征,对于医学图像具有较高的无损压缩率,压缩的空间和时间复杂度低,利用质量递进手段可以获得满意的压缩比和PSNR,达到视觉无损、数据近无损的目的。对于典型的医学图像(X线图像、CT图像、MRI图像等)的存储、传输和检索等应用,本方案是十分有效的。     

基于小波变换的脉搏信号特征提取

提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析,选择了具有多分辨分析特性的小波变换,分别对每例信号进行5层分解,提取出各尺度小波系数。根据小波系数与信号能量之间的等价关系,将归一化的各尺度小波系数能量值作为识别脉搏信号的特征向量。针对脉搏信号频谱特点并结合实验数据,改进了现有的能量特征提取算法。在样本有限的情况下,通过统计分析得出可以用改进的能量特征向量来区分心血管疾病患者和正常人群的结论。     

基于PNN和第二代小波熵的智能故障诊断研究

本文结合转管自动机运动循环过程和振动信号的非线性短时冲击特性,提出了截取振动信号中有用信息进行第二代小波分析,在此基础上提取第二代小波熵,并把其作为特征向量应用概率神经网络对转管自动机进行故障模式识别,实现了对实际射击信号的转管自动机故障诊断,从而验证了该方法的有效性。     

基于第二代小波变换和矢量量化理论的电能质量扰动分类方法

提出了一种将第二代小波变换和矢量量化相结合的电能质量扰动分类方法。该方法采用第二代小波变换对电能质量扰动信号进行时频分析,采用基于模极大值的小波变换后处理方法提取时频分析结果中表征扰动特征的模极大值、生成扰动特征量组,通过将扰动特征向量组送入基于矢量量化的树形分类器实现了对电能质量扰动的分类。仿真结果表明该方法噪声鲁棒性良好、简单可靠、分类准确率高、实时性好。     

基于第二代小波变换和离散隐马尔可夫模型的电能质量扰动分类

提出了一种将第二代小波变换和离散隐马尔可夫模型相结合的电能质量扰动分类方法.首先使用第二代小波变换对电能质量扰动信号进行时频分析,给出了一种基于模极大值的小波变换后处理方法,用以提取分析结果中表征扰动特征的模极大值,将这些模极大值组成扰动特征量组,经矢量量化后得到特征序列,然后将特征序列输入到由离散隐马尔可夫模型构建的分类系统中,实现对电能质量扰动的分类.在此基础上,给出了确定每类扰动定量指标的方法.仿真结果表明,该分类方法在强噪声环境下分类正确率高,且训练易收敛.     

基于第二代小波的直流电动机间接测速研究

提出了一种直流电动机间接测速新方法.该方法首先根据第二代小波变换原理,在提升格式的框架下,对采集的直流电动机电枢电流进行消噪、滤波与重构,提取了高频的换向电流;然后,对换向电流进行第二代小波包分解,利用小波包良好的时-频定位特性间接得到直流电动机空载起动时的转速曲线,相关的实验结果表明所提方法的有效性.     

基于S变换的电能质量扰动特征提取

电能质量扰动识别是电能质量检测系统的重要组成部分,也是进一步采取适当措施对其进行治理和控制的前提和依据。通过对扰动信号的S变换提取出扰动信号基频和高频特征,从而实现对电能质量扰动的分类,并通过S变换后的基频和高频特征分别提取出扰动信号前后的瞬时振幅以及扰动起始、终止时刻。实验结果表明,S变换可准确检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。     

基于经验小波变换的变压器振动信号特征提取

为有效提取变压器振动信号特征,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的信号特征提取方法。首先利用EWT方法将不同工况的变压器振动信号分别分解为若干经验小波函数(EWF)分量;然后计算各分量Hilbert谱,通过时频表示直观反映不同工况变压器振动信号的频率特征信息;最后计算不同工况振动信号各EWF分量与原信号的相关系数,并提取相关度高的分量,根据其能量构建信号的特征矢量,实现对不同工况变压器振动信号特征提取的量化处理。仿真试验表明,该方法能有效提取变压器振动信号特征,且根据提取的特征矢量能够正确识别变压器绕组所属的不同工况。     

小波变换用于高压电器局部放电信号特征提取的研究

根据局部放电中是实变非平衡的特点和小波分析的局域化性质，运用小波变换有效地从强大电磁干扰中提取中放电脉冲，并对局部放电信号进行特征提取，为进一步的局部放电信号特征分析打下基础。数值模拟实验给出了令人满意的结果。     

小波变换的自发脑电信号特征提取

针对脑机接口(BCI)研究中2种思维任务的特征抽取和分类,提出采用小波变换后具有较高分类能力的部分分解系数,并以Fisher距离作为特征可分离能力的度量。选择具有较大可分离性的系数均值及子空间能量作为有效特征,组成所有待分析通道的特征形成特征向量。利用BCI 2005竞赛数据,分析了该方法的实验背景和理论依据,并将分类精度与竞赛的最好结果进行了比较,表明了所提出方法运用在实际系统中的有效性和优越性。     

基于改进第2代小波算法的发电机组碰摩故障特征提取

针对发电机组碰摩故障特征的提取问题,构造了一种提取该类信号时域特征的改进第2代小波算法。该算法以第2代小波为基础,构造第2代小波等效滤波器,分析其存在的频带交叠问题;采用基于数据的优化方法,设计能够自适应匹配每层分解信号特征的预测器和更新器;对分解得到的每层逼近信号和细节信号采用傅里叶变换方法,消除每个分解频带中其它频带的无关频率成分,以突出相应频带信号的时域特征。仿真信号和工程振动信号分析表明,改进第2代小波算法的信号特征提取效果优于第2代小波方法,较理想地提取出了汽轮发电机组发生径向碰摩故障时的时域故障特征。     

基于二代小波变换的电机转子不平衡故障检测

为了快速准确地检测电机运行中突发性转子不平衡故障,本文在介绍第二代小波变换和电机运行中突发性转子不平衡故障特点的基础上对附有各种随机噪声的电机振动信号进行二代小波变换分析,对分解系数进行重构,提取故障特征。仿真结果表明:第二代小波变换是检测电机突发性转子不平衡故障的有效方法,能够滤除大部分随机噪声,准确及时地提取故障特征,并提高了检测的可信度。     

基于小波变换的分布式发电孤岛检测方法

为保证电力用户的供电质量和电力系统的安全运行,分布式发电系统（distributed generation,DG）要求具有孤岛检测功能。针对分布式发电系统中传统孤岛检测方法的不足,提出一种基于小波变换的孤岛检测方法。该方法用小波变换从公共连接点（point of common coupling,PCC）的电压提取小波系数,并求其标准偏差和能量值的平均值,再通过设置的门槛值来判断是否发生孤岛。研究结果表明,该方法克服了传统孤岛检测方法的缺点,同时,仿真结果验证了该方法能够快速、准确地检测到孤岛的发生,并表明即使在各种扰动下,也不会发生误动作。     

基于二进小波变换的电能质量扰动检测

电能质量扰动起止时刻和持续时间是描述扰动的重要属性,为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。连续小波变换的计算量大,存在较大冗余,而多分辨率分析的方法由于进行了二抽取,难以直接根据变换结果进行检测,需要重构信号,因此,采用了二进小波变换对电能质量扰动进行检测。使用电磁暂态分析程序ATP仿真软件对电能质量扰动信号进行了仿真,用样条小波进行二进小波变换,检测结果表明在分解尺度一上可以实现较为准确的检测。     

采用非降采样第二代小波变换的信号降噪方法

信号降噪是机电设备故障诊断领域中的重要研究课题。根据噪声的小波变换系数随着小波分解尺度的增加而迅速趋向于零这一特性,基于小波变换的降噪方法得到了广泛应用。文中研究了非降采样第二代小波变换的构造方法,给出了非降采样第二代小波变换中预测算子和更新算子的时域计算公式,分析了算法的计算复杂度,并在此基础上提出采用非降采样第二代小波的信号降噪方法。由于非降采样小波分解后的各层系数和原始信号的长度均相同,因此在具备平移不变性的同时还能保留更多的时域信息,从而可以提高信号的降噪效果。对仿真信号和实际信号进行了试验,结果表明,该方法较理想地对信号进行了降噪处理,并且能够较好地保留原始信号中的故障特征。