小波神经网络方法在入侵特征分类技术中的应用研究

利用小波变换的时频局部化特性和神经网络的自学习能力,构建基于小波变换的神经网络,从而使该神经网络具有较强的逼近能力和容错能力。将小波神经网络应用于入侵特征分类技术当中,具有了较强的自适应、自学习能力,并通过对动量项因子和学习因子的调整对模型进行改进,解决传统的前馈神经网络易陷入局部极小点的问题,加快神经网络的收敛速度。     

基于小波神经网络的配电网故障定位研究

在分析小电流接地系统单相接地故障特征的基础上,利用小波分析对非平稳随机信号所具有的优越的时频局部特性和变焦能力来实现提取故障时暂态信息量的特征分量,然后构建出小波神经网络,根据神经网络良好的非线性拟合能力,建立起故障特征分量和故障点位置之间的映射,从而达到故障点精确定位.     

基于小波-模糊神经网络的齿轮箱故障诊断

根据齿轮箱传动部件故障机理,利用小波变换多分辨率特性和时频局部化特性,提取出故障特征信号;并利用有效的消噪技术,去除噪声干扰.参考专家经验,给出模糊规则及模糊神经网络模型,实现故障推理.并将小波变换和模糊神经网络应用在上海宝钢热轧机的齿轮故障诊断中.     

基于小波包能量特征及LVQ的目标检测方法研究

基于常规雷达的目标检测方法不能很好地适应冲击雷达目标的检测,提出了一种基于小波包能量特征与LVQ神经网络相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波包对目标回波信号进行分解,以得到目标的能量特征量,该特征量能明显区分目标和噪声;然后将能量特征量送入学习向量量化(LVQ)神经网络进行训练与仿真,以实现对超宽带目标信号的检测;仿真结果表明,该方法能获得较高的检测概率,较低的虚警概率.     

PSO-RBF神经网络在电机保护中的应用

针对电机保护只在被测参数达到或者超过设定动作阈值才动作,缺乏预测控制能力,设计了一种基于粒子群的径向神经网络。利用小波变换的时频分解能力、优异的奇异检测能力进行故障特征分量的提取;用粒子群算法和径向神经网络配合优化权重,从而使网络收敛快,训练时间短。通过电动机故障进行仿真实验,结果表明PSO-RBF神经网络实现了对故障的识别。     

小波分析和神经网络在水下目标识别中的研究

研究水下目标识别问题.由于环境因素的影响,采集到的水下目标回波信号中含有大量噪声且信号频率范围大,传统方法不能有效提取信号特征导致水下目标识别率低.为了提高水下目标识别的准确率,提出一种基于小波分析和BP神经网络组合的水下目标识别方法(W-BPNN).采用小波对水下目标回波信号进行去噪处理,滤除噪声信号.通过小波包对信号的特征进行提取,提取出最能反映目标本质性质的特征向量,对提取的特征向量作为BP神经网络的输入进行识别.为了验证W-BPNN算法有效性,在Matlab平台上对3类水下目标进行了仿真.结果表明,相对于传统识别算法,W-BPNN获得了更高的识别准确率,证明是有效的水下目标识别方法.     

小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

小波网络和RBF网络的抗噪语音识别

针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用小波神经网络融合了小波变换良好的时频局域化性质和RBF神经网络具有最佳分类能力和辨识能力等特性。构建了一个用小波基替代RBF网络中激活函数的小波-RBF神经网络结构,并采用全监督训练算法,实现了基于小波-RBF网络的抗噪语音识别系统。实验结果表明该系统比RBF网络具有更好的识别效果,尤其在噪声环境下,具有更强的鲁棒性。     

基于改进的BP神经网络和小波奇异值的交通事件检测

针对交通事件检测,提出了利用改进的BP神经网络和小波奇异值的新方法。首先利用小波奇异值来量化原始交通流信号的特征,然后将小波奇异值作为神经网络的输入,对交通事件类型进行识别。对交通流信号进行小波包变换分解,获取交通事件的小波系数;利用相重构技术将小波系数向量形成系数矩阵,并对该矩阵作奇异值分解,获取小波奇异值;最后用MATLAB进行仿真分析,结果表明该算法能较准确的进行分类,具有一定的应用价值。     

基于小波-神经网络技术的电机故障模式识别与诊断

针对电机震动信号的频谱特点,提出基于小波-神经网络技术的电机故障模式识别与诊断的新方法.利用小波包可进行多维多分辨率的特性,对电机振动信号进行分解与重构,获得震动信号的突变信息,实现电机状态的特征提取.对提取出的特征,用ART2神经网络进行状态分类,进而诊断故障类型,并利用这种方法进行仿真试验,通过对仿真结果的分析证实这种诊断的可行性.     

Construction and properties of spline dyadic wavelet filters

This paper focuses on the construction and properties of spline dyadic wavelet that equals its reconstruction wavelet. A general construction method of finite spline dyadic low-pass and high-pass filters is given. It proves that finite spline dyadic low-pass filters are symmetric about 0 or 1/2, but there are no finite spline high-pass filters possessing symmetry with respect to 0 or 1/2. It further shows that there exist infinite spline high-pass filters possessing symmetry with respect to 0 or 1/2, which can be constructed. Their energy is concentrated and so finite symmetric spline dyadic wavelet filter that equals its reconstruction filter can be obtained approximately. Construction examples for quadratic and cubic spline dyadic wavelet filters are given.     

结合小波预处理的图像编码方案

提出了一种新型的结合小波预处理的图像编码方案，在编码端，首先对原始图像进行模糊化处理，然后再按照通常的小波变换进行编码；在解码端，先进行小波变换，然后再进行与模糊化相反的清晰化处理，得到恢复图像，试验结果表明该编码方案在计算复杂度上上升极少，在恢复图像质量上下降很少，但是在图像压缩比上得到大幅度的提高，是提高小波变换图像编码效率的理想方法。     

一种最优小波的设计方法

首先介绍了小波变换的基本原理,并在此基础上详细说明了如何根据所要分析的信号设计最优小波,最后介绍了它在图像处理中的应用。实践结果证明运用最优小波对图像进行处理相比一些常用的小波有更好的效果。     

二维时空域连续小波变换在目标跟踪中的应用

连续小波变换在图像处理尤其是目标跟踪领域中的应用很广,目前在跟踪上运用较多的小波有Gabor小波、时空域Morlet小波等。本文重点说明二维连续小波变换目标跟踪的原理及实现过程,并将二维连续小波变换运用到微小目标以及红外目标跟踪中,取得很好的跟踪效果。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术,它不像传统的压缩技术,JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波.嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法,也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础,改进其算法,实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

基于单类支持向量机的音频分类

研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法,能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量,并融合多特征向量,将音频分为5类：纯语音、音乐、环境音、含背景音语音和静音。实验结果表明这种方法具有较好的分类精度,性能优于贝叶斯、隐马尔可夫模型和神经网络分类器。     

改进的嵌入式小波在航天图像压缩上的应用

JPEG2000是基于小波变换的图像压缩技术，它不像传统的压缩技术。JPEG2000的良好的压缩效果取决于选取好的小波．嵌入式零树小波编码算法是基于小波变换的一种图像压缩方法，也是有相对不错的压缩效果。对此研究将以嵌入式零树小波为基础。改进其算法．实现在航天项目上的快速高效的压缩图像。     

一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术

在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的.     

偶数长有理数对称紧支双正交小波滤波器设计

基于Daubechies紧支集小波构造方法所得到的小波滤波器多为非线性相位和无理数系数。非线性相位滤波器在图像处理过程中容易引起失真,而无理系数滤波器给小波变换的应用尤其是在算法的硬件实现方面带来不便。借助完全重构滤波器思想,进行了具有线性相位的双正交小波滤波器设计,同时通过添加消失矩特性条件,归纳推导出偶数长有理系数双正交对称紧支集小波滤波器的构造方法。以长度为8-4双正交小波设计为例,对设计方程中出现的自由变量的取值范围进行了讨论,得到了8-4有理系数双正交对称小波滤波器。