基于小波包分析的超声相控阵检测信号特征提取

通过对超声相控阵A扫信号进行小波分析,研究了基于小波能谱信息熵的特征信息获取方法。并对最优小波基的选取提出了基于能量差异原则的选取方法,对40种小波基的能量差异进行分析,选取了三种小波基对两类A扫信号进行小波包分析,用于信息熵值的提取。最后对掺杂不同杂质的碳纤维复合材料的A扫信号的超声检测信号应用所选小波基进行分解,计算了信息熵值并加以比对,作为不同掺杂下碳纤维复合材料的超声相控阵信号的特征值。     

基于小波包与神经网络的EPS转矩传感器故障诊断

本文针对EPS转矩传感器的故障特点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,结合小波包变换中能量可以表征电路的变化情况,提出了故障信号在不同分解频段的能量特征概念及算法,并将其与BP神经网络相结合,提出一种新的EPS转矩传感器故障诊断方法,实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

番茄贮藏气氛3D荧光特征波长小波包选择及腐败预警方法

为实现基于贮藏气氛3D荧光信息的番茄贮藏过程中品质监控及腐败预警,本研究提出一种小波包分解的特征波长选择策略。首先,对原始数据进行去除瑞利散射及Savitzky-Golay平滑处理,消除噪声并剔除无荧光信息发射光谱;其次,对各激发波长下发射光谱进行小波包分解,用小波包分解最低频段的能量作为激发波长的表征量,并结合其在总能量中的占比选择特征激发波长;然后,对特征激发波长下发射光谱划分波段并进行小波包分解,以分解最低频段的能量作为波段表征量初选特征发射波长。考虑到番茄腐败前后荧光信息不同,故以特征激发波长总能量变化确定腐败基准;同时,对特征发射波长光谱值向量进行聚类分析也可得同样基准。通过腐败基准优选特征发射波长以减少波长个数,简化分析。最后,以腐败基准日的特征发射波长光谱表征能量值为基准信息向量,计算腐败基准日前各贮藏日特征发射波长光谱表征能量值到基准信息向量的马氏距离。结果表明,随着贮藏时间的延长,对应马氏距离变小,进而有效表征了番茄贮藏过程中的品质变化,并实现了腐败预警。结论：运用小波包分解根据特征激发波长下发射光谱的总能量变化及其聚类分析两种方法均可确定准确、可靠的腐败基准,所建立的马氏距离预警方法具有可行性,研究可为番茄品质监控提供新思路。     

一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法.对不同聚焦图像进行小波变换.采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用小绝对值准则对低频系数进行融合,对融合后的小波系数进行重构,这样得到高低频比例升高的融合图像.结果表明,该方法可提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于用一般小波变换方法生成的图像.     

基于小波分析与纹理能量变换的织物疵点检测

为了准确检测织物疵点,将含疵点织物图像进行二维小波分解,在小波分解后的经向和纬向子图上将图像分成大小相同的矩形局部重叠窗口,对矩形窗口进行laws纹理能量变换,并将变换结果与给定的阈值进行比较,进而检测和识别出疵点.试验证明,该方法对素色织物的断经、缺纬具有快速、准确的检测效果,也可以检测双经、双纬等疵点.     

基于经验模态分解和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别

为识别和定位地毯织机主要噪声源,提出一种基于经验模态分解（EMD）和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别方法。首先应用EMD 对地毯织机噪声信号进行分解,获得若干本征模态分量,根据互相关系数剔除虚假分量并重构信号;其次使用ab 20小波对重构信号进行离散小波变换,分解得到各小波分量并计算各分量的能量 占比;然后提取能量占比较大的分量,分析其时频特性;最后采用激光测振仪依次测量地毯织机各主要部件的振动信号,对比分析得到主要噪声源所在位置,从而完成识别。研究结果表明,该方法可有效地识别和定位地毯织机主要噪声源。     

织物纹理分析中小波基的选择和分解级数的确定

在基于小波变换的织物图像纹理分析中,小波基的选择和分解级数的确定对纹理参数的有效性有显著影响.为此,以织物图像经小波分解后输出的高频子图像能量最小作为逼近条件,从小波库中优选出最佳小波基.对选出的最佳小波基,采用相邻两层的高频子带能量之比值小于1作为最佳分解级数的选择依据.实验证明,选用coif5小波基对织物纹理图像进行2级分解,提取分解后7个细节图像的熵作为纹理特征参数,采用ISODATA算法聚类分析时,可取得较高的正确分类率.     

基于小波分析的织物起毛起球评价

对织物起毛起球图片进行预处理,先进行灰度转化,边缘平滑,去除光照不匀等基础处理,然后进行图像分割处理.重点研究了利用Matlab小波工具箱函数,根据小波多分辨率的特点,实现对起毛起球织物图像的多层二维小波分解和重构,计算二维小波分解的能量,分解图像的高频和低频信息,确定最佳熵值,最后找出纹理与毛球的最佳层次分割点.     

基于Radon变换和能量曲线的机织物密度检测

探讨基于Radon变换和能量曲线的机织物经密纬密自动检测方法。针对在经密纬密测量中织物倾斜和小波最优分解级数确定的问题,通过图像预处理,采用Randon变换对图像进行校正处理,根据二维小波变换输出的细节分量绘制能量曲线确定小波分解级数的方法,确定最优分解级数,并对织物重构图的垂直分量和水平分量进行优化,从而精确计算织物经密纬密。与人工测量相比,计算机测试织物密度的相对误差在1%左右。认为:本研究方法能够满足自动准确测量织物密度的要求。     

变电站铜接地网与钢接地网的技术经济比较分析

文章以220kv变电站的接地网设计为例,对铜接地网以及钢接地网的经济性进行了比较分析,对其接地效果也进行了分析,从导电性能、热稳定性以及耐腐蚀性方面而言,铜材接地网在性能方面都优越于钢材接地网。     

基于小波能量的簇绒地毯跳纱疵点的检测方法

针对簇绒地毯中存在的跳纱类疵点提出了一种基于小波能量的疵点检测方法。该方法首先使用CCD相机对地毯图像进行采集,然后将采集到的地毯图像进行滤波处理,并用三层小波对其进行分解,通过提取分解得到的细节子图的能量值和正常地毯图像细节子图的能量值的比较来判断正在测试的图像中是否含有疵点;对于有疵点的地毯图像使用Otsu法进行阈值分割二值化,并进一步使用闭运算消除二值化图像中存在的噪点,突出疵点部分。最后通过实验验证了此方法的可行性,所提出的方法可以有效地将地毯图像中的跳纱类疵点检测出来。     

小波分析与纹理能量算法用于毛球图像处理

在织物起毛起球图像处理中,毛球信息与纹理信息的分离至关重要。文中将小波分析理论与织物纹理能量算法相结合,对多尺度小波分解过程中的织物纹理能量的变化进行了曲线拟合,并根据拟合的能量差值曲线确定了最佳重构层次,实验中所测织物的最佳重构层次位于第3层,即可判断纹理信息主要集中在第2层,毛球信息则位于第4层,以此对经过多尺度分解后的图像进行了叠加重构,基本实现了织物毛球与纹理的自动分离,为织物起毛起球图像处理过程中毛球的分割以及特征参数的选取提供了依据。     

不同土壤条件下接地材料的接地电阻研究

针对电力系统变电站接地网现行的铜、钢以及铜包钢等金属接地材料接地特性的不同,本文在不同的土壤电阻率下对比分析了三者的接地电阻,本文所做工作为变电站接地网的材料选择及优化改造提供参考。     

基于小波-频谱分析的滚动轴承故障诊断的应用研究

对于实际工作中的轴承发生故障时,其故障冲击的能量小,干扰噪声多。直接采用频谱分析得到的频谱图谱线比较密集,有时很难鉴别出故障。本文利用小波多分辨分析能对信号进行不同频段分解特点,研究了小波-频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用。通过对滚动轴承外圈、内圈和滚动体三种不同的早期故障的实验信号进分析,结果证明该方法可以有效的鉴别出滚动轴承的不同故障。     

基于纹理特征相似度伪装评估模型

本文提出一种基于灰度共生矩阵和小波变换的方法相结合进行纹理相似度判别的评估模型。图像的纹理特性综合反映了斑点构成的分布和特征,因此伪装与背景的纹理特性差异,可以反映出他们之间的综合特性差异。灰度共生矩阵可定量描述纹理特征,而小波变换将图像分解为不同层次,可以模拟在不同观察距离上伪装效果的评估。本文在进行模型分析将伪装图像进行多层小波分解,只在变换后的低频部分,对不同层次上伪装和背景图像的低频图像纹理特征进行比较,能够较好的反映伪装和背景在不同观察距离上的综合纹理相似度。     

基于小波域的稳健性数字图像水印优化算法

通过对离散小波变换域(DWT)下小波图像系数的分布特点和不同系数区对嵌入水印的敏感性分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时在满足不可见性的前提下,应合理分配水印信号的能量,尽可能地提高局部嵌入水印分量的强度.据此,提出了一种基于遗传算法的小波域优化水印嵌入算法.实验结果表明,应用本算法所实现的水印不可见,并对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性.     

基于小波变换的语音来源识别系统

文章主要介绍了对不同来源的语音,如手机扬声器、电视、电脑、收音机、室内、室外、二次录音等来源的语音识别的方法。采用双门限端点检测的方法选取一段连续的语音的起点和终点,使用Matlab进行多尺度一维小波分解,然后求得每一层的能量,把能量在各层分布的百分比作为特征参数进行识别。语音来源的识别,在公安、司法、语音识别等有重要的应用。     

基于不同小波基函数的多层小波变换掌纹识别方法研究

利用手掌的几何轮廓对掌纹图像进行预处理,分割得到感兴趣区域(ROI).基于不同的小波基函数,对掌纹图像分别进行多层小波变换,进而提取不同小波下的能量特征.通过计算不同基函数、不同层次下小波能量特征的识别率,得出不同小波基识别能力的强弱.实验表明,与以往算法相比,本方法具有较好的识别效果.     

不同分解层次的小波变换影像融合效果分析

在充分总结和分析基于小波变换影像融合的优缺点基础上,针对当前小波变换中分解层次对影像融合效果的影响,以小波融合IKONOS全色与多波段影像为例,采用信息熵、相关系数为评价指标,通过线性回归构建小波分解层数融合评价模型,探讨不同分解层次小波变换的影像融合效果,并确定最佳分解层数。实验显示:小波分解层数为3时融合的整体效果最佳,既高效的增强空间纹理信息,又很好的保留了原始影像的光谱特征。     

基于云平台的接地网腐蚀状态监测系统的研究

接地网具有为电气设备提供公共电位参考地和保护电气设备的作用,当短路和雷击发生时,接地网能迅速引流冲击电流,使站内的地电位升降低,从而保护整个电力系统。由于腐蚀的发生,使得接地网截面减小,当有大的故障电流通过时,会使接地网造成熔断,从而故障电流不能顺利引流到大地,使得地电位升高,出现"反击"现象,造成二次设备和低压系统故障和损坏变压器等,引起安全事故,造成经济损失。为了确保接地网发挥正常的作用,就需要检测接地网的腐蚀状态,以求在接地网的接地性能下降到无法正常使用之前进行及时的维修和更换,以避免事故的发生。文章设计了一种基于云平台的接地网腐蚀状态监测系统,将电化学技术、自动检测技术及云计算技术等相结合,实现了接地网腐蚀的远程监测。该系统可以随时随地利用互联网将电化学腐蚀状态采集仪采集到的数据送至云平台,相关人员可以通过移动终端接入到监测系统,远程对接地网的腐蚀状态进行监测。