超声检测信号处理的小波基选取

小波变换在超声信号处理上得到了广泛的应用，小波基的选取是否恰当对处理的最后结果有非常大的影响。本文尝试性地以相关系数作为判断超声脉冲信号处理效果好坏的依据，分别对五种常用小波基函数选取不同参数后分解重构的信号与原始信号进行了比较，通过相关系数的大小选定了适合该信号的最佳小波基函数，并对重构后的信号进行了阈值消噪实验，实验处理结果良好。相关系数作为两个信号波形的相似性的一种度量是合理的。     

修正后的广义相关系数与线性相关性

定义了多维随机向量的典型相关系数，并引入了广义相关系数的概念．通过定义修正后的广义相关系数的概念，解决了为1的典型相关系数的个数与线性相关的维数的关系，并且证明了修正后的广义相关系数为1是两个随机向量线性相关的一个充分必要条件，从而说明了修正后的广义相关系数是一维随机变量的相关系数的直接推广．     

基于MFCC相关系数的语音感知哈希认证算法

提出了一种基于梅尔频率倒谱系数相关性的语音感知哈希内容认证算法. 该算法提取分段语音的声纹梅尔频率倒谱系数作为感知特征. 为提高算法的安全性,算法利用伪随机序列作为密钥,计算得到梅尔频率倒谱系数与伪随机之间的相关度,最后量化相关值并加密生成感知哈希序列. 语音认证过程中,采用相似性度量函数用来衡量哈希序列之间的距离,同时与汉明距离方法进行了比较. 仿真结果表明,该算法对语音内容保持操作,如重采样、MP3压缩等具有较好的鲁棒性,相似性度量函数也对语音篡改检测定位具有较高的灵敏性.     

小波多尺度Kalman滤波模型在高铁隧道沉降变形上的应用

针对高铁隧道沉降变形监测数据具有沉降量小、受随机噪声干扰大且具有较明显的多尺度特征和非平稳趋势性等特点,为克服Kalman滤波算法的不稳定性,运用基于小波多尺度分析的Kalman滤波对原始监测数据进行去噪,并用高铁沉降评估方法对基于小波多尺度Kalman滤波去噪后的数据进行预测和评估。结果表明:小波多尺度Kalman滤波去噪后提高了动态变形监测数据精度;沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;沉降变形评估的相关系数及可靠性均有所提高。     

基于暂态零序电流时频特征量的配网故障选线方法

中性点经消弧线圈接地的配电网系统不同故障条件下发生单相接地故障时,健全馈线和故障馈线的暂态零序电流在短窗时域和频域分布特性不同。利用各馈线故障后1/4工频周期时窗的故障暂态零序电流数据,经小波包分解并将其重构至不同频段,进而求得的时频特征量能在一时频窗内充分反映信号的时频特性,利用相关系数表征暂态零序电流的时频分布特性及其变化规律,并结合综合相关系数形成选线判据,实现配电网单相接地故障选线。大量电磁暂态仿真表明,该方法准确、可靠。     

基于iPLS的玉米近红外光谱数据处理方法研究

通过对选取的离散小波变换后的小波细节系数的重构光谱进行iPLS建模,从中获得了较好的预测结果。实验表明,合理选择小波细节系数可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,采用iPLS建立的玉米蛋白质模型,不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高,在实际应用中有一定的参考价值。     

实现机床颤振早期诊断的一个新的特征量

本文通过大量试验信号的互谱分析,找出了颤振建立过程中切削力和振动加速度信号互谱的特征变化:主频带的移动及其相位差的变化.然后,基于互谱与互相关函数的关系.分析了一步互相关系数的变化与互谱上述两种特征变化的内在联系.从而可将一步互相关系数作为机床颤振早期诊断的一个特征量.试验结果表明,该特征量是有效的.     

调水工程系统建筑物风险相关系数推求方法

对调水工程系统进行风险分析时,建筑物风险之间的相关性应予以考虑,但目前的相关研究比较欠缺.针对这一问题,基于概率论和系统可靠度理论给出了含统计相关变量的安全裕量方程之间相关系数的推求方法,实现了串联系统安全裕量方程的近似重构,进而给出了串联系统之间相关系数的推求方法.本研究在调水工程系统的风险分析中具有一定的应用价值,同时也可应用于具有类似计算模型的其他系统.     

基于基音特征分析的光纤振动信号识别算法

在光纤预警安全系统中,由于光纤穿过复杂的场景区域,其信号极易受外界环境干扰,信号特征提取困难,因此需要进行有针对性的特征提取研究并设计相应的识别算法.本文提出了一种基于基音特征分析的光纤振动信号识别算法,该算法通过分析振动信号与语音信号的相似性,运用基音特征分析的方法,首先对时域上的短时能量进行端点检测确定振动信号所在的时域范围;其次求解振动信号的自相关系数,根据自相关系数得到基音;最后对基音进行分析识别振动信号的类型.通过实测典型光纤振动信号数据的实验验证,本文算法具有较高的区分度,且易于实现.