基于提升小波的颤振图像边缘检测方法研究

这里基于提升小波理论重点研究了图像边缘检测问题，提出了一种新的图像多尺度边缘检测方法，该检测方法适用于多种线性或非线性双正交小波，具有运算速度快、检测精度高等特点；并基于此边缘检测技术，研究了飞机结构颤振的边界预测问题，给出了一种新的稳定性参数估计方法。     

基于余弦调频小波变换的滚动轴承故障研究

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造余玄调频小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间一小波能量谱自相关分析法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

医疗正骨机器人系统X光机标定技术研究

针对正骨机器人的医疗视觉系统,提出一种X光机的标定方法。利用简化的成像几何模型建立X光机的成像数学模型,并利用最小二乘法解得其投影矩阵。同时还介绍了X光机标定中标定块的设计,最后阐述了误差补偿的方法,同时给出了实验结果,并进行了数据分析。     

立体车库二次调节提升系统的节能特性与转速控制

介绍了立体车库二次调节静液传动提升系统的工作原理、特点和节能特性，并进行了转速控制的试验研究，得出了应用二次调节技术能够回收和重新利用系统的制动动能和重力势能，减小系统装机容量。     

不规则表面轨迹的检测与分析

本文以石油钻杆过渡带为例，分析了以往检测方法的缺陷，提出了检测不规则表面参数的数学计算方法。对检测系统的机械结构、数据采集与处理部分进行了分析，运用最小二乘法理论，对过渡带上各点的坐标进行了拟合，求出曲率半径。根据给出的检测数据，可以准确地判断产品的性能。     

基于小波变换的基波提取和频率测量

为了提高小波变换提取信号基波和测量频率的精度 ,采用分频特性较好的小波对信号进行滤波 ,并研究最佳分解级数的问题。在频率测量中 ,针对低频噪声的影响 ,提出极大值误点的判别方法 ,采用最小二乘法估计基频 ;针对非整周期采样误差的影响 ,采用抛物线插值的方法加以解决     

二维方框形结构PSD有限元分析

用有限元方法对二维方框形结构位置敏感探测器(position sensitive detector简称PSD)进行了计算和分析,讨论了结构参数、负载等对位置线性度的影响。得到的结论是:光敏区方块电阻与单位长度边框线电阻的比值ν决定了PSD的线性度,ν越大,器件的线性越好,比较适当的取值范围是1 0 <ν<2 0 ,PSD位置换算式中系数k的最佳取值不一定为器件长度之半,负载电阻的存在将导致附加位置误差。     

基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法

提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。     

基于小波神经网络的零件图像特征提取和识别

提出了基于小波提取零件图像特征的方法,该方法是应用小波变换对零件图像进行多尺度边缘检测,将被检测的边缘图像分成若干个子区域,分别统计其中的边缘像素量,各区域中的相对边缘像素系数作为零件图像特征,利用神经网络实现识别.文中给出样本的实验结果,结果表明文中提出的方法是有效的.     

驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.