频谱法解决风机不对中问题的探讨

通过对风机轴的角向、径向不对中故障的分析,利用频谱图对风机轴不对中问题进行的一些探讨。     

基于小波分析的车型识别

本文论述了用小波分析提取车辆图像边缘信号的方法，得到了连续、光滑的边缘图像，并将其应用于公路车辆车型的检测与识别系统中，实验表明识别过程准确、速度快，具有较好的应用前景。     

多相物质粉末衍射的物相检索

讨论了多相物质粉末衍射的物相检索问题，介绍了XRDS的物相检索软件。这是一种智能型的物相检索程序，考虑了测试数据的不确定度，以及粉末样品和块状样品衍射图谱各自的特点，不仅注意到实际样品中微量物相存在的可能，也注意到块状样品结构有序性的可能。XRDS能够帮助材料工作者同时检出样品中所含的多种物相及其含量，操作简单、结果可靠。     

图像压缩编码方法分析

介绍图像压缩编码技术发展过程,对图像压缩编码,特别是自适应预测编码、模型法编码、分形编码、小波变换压缩编码、神经网络压缩编码原理和特点进行分析,并阐述图像压缩编码的作用.     

单小波去噪方法在多小波去噪中的应用研究

单小波去噪方法中Visualshrink去噪法是渐进最优的。但将'Visualshrink单小波去噪方法用于多小波去噪,其优越性丧失,图象中存在严重的Gibbs效应,且去噪效果降低,对此,我们改进了单小波Visualshrink去噪方法的门限选取,提出了改进的Visualshrink多小波去噪方法(VMD)。同时,还给出了离散多小波变换的具体实现方法。实验结果证明,改进的多小波去噪方法与直接将Visualshrink方法用于多小波去噪相比,前者效果明显好于后者。     

拉普拉斯变换的图形分析

以单边指数函数为例，分析了拉普拉斯变换象函数F(s)在其收敛域内随σ和ω的变化规律，通过|F(s)|曲面图来观察这些规律，并解释了图中某些特定点及剖面的含义，以形象化的方式加深对拉普拉斯变换的认识。借助MATLAB的绘图功能绘制出F(s)的曲面图、剖面图及信号的频谱图，从中可以观察到频域与复频域的关系以及系统函数的零极点分布等。     

小波分析对钢丝绳损伤信号奇异点的检制

钢丝绳在交通、运输、矿山、建筑以及旅游等许多领域都有着广泛的应用。它的损伤状况直接关系到人员的生命安全和生产的正常进行。因此，近年来国内外的有关部门和学者对钢丝绳损伤检测及其安全性评价给予高度重视，开展了卓有成效的研究工作。     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点，提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法。试验表明，该方法是有效的，适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断。     

粘接结构超声信号的小波分解与特征提取

粘接结构因其独特的物理、机械和声学特性在诸多领域具有非常广泛的应用，对于铝合金-橡胶这样一种金属-非金属粘接结构的超声检测信号，本文利用了小波变换的多分辨率分析(时频分析)的方法，有效地提取出了反映多层材料粘接状况的信号特征，该特征提取方法可用在粘接结构的无损检测中。     

基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测

提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。