一种基于场强测量的辐射源定位方法

提出了一种基于车载监测系统移动测量场强值的未知辐射源定位方法.从消除电波非视距传播影响出发,利用场强中值算法和小波分析有效去除了多径快衰落噪声和地形遮蔽引起的慢衰落噪声.根据测试数据针对不同测试环境使用带有自适应偏差补偿因子的传播模型.通过遗传算法迭代计算残差的目标方程,较准确地实现了辐射源的定位.对算法进行计算机仿真与实测数据验证,证明了该定位算法的有效性.     

基于小波重构的控制图并发异常模式识别研究

对于统计质量控制过程中的复杂过程而言,多种异常的并发现象比较普遍,而常规的基于规则的方法以及人工神经网络（ANNs）技术均针对单一异常模式的识别,难以完成对并发异常模式的识别任务。提出一种混合方法,将小波分析与ANNs相结合,通过小波分解重构将并发异常模式分解为基本的异常模式组合,无须用并发异常样本训练ANNs,实现对并发异常模式的有效识别。     

基于单间隔的暂态选线方法

单相接地故障其暂态特征不受消弧线圈、弧光接地、间歇性接地等影响,但是现有暂态法选线都是基于集中式装置实现的,不利于实现配网保护的就地化实现.本文提出一种仅依赖本间隔零序电流、电压的故障暂态分量进行选线的方法,即暂态小波功率方向选线法,并通过仿真对该方法进行了验证.     

一类双正交小波构造及其压缩性能分析

在应用提升框架构造一类双正交小波中,W.Sweldens等给出了预测算子和更新算子的一种求法。论文从时域角度出发,应用多分辨率分析理论、完全重建条件和脉冲函数给出了预测算子和更新算子的另一种求解方法,进而得出了对偶小波函数、对偶尺度函数、主小波函数和主尺度函数的显式表达式,与W.Sweldens等的方法相比,该文的方法更为简单易行。仿真结果表明,论文构造的小波具有优良的压缩性能。     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中.     

An algorithm of traffic data fusion based on federated Kalman filter

为了从原始数据层面保证动态交通数据的质量,针对多检测器异步采样中非等采样率同时采样的情况,首先构建快速路多检测器动态系统,并对多检测器动态系统进行小波变换,提出基于小波和卡尔曼滤波的多尺度交通数据融合方法. 最后,采用上海市南北高架快速路实测数据进行实验验证和对比分析. 实验结果表明:对于添加噪声强度为2.5%、5.0%、7.5%和10.0%随机噪声的观测数据,该方法的数据融合效果均优于对比方法.

     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法.该方法采用小波变换进行数据降维,利用R^*-tree建立多维索引结构.给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配.证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法.实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

电子舌技术在低钠盐配方检测评价中的应用

研究电子舌技术在低钠盐配方检测评价中的应用。利用伏安型电子舌对样品溶液进行数据采集,通过小波变换去除信号噪声;基于主成分分析和聚类分析对样品溶液进行分析评价;基于偏最小二乘法建立低钠盐配方的咸味得分预测模型。结果表明:小波变换能去除高频噪声,保留信号的有用成分;主成分分析和聚类分析能对样品进行区分分类,正确反映样品的亲疏关系;采用偏最小二乘法建立的咸味预测模型,建模集和预测集的RMSE分别为3.18%、1.75%,预测效果很好。研究结果为低钠盐配方品质评价提供了一种快速的检测方法。      

Lifting transform via Savitsky-Golay filter predictor and application of denoising

The Savitsky-Golay filter is a smoothing filter based on polynomial regression. It employs the regression fitting capacity to improve the smoothing results. But Savitsky-Golay filter uses a fix sized window. It has the same shortage of Window Fourier Transform. Wavelet mutiresolution analysis may deal with this problem. In this paper, taking advantage of Savitsky-Golay filter＇s fitting ability and the wavelet transform＇s multiscale analysis ability, we developed a new lifting transform via Savitsky-Golay smoothing filter as the lifting predictor, and then processed the signals comparing with the ordinary Savitsky-Golay smoothing method. We useed the new lifting in noisy heavy sine denoising. The new transform obviously has better denoise ability than ordinary Savitsky-Golay smoothing method. At the same time singular points are perfectly retained in the denoised signal. Singularity analysis, multiscale interpolation, estimation, chemical data smoothing and other potential signal processing utility of this new lifting transform are in prospect.     

基于小波分析的听觉滤波器组模型

对听觉滤波器组模型进行了研究。比较分析了伽马通(Gammatone)听觉滤波器组模型和基于小波分析的高斯小波听觉滤波器组模型,分别给出了预测听阈曲线并且与标准听闻曲线进行了比较,结果表明高斯小波听觉滤波器组模型更接近实际人耳滤波效果。将高斯小波听觉滤波器组模型的预测特征响度与德国朗德(Head Acoustics)公司的Artemis软件计算出的特征响度进行分析比较,结果表明,每个特征频带的响度差值都小于0.6 sone。