高速列车振动监测数据的广义维数特征提取

为监测高速列车的运行状态,采用多重分形分析列车振动监测数据,提取一种基于多重分形理论的广义维数谱参数(谱最大值Dmax、谱最大值与最小值之差△D和谱均值-D),以3种广义维数谱参数作为特征量,实现对列车正常状态、空气弹簧失效、抗蛇行减振器失效和横向减振器失效状态的表征.实验结果表明,Dmax、△D和-D均能够表征高速列车的运行状态且具有一定稳定性,为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法.     

基于多重分形特征的防空雷达目标分类方法

在介绍常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,分析了常规雷达飞机目标回波的多重分形特性及其多重分形特征的提取方法,并从模式分类的角度,提出了利用多重分形特征对喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机等三类飞机目标进行分类的方法.实验表明,上述三类飞机的目标回波数据具有显著不同的多重分形特征,所定义的多重分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,仿真实验验证了所提方法的有效性.     

基于改进型MF-DFA的月径流序列多重分形分析

应用改进的多重分形消除趋势波动分析法对长江流域某水文站多年月径流资料进行分析计算,结果显示,月径流序列具有长程相关性和多重分形特征,并采用二项倍增串级模型,对其多重分形谱拟合,表明月径流序列具有较强的多重分形性。通过对其初始序列、重排序列和替代序列进行对比分析,揭示出月径流序列多重分形特征是序列本身的长程相关性和胖尾概率分布共同作用的结果,且胖尾概率分布起主要作用。     

基于瀑布过程的多重分形模型特性分析与检验

通过连乘瀑布过程的构建方法,采用对称的Beta分布拟合瀑布过程的乘数因子以及独立的pareto分布拟合瀑布过程的随机变量,建立网络流量多重分形模型。求解该模型合成流量的均值、方差、协方差的表达式,得出其具有正值、长相关、非二阶平稳特性。采用LBNL采集的数据DEC-PKT-1对其进行拟合检验,证明该模型在拟合真实网络流量时的有效性。     

闪电AR谱的多重分形特性分析及放电类型的识别

对闪电时域波形的分形研究由于忽略了其频率特性,致使复杂多变的闪电过程的全部特性无法得到充分表征。针对此问题,本文将多重分形理论引入到现代谱估计中,提出了一种基于AR(auto-regressive)谱的闪电电场信号的多重分形特性分析及放电类型的识别方法。首先基于AR模型谱估计法获得闪电电场信号的功率谱,然后,通过多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA) 法验证了闪电AR谱序列具有多重分形特性,并进一步对AR谱序列的Hurst指数以及多重分形谱进行了讨论,最后将相关参数作为闪电信号的有效特征值输入支持向量机进行了云闪(intracloud lightning) 和地闪(cloud-to-ground lightning,CG) 不同放电类型的识别。实验结果表明,本文方法对云、地闪信号的有效识别率达到了94%以上,该研究成果对闪电的特性研究与自动化识别技术均具有一定的参考价值。     

基于FDA的居民用户空调用电行为分类分析方法

针对居民空调用电行为分类中存在事件型数据,导致分类分析耗时长、结果不准确等问题,提出一种基于函数型数据分析（FDA）模型的居民空调用电行为分类分析方法。该方法采用多重分形理论提取居民用电行为特征,使用函数型数据分析算法对居民空调用电行为进行聚类后获取居民空调用电行为类别,采用改进动态时间规整算法对居民空调用电行为实施分类处理,得到居民空调用电行为。根据非介入式设备采集到的实际居民用电行为信息检验该方法的有效性,实验结果表明:该方法可以较好地提取居民用电行为特征,且可有效提高用户空调用电行为分类精度以及缩短分类耗时,可充分描述居民空调开启情况以及消耗电量,具备较好的应用效果。     

小波法的网络流量奇异谱估计

网络流量整形、调度、异常检测、管理与控制及保障QoS需求等都需要了解业务流的局部变化特性.本文给出离散小波及其模极大值的网络流量奇异谱估计算法及影响因素,并通过真实的网络业务数据对算法进行了评估和比较.实验结果表明,两种方法的奇异谱估计能有效刻画网络业务流的局部变化特征,并且能通过奇异谱特征参数之间的差别描述不同业务流之间的差异性,也表明了在一定条件下,离散小波模极大法更加优越.     

网络诱导延迟的量子化和增广对象向量方法

研究并实现一种自相似测试流量生成技术,比较多种典型自相似流量分析模型,利用多分形小波作为自相似测试流量的生成模型,设计自相似测试流量生成算法.将该算法应用于基于IXP2400可编程多核多线程处理器构建的网络测试系统,在区间(0.5, 1.0)内生成满足不同Hurst值的自相似测试流量,通过实验验证该技术的可用性和有效性.     

空间目标RCS序列的多重分形分析

分析了空间目标RCS序列产生混沌的机理,将非线性理论中的多重分形分析法引入空间目标RCS序列的研究中,用多重分形分析法分析了空间目标RCS序列的混沌特性;实测数据计算结果表明,与旋转目标相比,三轴稳定目标RCS序列较复杂,这与实际分析的情况相符合,证明了该方法的有效性;另外,还证明了空间目标RCS序列服从多重分形分布。     

基于多重分形分析的SAR图像消噪增强研究

根据SAR图像中原始信号与噪声的多重分形谱的不同，提出了一种基于奇异性分析的雷达图像消噪新方法。在图像经过多重分形分析后，通过对多重分形谱相关的Holder指数进行特征化处理来实现图像消噪。经过实验确定当变化后的Holder指数略大于1．7时，最终恢复的图像消噪效果最佳。这种方法可以在尽量保留信号奇异性(如边缘，纹理等)相关信息情况下，使得图像平滑，噪声消除。