小波函数

摘要： 针对传统装备维修保障能力评估主观性强、适应性弱的特点,提出了一种以装备维修记录为样本数据的基于误差反向传播(back propagation,BP)前馈神经网络的维修能力评估方法。为消除维修记录属性冗余,选用粗糙集主分量约简算法,对样本属性进行约简,为避免BP神经网络因局部极值导致局部收敛和收敛速度过慢的影响,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)的全局搜索能力对神经网络初始权值和阈值进行了优化,为增加网络的学习功能,提高网络训练速率和训练精度,选取小波函数作为隐含层的传递函数,Sigmoid函数为输出层激活函数。研究表明:通过冗余属性约简提高了BP神经网络的性能,利用GA优化BP神经网络权值/阈值和小波函数作为隐含层的传递函数,避免了局部收敛,提高了网络的训练速率和评估的精度,降低了误差。

摘要： 针对图像在传输系统中会由于噪声造成接收端图像模糊的问题,提出一种小波变换图像去噪算法。算法基于模糊阈值函数,兼有硬阈值和软阈值两者的优点,能够动态地选取阈值。算法可使小波系数间存在的偏差产生自适应融合,降低原小波系数与估计小波之间的偏差程度,以此提高传输后重构图像的质量。通过仿真实验,将实验结果与实际图片进行对比分析,表明算法在实际的图片重构中获得了良好的效果,满足设计目标,具有一定的实际应用价值。

摘要： 将小波函数和模糊推理相结合,提出一种基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器(WFBELC)。采用小波函数的时频局部化特性反应输入信号的突变信息,快速精确地逼近信号,并去除噪声;利用参数自学习规则更新WFBELC结构参数。将该分类器应用于3个公开数据集,并与BP算法模型、模糊小脑模型(FCMAC)和模糊大脑情感学习模型(FBEL)进行对比。仿真结果显示,分类器在3个数据集上的分类准确率平均值均为最高,其中,在Wine数据集上的准确率最大值达到100%,平均值为97.56%,表明WFBELC对数据集的学习能力更强,能获得更好的分类效果。

摘要： 为提高物流运输设备故障类型识别精度和稳定性,提出一种基于传感器感知信息的物流运输设备故障自动识别方法。采用传感器感知物流运输设备故障信号,利用小波变换处理物流运输设备故障信号。针对物流运输设备运行过程中的不确定因素,分析物流运输设备故障诊断信息与运行状态之间的关联关系,构建物流运输设备故障诊断模型并进行仿真验证。结果表明,该方法有效提高了物流运输设备故障类型识别精度和稳定性。

摘要： 为了分析新三维离散系统的动力学行为,丰富混沌遮掩保密通信的理论成果,应用分岔理论和数值方法,绘出了系统随参数变化的分岔图,同时利用Metican小波函数对新三维混沌系统进行控制.发现系统具有丰富的动力学行为(周期运动、准周期运动以及混沌运动),并且小波函数能够将新三维离散混沌系统控制到不同的周期轨道.

摘要： 为了研究自锚式悬索桥的地震响应规律,首先根据桥址场地特征确定目标反应谱;其次基于傅里叶变换和小波函数法得到与目标谱一致的人工合成地震动;最后将人工合成地震动作为悬索桥有限元模型中地震动输入,基于非线性有限元软件SAP2000进行非线性动力时程响应分析.结果 表明:桥塔塔底的弯矩和剪力响应大小与相邻跨的桥墩数量相关,桥墩数越多,桥塔的弯矩和剪力越大(增幅超5％);不同桥塔顶部位移响应规律相似,但极值处的大小和相邻跨的桥墩数相关.相邻桥墩数量多的1号塔位移最大值比2号塔的位移最大值小0.44％.即塔桥相邻的桥墩数量越多,其内力响应越大,位移响应越小.使用的优化人工地震波对应的反应谱与设计反应谱的最大误差为9％.此研究结论可为大跨度悬索桥的抗震设计提供参考.

摘要： 文章在深度卷积生成对抗神经网络的人脸图像生成模型基础上,为了进一步提高人脸图像生成效率,对模型进行改进提出了改进的生成对抗网络模型,为了得到更多局部特征,在生成模型中用非线性小波基取代第一卷积层的激活函数.通过大量实验对原始和改进的生成对抗网络模型结构和参数进行反复调整,最后得到了原图像逼真的人脸生成图像,并用主观和客观评价实验来验证本文研究思路的可行性.

摘要： 选取广东省湛江市作为研究区域,基于区内19个雨量站1966—2015年逐月降雨序列数据,采用6个月时间尺度的标准化降水指数,结合旋转经验正交分解法对区域气象干旱分布进行空间模态分解,利用小波分析对不同空间模态对应的区域进行干旱周期求解.结果表明:湛江市干旱空间分布可分解成6个空间模态,不同模态对应不同区域,区域内干旱周期主要信号最强为9.3 a、最弱为2.1 a,6个模态普遍存在2～6 a震荡周期,与实际干旱发生的周期基本一致.湛江地区干旱呈现周期性变化的原因与厄尔尼诺事件有关,春季降雨和厄尔尼诺的关系更密切,厄尔尼诺对春旱的影响更为持续和显著.

摘要： 根据小波函数自身特点以及接地选线中对故障信号突变点检测要求,通过Matlab仿真实验对Haar小波、Db2小波、Db15小波、Bior小波在不同故障条件下对它们分解后的波形进行对比分析,得出了接地故障选线中,在满足容许性条件下选取小波类型的应重点考虑的条件.

摘要： 径向基函数方法是一类以径向函数(RBF)作为插值函数的配点型无网格法，边界条件尤其是带电导体附近急剧变化的位函数和场函数的处理是一难点问题.论文将小波函数引入到RBF中，把小波函数的紧支撑特性和全域RBF的高精度逼近能力相结合，用小波对边界处的突变函数进行逼近，RBF则逼近域内缓变函数，从而提高了整体逼近精度和计算效率.文章给出了两类函数耦合的方法、离散模型和实施方案，并具体以接地金属槽为例，将其与RBF法、拟小波插值法加以比较，反映了耦合方法的有效性和优势。

摘要： H2S作为SF6的一种重要分解组分,其含量的检测可以为SF6电气绝缘设备的绝缘状态评估提供重要依据.由于H2S在190～230nm的紫外波段具有明显吸收,本文建立了H2S紫外吸收光谱检测平台以实现对其的检测.但是,通过仪器直接获得的紫外吸收光谱易受到光谱散射和高频噪声干扰,造成检测灵敏度降低.因此,本文采用紫外差分算法和小波函数对原始吸收光谱进行浓度反演,获得光谱数据与气体浓度之间的关系,其线性拟合优度高达0.9999.且该方法对H2S的检测重复性好,灵敏度高,检出限为0.590μL/L,适用于SF6绝缘设备分解组分中痕量H2S的在线监测.

摘要： 大气延迟是InSAR技术用于地表形变测量的主要误差源之一。本文系统说明了大气延迟的理论以及估计方法,提出小波地形相关大气延迟估计方法,通过对比选择合适的小波函数,并以长江三峡作为研究区进行了实验验证,说明该方法在正确选择小波基的情况下,可以有效去除地形相关大气延迟.该实验证明了基于小波分解方法去除TCAD的能力，也说明DWT，完全可以达到预期效果。TCAD小波分解方法是假定地壳的运动与地形不存在相关。对于走滑断裂，该假定可以满足，而对于倾滑断裂或岩浆体膨胀引起的形变,短时期内地表位移很可能与地形相关。在这种情况下，由于在较大的小波尺度上地表形变的频率和统计特性与TCAD相近，从而导致对长波的地表位移过度改正，该方法可能不再适用。

摘要： 设计成功了基于小波消噪技术的系统辨识仪，可以选用不同的小波函数和分解层次，对淹没在噪声中的任意的一阶系统和二阶系统进行消噪辨识。在LabVIEW的虚拟仪器开发平台上，通过LabVIEW与Matlab相结合，实现了5种小波函数(haar小波，sym小波系列，coif小波系列，db小波系列，dmey小波)及其阶数的任选，分解层次也可自主选择，最终达到最高的辨识精度和最佳的消噪效果。

摘要： 针对分析信号分解到不同频段上的要求,利用双通道正交镜像滤波器组对信号分析中具有的优良分频特性,分析了满足完全重构的双通道正交滤波器组的结构特征,提出了一种双通道正交镜像滤波器组和双通道双正交镜像滤波器组的表达式.阐述了双通道正交镜像滤波器组和小波离散变换的关系,获得了双通道正交镜像滤波器组中的低通分析滤波器和高通分析滤波器及相应的尺度函数和小波函数.

摘要： P2P技术作为下一代互联网的支撑技术,日益受到人们的重视。P2P应用遍及文件共享、流媒体、即时通信等多个领域,P2P应用所产生的流量占据了互联网流量的60%以上。为了更好地管理和控制P2P流量,有必要对P2P流量识别模型进行研究。本文提出一种基于小波支持向量机的机器学习模型(MI_WSVM),ML_WSVM是通过满足小波框架和Mercer定理的小波基函数替换SVM核函数的方法,实现小波与SVM的结合。该模型充分利用了小波的多尺度特性与SVM在分类方面的优势。然后,提出利用损失函数的方法来优化求解ML_WSVM的最优分类面。最后,ML_WSVM模型被用于识别P2P流量,实验证明该方法大大提高了对P2P网络流量的识别精度,尤其是对加密报文的识别。

摘要： P2P技术作为下一代互联网的支撑技术,日益受到人们的重视。P2P应用遍及文件共享、流媒体、即时通信等多个领域,P2P应用所产生的流量占据了互联网流量的60%以上。为了更好地管理和控制P2P流量,有必要对P2P流量识别模型进行研究。本文提出一种基于小波支持向量机的机器学习模型(MI_WSVM),ML_WSVM是通过满足小波框架和Mercer定理的小波基函数替换SVM核函数的方法,实现小波与SVM的结合。该模型充分利用了小波的多尺度特性与SVM在分类方面的优势。然后,提出利用损失函数的方法来优化求解ML_WSVM的最优分类面。最后,ML_WSVM模型被用于识别P2P流量,实验证明该方法大大提高了对P2P网络流量的识别精度,尤其是对加密报文的识别。

摘要： P2P技术作为下一代互联网的支撑技术,日益受到人们的重视。P2P应用遍及文件共享、流媒体、即时通信等多个领域,P2P应用所产生的流量占据了互联网流量的60%以上。为了更好地管理和控制P2P流量,有必要对P2P流量识别模型进行研究。本文提出一种基于小波支持向量机的机器学习模型(MI_WSVM),ML_WSVM是通过满足小波框架和Mercer定理的小波基函数替换SVM核函数的方法,实现小波与SVM的结合。该模型充分利用了小波的多尺度特性与SVM在分类方面的优势。然后,提出利用损失函数的方法来优化求解ML_WSVM的最优分类面。最后,ML_WSVM模型被用于识别P2P流量,实验证明该方法大大提高了对P2P网络流量的识别精度,尤其是对加密报文的识别。

摘要： P2P技术作为下一代互联网的支撑技术,日益受到人们的重视。P2P应用遍及文件共享、流媒体、即时通信等多个领域,P2P应用所产生的流量占据了互联网流量的60%以上。为了更好地管理和控制P2P流量,有必要对P2P流量识别模型进行研究。本文提出一种基于小波支持向量机的机器学习模型(MI_WSVM),ML_WSVM是通过满足小波框架和Mercer定理的小波基函数替换SVM核函数的方法,实现小波与SVM的结合。该模型充分利用了小波的多尺度特性与SVM在分类方面的优势。然后,提出利用损失函数的方法来优化求解ML_WSVM的最优分类面。最后,ML_WSVM模型被用于识别P2P流量,实验证明该方法大大提高了对P2P网络流量的识别精度,尤其是对加密报文的识别。

摘要： 本发明公开了一种基于小波函数的近红外光谱软测量方法及系统，其包括：获取建模所需的样本数据；创建每条光谱所对应的光滑连续函数，该光滑连续函数通过以小波函数作为基函数对光谱进行逼近获得；创建每条光谱所对应的回归函数，该回归函数通过以所述小波基函数进行逼近；创建光滑连续函数与水分含量数据的回归关系模型；获取待测样品所对应的光谱数据，获取所对应的预测质量数据。本发明有效解决了传统近红外光谱进行软测量时无法解决光谱数据的高维度和非线性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于小波函数主元分析的批次过程监测方法，该方法首先利用小波函数作为基函数，将原始的离散采样点代以连续函数，从而将原始的三维数组转变为两维的函数矩阵，然后再针对此函数矩阵直接建立监测模型。具体实施时，利用现有的历史批次数据训练得到合适的控制限，在新的批次数据采集完成后，直接运算得到相应统计量再与控制限比较，就可以完成故障检测。该方法避免了现有展开方式带来的数据结构破坏和模型参数增加的问题，并不要求原始数据等长，可以轻易解决实际生产中遇到的批次数据不等长问题。

摘要： 本发明公开了一种基于小波函数相关性的转速传感器故障诊断方法及系统，属于工业传动的故障诊断领域，包括：将具有窄时窗特性的小波时间序列与转速传感器输出的转速信号时间序列在时域上作互相关函数计算，以反映转速在时域上的变化特点；在时域上平移小波时间序列，再与转速信号作互相关函数计算，循环直至平移的小波时间序列完全覆盖转速信号的时段，以得到互相关函数随时间变化的序列，即互相关函数数组；在互相关函数数组中的超过阈值的点附近，统计转速信号等于零的频率，并根据频率约为0.5的点的个数得到转速信号的突变次数；根据突变次数以及历史状态判断转速传感器的当前状态。本发明能够提高转速传感器故障诊断的通用性和抗干扰能力。

摘要： 本发明公开了一种基于多阶小波函数变换的配电网故障时刻确定方法，其能够适应多种故障类型和多种故障发生地点，精确定位故障时刻。本发明根据故障指示器采集的电力系统瞬态数据交换的通用格式(COMTRADE)波形文件，先采用移动时间窗的FFT变换，针对计算出的畸变率进行判断，大体定位故障时刻，为后序小波处理节省时间；再采用多阶小波函数进行小波变换的方法，精确定位故障点。本方法利用了不同阶小波函数的特点，兼顾了确定故障时刻的稳定性和精确性，经过实际各种不同故障波形的分析，验证了方法的有效性，为针对故障指示器装置的检测，提供可靠的方法支持。

摘要： 本发明提供了一种基于小波函数的多尺度显微图像分割处理方法。步骤为：1.首先将一幅图像分成32×32的小图像块，经小波高平能量评价函数分别计算得到特征值；2.采用K-means聚类方法将步骤1得到的图像块分成两类，将每一图像块对应的特征值与预先设定的阈值比较，判定该图像块是背景或者目标；3.对各图像块进一步分解，则任一图像块被再次分成4个小图像块，最终分解到预先设定的最大分割尺度；4.计算新产生的图像子块特征值和平均灰度值，进一步判定图像块为目标或是背景。本发明针对半离焦图像的特点采用了基于清晰度评价函数的显微图像分割以及K-means聚类方法，实现了显微图像聚焦离焦部分的分离。

摘要： 本发明属于工业过程检测领域，涉及一种原位红外光谱检测结晶过程溶液浓度的小波函数标定建模方法。本发明是利用配有原位检测探头的红外光谱仪，构建实时检测结晶过程溶液浓度的方案，根据建立的光谱标定模型进行实时预测结晶溶液浓度。首先针对参考结晶溶液浓度样本依照结晶过程操作条件采集光谱数据，其次对测量到的红外光谱数据进行均值中心化预处理操作，然后对光谱数据划分校正集和验证集，以此来构建小波函数回归标定模型，通过使用所选择的小波基函数矩阵来确定小波函数回归标定模型中的模型参数。最后，通过在线检测结晶过程溶液浓度的实验来验证建立标定模型的有效性和准确性。本发明能够达到自动快速检测冷却结晶体系中的溶液浓度，便于实际工业应用和推广。

摘要： 本发明公开了一种基于小波函数相关性的转速传感器故障诊断方法及系统，属于工业传动的故障诊断领域，包括：将具有窄时窗特性的小波时间序列与转速传感器输出的转速信号时间序列在时域上作互相关函数计算，以反映转速在时域上的变化特点；在时域上平移小波时间序列，再与转速信号作互相关函数计算，循环直至平移的小波时间序列完全覆盖转速信号的时段，以得到互相关函数随时间变化的序列，即互相关函数数组；在互相关函数数组中的超过阈值的点附近，统计转速信号等于零的频率，并根据频率约为0.5的点的个数得到转速信号的突变次数；根据突变次数以及历史状态判断转速传感器的当前状态。本发明能够提高转速传感器故障诊断的通用性和抗干扰能力。

摘要： 本发明公开了一种基于小波函数主元分析的批次过程监测方法，该方法首先利用小波函数作为基函数，将原始的离散采样点代以连续函数，从而将原始的三维数组转变为两维的函数矩阵，然后再针对此函数矩阵直接建立监测模型。具体实施时，利用现有的历史批次数据训练得到合适的控制限，在新的批次数据采集完成后，直接运算得到相应统计量再与控制限比较，就可以完成故障检测。该方法避免了现有展开方式带来的数据结构破坏和模型参数增加的问题，并不要求原始数据等长，可以轻易解决实际生产中遇到的批次数据不等长问题。

摘要： 本发明公开了一种基于小波函数的近红外光谱软测量方法及系统，其包括：获取建模所需的样本数据；创建每条光谱所对应的光滑连续函数，该光滑连续函数通过以小波函数作为基函数对光谱进行逼近获得；创建每条光谱所对应的回归函数，该回归函数通过以所述小波基函数进行逼近；创建光滑连续函数与水分含量数据的回归关系模型；获取待测样品所对应的光谱数据，获取所对应的预测质量数据。本发明有效解决了传统近红外光谱进行软测量时无法解决光谱数据的高维度和非线性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多阶小波函数变换的配电网故障时刻确定方法，其能够适应多种故障类型和多种故障发生地点，精确定位故障时刻。本发明根据故障指示器采集的电力系统瞬态数据交换的通用格式(COMTRADE)波形文件，先采用移动时间窗的FFT变换，针对计算出的畸变率进行判断，大体定位故障时刻，为后序小波处理节省时间；再采用多阶小波函数进行小波变换的方法，精确定位故障点。本方法利用了不同阶小波函数的特点，兼顾了确定故障时刻的稳定性和精确性，经过实际各种不同故障波形的分析，验证了方法的有效性，为针对故障指示器装置的检测，提供可靠的方法支持。