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相似文献
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1.
夏奇  郝顺义  常诚  许刚 《应用声学》2014,22(5):1320-1322
作为一种传统的卫星故障诊断方法,RAIM在卫星故障监测中发挥着重要作用;文中基于奇偶矢量RAIM算法,提出一种基于小波分析的RAIM算法的卫星故障检测方法;首先利用Haar小波分解,对卫星故障信号进行小波变换处理,提取故障信号特征,通过在不同尺度的奇异性变化找到信号突变点,然后将检测结果反馈给RAIM算法进行故障检测,对不同条件下的卫星故障进行故障检测性能进行分析;仿真实验表明,该算法提高了系统故障检测的准确性,降低了误警率。  相似文献   

2.
分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明:该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。  相似文献   

3.
陈越  刘雄英  吴中堂  范艺  任子良  冯久超 《物理学报》2017,66(21):210501-210501
根据混沌吸引子的自相似分形特性,提出了一种利用协同滤波重构受污染混沌信号的降噪算法.所设计的降噪算法通过对相似片段的分组将一维混沌信号的降噪转化为一个二维联合滤波问题;然后,在二维变换域用阈值法衰减噪声;最后,通过反变换获得原始信号的估计.由于分组中的相似片段具有良好的相关性,与直接在一维变换域做阈值降噪相比,分组的二维变换能获得原信号更稀疏的表示,更好地抑制噪声.仿真结果表明,该算法对原始混沌信号的重构精度和信噪比的提升都优于小波阈值、局部曲线拟合等现有的混沌信号降噪方法,对相图的还原质量也更好.  相似文献   

4.
基于小波域扩散滤波的弱小目标检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘伟宁 《中国光学》2011,4(5):503-508
分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明:该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。  相似文献   

5.
根据光纤SPR传感器光谱的特点和实验系统的实时性监测要求,提出了一种新的降噪方法--移动小波提升算法.该方法脱离傅里叶变换,将复杂滤波过程分解为若干可逆简单过程,处理快而准,无须额外内存.在共振波长为557.70 nm的理论光谱上加一定强度的高斯白噪声,得到了仿真光谱模型.分别用基于Haar,CDF(3.1),DD(4,2)和5/3小波的移动小波提升算法对此模型进行降噪,得到共振波长分别为556.45,564.06,557.27和557.91 nm.最后一种算法相对误差最小,仅0.037 7%.这比用经证实降噪效果较好的symletll小波降噪法得到的0.043 03%更低.不同时刻采集同一检测系统的多组光谱,其共振波长标准偏差为4.186 7 nm,经新算法降噪后降为1.560 8 nm,也优于symlet11小波降噪法的2.725 3 nm,研究表明,用移动小波提升算法降噪有效抑制了系统噪声,减小了噪声对检测共振波长的影响,保证了光纤SPR传感器的检测精度.  相似文献   

6.
孙伟  李停  张明伟 《应用声学》2015,23(10):26-26
针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。  相似文献   

7.
张盼  张为 《光学学报》2019,39(4):153-160
设计了一种单时钟域内低级展开、高级折叠的多级离散小波变换架构;采用横向三输入扫描方式,基于9/7离散小波变换提升算法,设计第1级离散小波变换模块;根据第2级离散小波变换的时钟周期与有效输入数据之比,设计半折叠的第2级离散小波变换模块;将第3级及更高级的离散小波变换的架构折叠到第2级离散小波变换架构上,从而降低了硬件资源的消耗。结果表明:对于大小为512 pixel×512 pixel的经3级离散小波变换处理的输入图像,所提架构的硬件效率比其他现有架构提高了57.1%以上。  相似文献   

8.
针对轴承振动信号具有的非平稳和故障诊断样本数据难以按需获取的问题,设计了一种基于小波包分解和EMD-SVM的故障诊断方法。首先,采用Mallat塔式算法对信号进行降噪,实现信号的小波分解,获得重构后的故障诊断子频带信号。然后,在经典的EMD算法的基础上定义了改进的EMD算法,采用改进的EMD算法对经过小波包降噪的故障诊断子频带信号进行特征提取,从而获得故障诊断特征向量。最后,采用适合小样本分类的SVM进行故障诊断,将经过小波包降噪和EMD特征提取的样本数据用于训练SVM,得到用于故障诊断的多个二分类SVM故障诊断模型,通过投票机制来确定样本数据最终对应的故障诊断类别。在Matlab环境下对轴承故障诊断进行实验,实验结果证明了文中基于小波包和EMD-SVM的方法一种适用于小样本的故障诊断方法,且与其它方法相比,具有诊断效率高和精度高的优点。  相似文献   

9.
佟为明  佟春天  金显吉 《强激光与粒子束》2019,31(3):035002-1-035002-7
检测负载电流信号特征是判断低压配电线路中是否发生电弧故障的有效方法之一。依据国家标准GB/T 31143-2014《电弧故障保护电器(AFDD)的一般要求》,搭建模拟串联故障电弧实验平台,研究故障电弧发生时电流波形的特征,并采用db4小波函数作为小波基函数,对降噪后的电流波形进行小波分解重构,提取小波高频分量,计算小波高频分量的周期方差值,将周期方差值作为主要特征值来进行电弧故障检测;为了在硬件上验证该检测算法的可行性和有效性,将电弧故障检测算法移植到STM32平台,设计了基于STM32的故障电弧检测装置,该装置可以实现电流信号采集、数据处理和串联电弧故障检测识别功能。在以阻性负载、LED灯、吸尘器和微波炉为屏蔽负载的实验结果表明,该装置能够检测出串联电弧故障,且可靠性高,不会在没有产生故障电弧的情况下产生误判。  相似文献   

10.
针对瞬态信号方位估计问题,提出了基于连续小波变换的多重信号分类测向算法(CWT_MUSIC)。首先由信号特征确定小波尺度参数,构造Morlet小波,对信号进行小波变换,利用获得的小波变换系数建立多分辨时频阵列信号模型,并据此模型设计基于子空间的MUSIC算法以实现瞬态信号的波达方向估计;然后对该算法的多分辨与误差性能进行分析,最后仿真实验和实际爆炸试验验证了所提出的CWT_MUSIC算法能有效地提高空间谱的分辨率和DOA估计性能。   相似文献   

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