小波包频谱结构的数值分析

在一些文献中都给出了小波包能将小波频谱进一步细分这一论断，但并没给出数学上的证明，本文通过数值计算的方法，以Ｄａｕｂａｃｃｈｉｅｓ小波为例，给出小及相应小波包的频谱，通过比较频谱图验证了这一论断的正确性。     

面向结构损伤预警的小波包能量谱识别参数

对Benchmark钢框架结构试验数据和润扬大桥悬索桥监测数据进行了小波包能量谱损伤预警分析,在此基础上详细考察了不同小波函数和小波包分解层次的损伤预警效果.结果表明:Daubechies小波和Coiflets小波适用于结构损伤预警,并且实际工程中应采用较大的小波函数阶次以获取较好的时域分辨能力和损伤预警能力;小波包分...     

基于小波分析的结构损伤检测

针对结构损伤检测系统的实时性和复杂性特点,探讨了基于小波分析的结构损伤识别方法。以小波分析方法为基础,对损伤工况下三层框架结构进行加速度响应的数值仿真,结果表明结构不同层的加速度信号对不同位置的损伤有不同的敏感性。应用小波分析法对结构工程损伤进行实时检测,可实现对结构损伤发生时间和位置同时进行定位,实现对结构工程损伤的早期诊断,为结构的维修加固提供可靠的依据。     

基于小波包能量谱和因子分析的结构损伤识别方法

为了消除环境温度对损伤识别结果的影响,提出了一种基于小波包能量谱和多元统计方法——因子分析的损伤识别方法.首先利用小波包能量谱法对结构动力响应数据进行分析,得到结构动力响应特征参数;其次建立结构动力响应特征参数的因子模型,用因子分析法去除环境温度对于动力响应特征参数的影响,并通过计算得到结构损伤指标;最后以钢结构平台仿...     

Harr小波包频谱分析

小波包具有将小波频谱进一步细分的性质，然而从小包频谱表达式很难看出这一点，通过数值计算的方法，将Ｈａｒｒ小波包的频谱画出，与Ｈａｒｒ小波的频谱相以比，直观地说明了这一性质。     

基于小波变换与神经网络的结构损伤检测

对BP网络和小波分析理论做了简要的概述,并给出了其应用于结构损伤检测的方法．将固有频率进行归一化处理,作为神经网络的输入参数进行结构损伤位置的检测,然后利用小波包技术对损伤结构的振动信号进行分解,求出各频带内的能量作为网络输入参数,进行损伤程度的评估,悬臂梁损伤诊断与实际损伤情况比较结果表明,该方法合理、有效,可用于实际结构的损伤检测。     

小波方法识别框架结构损伤

小波包分析损伤识别方法首先将结构响应信号分解为小波包组分,然后通过各组分小波信号的变化情况识别损伤。通过3层框架结构的数值分析,模拟结构损伤,判断损伤时刻与损伤位置。分析小波组分信号突变情况,可以识别损伤时刻、损伤位置和损伤程度。     

基于小波包分析的InSAR干涉图滤波算法研究

论述了小波包分解和重构的基本理论以及利用小波包分析对信号进行消除噪声的基本方法.针对目前采用中值滤波方法和均值滤波方法的局限,提出了一种基于小波包分析的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果,采用熵标准实现最佳分解.选取三峡地区的两幅相干图像进行滤波实验,实验结果是:采用中值滤波方法滤波后的残差点数为4 952点和86 058点,而采用小波包分析方法滤波的干涉相位的残差点数为524点和14 225点.图3,表1,参10.     

基于小波分析和遗传算法的结构损伤诊断

提出了小波-遗传算法的概念,建立了一种既能识别结构损伤位置、又能确定损伤程度的小波-遗传算法。首先,以有限元分析求解损伤结构振型模态为基础,用db1小波做连续小波变换,由小波系数模极大值识别损伤的位置。然后,以单元刚度的折减系数为遗传算法的优化变量,用振型和频率的误差函数加权来构造目标函数,并通过损伤位置的确定来简化目标函数的变量,再用遗传算法对目标函数进行优化,从而确定结构的损伤程度。通过对一简支梁进行数值模拟分析,计算结果表明,提出的方法不仅能够有效识别损伤的位置,而且能够准确识别损伤程度。     

基于小波包矢量量化图像压缩方法

提出了一种新的数字图像压缩方案——基于小波包的区域联合矢量量化(WPVQ)．WPVQ压缩方案充分利用了小波分析的三个重要特点，即零树特性、多层分解和适合跨区域联合编码．在具体实现过程中，WPVQ又采用了一系列措施来提高信噪比并降低算法复杂度．计算机模拟实验表明，同采用嵌入式零树编码(EZW)的JPEG2．000相比，WPVQ可以在高压缩比情况下保持良好的信噪比和主观效果，尤其适合于对图像进行高压缩比的压缩处理．     

润扬大桥悬索桥小波包能量谱识别的环境变异性

对润扬大桥悬索桥结构的实测加速度响应进行了小波包分析,详细地考察了环境激励下悬索桥实测小波包能量谱的环境变异性.分析结果表明,实际环境条件(交通荷载、环境温度和台风荷载)与悬索桥实测小波包能量谱存在较为明显的相关性,主要表现为环境温度的变化对小波包能量谱的影响是长期性的趋势,而交通荷载的影响则由于荷载的非平稳性呈现瞬时的颤动变化.实测数据的分析结果进一步表明,环境温度和台风作用对于小波包能量谱的影响规律存在着较为明显的差异.相比模态频率而言,利用小波包能量谱可以更敏感地发现大跨悬索桥结构的振动特性变化.因此,基于小波包能量谱的结构损伤预警参数更适合于环境振动测试下的大跨悬索桥整体状态监测.     

基于小波包能量谱的大跨斜拉桥拉索损伤预警方法

为了实现对大跨斜拉桥拉索损伤的有效预警,将小波包分析应用于结构损伤预警中.在基于小波包能量谱的结构损伤预警理论的基础上,提出了大跨斜拉桥拉索损伤的预警方法,并以润扬大桥斜拉桥为例,研究了这种方法的损伤适用性和损伤敏感性.数值分析结果表明,与频率等动力参数相比,采用基于小波包能量谱的结构损伤预警指标能更有效地发现大跨斜拉桥拉索的早期损伤,且通过对多测点损伤预警指标的分析与比较能初步实现拉索的损伤定位.可见,该结构损伤预警方法具有实用性,对结构损伤定位亦有帮助.     

结构损伤识别的周期小波方法

通过对结构损伤前后模态特征的变化进行分析,利用损伤结构的位移振型函数构造出曲率振型函数γi(x),然后再在曲率振型函数的基础上提出一个用于探测和评定损伤程度的新指标———损伤因子r(x)=∑i∈Idγi2(x);基于小波分析的方法,对损伤因子进行周期小波变换,通过小波系数的取值范围提出了一种结构损伤定位和损伤程度的评估方法.数值仿真表明,这是一种行之有效的损伤识别方法.     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量...     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.