小波分析中频带能量泄漏及对策

为了寻找信号特征提取优化的方法，排除误诊断，分析了Daubcchies小波系列的频带频率特性，指出了小波分析存在着频带能量泄漏的问题。频带能量泄漏不利于信号的特征提取和分析。通过仿真研究，得到了频带能量泄漏的基本规律，提出了频带能量增量比较法。该方法通过比较小波分析的相邻三个频带的能量增量，确定信号的特征频率分量所在的频带，进而以该频带的能量增量作为信号变化的特征。实验证明，运用该方法可以优化信号特征的提取。     

变换域时间序列相似性搜索

在时间序列的研究中,经常需要计算二个序列的相似程度.由于序列变化的多样性和复杂性,结果通常不能很好地满足要求.采用变换法则对时间序列进行从时域到频域的转换,再将转换后的数据按照一定的规则变换成字符序列;利用求最长公共子序列的方法计算二个序列的匹配度,实现时间序列的相似性搜索.     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

高维小波框架包子空间对空间L2(Rn)的分解

研究小波框架包子空间对空间L²(Rⁿ)的分解。运用时频分析方法与逼近论思想,刻画了数量矩阵伸缩的高维小波框架包的特征,构造了若干高维小波框架包子空间,进而,由小波框架包子空间得到了L²(Rⁿ)的直交分解式。给出高维小波框架包函数的频域表达式,类似于正交基,提出高维紧小波框架包构成空间L²(Rⁿ)的巴塞尔框架的充分条件,扩展了小波框架应用范围。     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

单相交流输入永磁同步电机功率变换电路研究

针对单相正弦交流电源供电的永磁同步电机控制系统的功率变换电路进行研究。对滤波电容、整流管BR的电流以及控制系统主电路的参数进行了分析和计算,并推导出关键参数的计算公式,通过实验验证了电路参数计算方法的可行性。该研究对功率变换电路的设计具有一定的参考价值。     

基于小波分析的发动机气缸故障诊断的研究

对船用六缸柴油机轴上瞬态转速数据进行小波变换，滤除正常波动，把由于发动机气缸异常产生的波动分离出来，能够迅速地诊断出抿缸的故障。     

一类数字图像篡改的被动认证

在没有被嵌入水印也没有辅助信息可利用的前提下，针对一类特殊的图像篡改——复制遮盖篡改即遮盖的内容复制自同一幅图像中，提出一种基于小波分解的自相关检测方法，将图像划分为相互重叠的小块，提取每一个小块的小波分解低频子带作为特征向量，采用Pearson相关系数进行块相似性匹配检测，实验结果表明该方法能够抵抗图像复制部位的无缝处理，对一般的高斯噪声、低通滤波、JPEG压缩等噪声攻击具有较好的鲁棒性。     

准地转正压大气小波谱模式及其数值解

基于β平面通道准地转正压位势涡度方程,用wavelet-Galerkin方法导出了以周期小波尺度函数为基底的小波谱模式,提出了小波格-谱变换算法,大大减少了模式非线性项的计算量;利用小波基导出了流函数倾向的二维Helmholtz方程的矩阵代数方程,求出了周期边界条件下的高精度解.数值试验表明,在热力和地形强迫下小波谱模式可以稳定的长时间积分,其数值解与格点差分模式的积分结果相近,但解的精度更高、收敛速度更快.在单纯热力强迫下得到了收敛的稳定解,在地形强迫下解呈现约15d的准周期振荡,类似于大气环流的高低指数循环.