工厂供电系统中谐波的治理

文章介绍了工厂供电系统中谐波的产生、危害以及谐波的基本参数及计算,通过实例阐述了谐波的检测及治理。     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

双正交多小波滤波器构建

阐述了由Charles A Micchelli,Yuesheng Xu建立的基于不变集的多小波理论,以此为基础讨论了有着自仿映射区间特性的双正交多小波的滤波器构建.     

基于复值小波模和幅角经验正交分解的奇异性特征提取

提出了基于Hermitian复值小波模和幅角经验正交分解方法,采用这种方法可以提取信号奇异性特征。通过在滚动轴承故障诊断应用表明:小波模和幅角协方差矩阵的特征值向量反映了在时间-尺度平面上的分布结构,不受时间平移影响,便于信号的奇异性特征提取;用主成分重构信号小波模和幅角,能更清晰地反映信号的奇异性特征,便于分类识别.     

中低压配电网接地故障识别模型设计

随着我国经济的持续发展,现代化进程不断推进,人们的用电需求愈加旺盛,配电网的设置与应用也越来越广泛.为了维护配电网的稳定运行,使中低压配电网的接地故障能够被准确地识别,此次研究针对配电网的故障类型与小波变换作为研究重点,并构建了相应的故障识别模型.结果显示,基于小波变换的配电网故障识别具有极强的准确性与高效性,电压值的...     

采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型

针对睡眠生理信号采集难度大、睡眠分期精度低的问题,提出一种采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型。首先使用连续小波变换提取睡眠脑电的时频图;然后使用卷积神经网络从脑电信号的时频图中提取睡眠相关的脑电特征,作为单个睡眠片段的分期依据,再使用双向长短期记忆网络进一步提取睡眠片段之间的状态转换规则;最后利用深度学习方法建立特征、规则与睡眠阶段的映射,使用数据扩充和两步训练法训练模型,削弱数据不均衡的影响,完成连续片段的睡眠分期。采用SHHS公开数据库的5 793名被试者的睡眠脑电数据对该模型进行验证,实验结果表明,睡眠分期准确率达到85.82%,整体F1达到78.39,Kappa系数达到0.799,和现有方法相比性能明显提升。     

声纹的变压器放电与机械故障诊断研究

变压器中的一些放电和机械故障会产生异常声,可用于故障检测.据此,该文提出基于可听声的变压器放电和机械故障诊断方法.针对机械故障声与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题,提出改进小波包-BP神经网络算法,与传统小波包-BP神经网络算法相比声音识别率提高了5.7％.为提高声音识别系统的泛化性,提出基于梅尔对数频谱和卷积神经网...     

一种新的基于小波变换的EEG视觉伪信号修正方法

提出了一种在基准EEG信号和视觉信号未知条件下,基于小波阈值去噪的方法来修正EEG信号中出现的视觉伪信号(OA)的新方法。这种方法实现了对原始EEG信号进行平稳小波变换(SW T);对低频系数进行两次阈值去噪;对去噪后的信号进行重构。实验结果表明:这种新方法在基准EEG信号和视觉信号未知条件下能有效去除OA,同时适用于眨眼和眼球运动所产生的伪信号。通过不同方法对采集的信号处理后进行比较,说明该方法的有效性。     

一类连续小波的构造及其性质

小波分析是国际上新兴的一个前沿研究课题,已成为众多学科共同关注的热点.小波函数的构造问题是小波理论分析与应用研究的基础.文章提出了一类连续性小波函数的构造方法,同时证明了其满足允许条件,并利用该方法构造出了几个小波函数,同时利用MATLAB程序绘出了相应的小波函数及其Fourier变换(频谱)图.     

基于小波变换的图像融合新算法

针对现有图像融合技术中的尺度系数卷积法存在的边缘细节损失和对比度下降问题,提出了将Canny边缘检测算子等价于提取图像的小波变换模极大值点这一思想引入图像的低频分量融合规则以及用于高频子带融合的局部对比度结合方向方差方法.最后通过仿真试验以及熵值数据证明该算法有效改善了边缘细节的准确度,提高了分辨率,并使局部对比度信息得以保留,从而更加符合人类的视觉特性.