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311.
通过研究爬壁式机器人的控制和运动特征,提出一种基于复小波包分形理论的故障检测方法.利用复小波包的平移不变性,将爬壁式机器人传感器输出信号分解成独立的频谱,并进行阀值处理和重构,从而有效去除高频噪音并提取故障的特征频率;依据信号分形维数的多尺度不变性,在嵌入维数空间,采用维数最大距离法,确定复小波包域故障信号的关联雏数.仿真实验表明,爬壁式机器人在各种异常工作模式下的故障信号关联维数能比较真实地反映其故障状态空间,同时也验证了故障信号的关联维数低于正常信号的关联维数作为故障发生与否的定量判据的正确性. 相似文献
312.
313.
基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析多光谱遥感图像谱间和空间数据特点的基础上,提出了一种DPCM线性预测与基于提升方案的整数小波变换相结合的多光谱遥感图像有损压缩算法。在谱间采用DPCM预测去除谱间相关性;在谱内采用整数小波变换去除空间相关性,根据不同子带对目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并分别对各个子带量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码,实现高效的多光谱遥感图像压缩。实验结果表明,该算法在一定的压缩比下,重构图像具有较高的峰值信噪比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低。 相似文献
314.
基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法 总被引:5,自引:2,他引:5
给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法.主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征,把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别.最后。进行了一系列的仿真实验,结果表明,这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性.在应用于目标识别时,神经网络的训练时间减少到lOmin,识别率达到94%. 相似文献
315.
荧光法测量SO2浓度是大气监测中常用的检测手段.双光路技术可以消除光源和光路的噪音干扰,但光电转换器件在激发光照射下产生的背景噪音也会影响定量分析的准确度.本文采用经验模态分解滤波算法降低检测中存在的各种噪音,在实现有效降噪的基础上较好地保存了有用的原始信号.仿真结果表明,针对SO2浓度检测系统,利用经验模态分解去噪后信号的信噪比达到204.273 6,均方误差为0.007 0.与小波去噪法相比,经验模态分解检测效果更佳.最后将经两组不同方法处理后的信号应用于气体检测系统中,实验数据的线性关系更好地验证了经验模态分解方法应用到浓度检测系统的可行性. 相似文献
316.
317.
318.
基于动载的路面不平度识别的小波特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于车轮垂直动载的路面不平度识别的小波特征提取方案.对垂直动载采用bior 1.5小波,做4层小波分解,求4层细节系数和第4层近似系数幅值的均值和方差作为特征参数.使用Fisher判据和自组织映射(SOM)神经网络对小波参数、快速傅立叶变换(FFT)分段系数参数、全部数值的均值和方差、全变差、过零率、共振峰幅值参数以及实倒谱系数参数的分类能力进行了判定和比较.试验结果表明在路面不平度识别方面小波参数组合优于其他参数组合. 相似文献
319.
320.
基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
对反射光谱数据进行去噪是提高光谱信息准确度的前提。传统时域平滑和频域去噪方法存在诸多缺点,本文首次将广义形态滤波方法用于可见近红外光谱的去噪处理,并提出基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法。使用USGS光谱库中的植被光谱进行实验,采用信噪比(SNR)、均方误差根(RMSE)、波形相似度(NCC)和平滑度(SR)四个指标来评估去噪效果。结果表明,小波包最佳基阈值法和广义形态滤波法都能较好地保持波形和平滑度,广义形态滤波法能较好地消除幅值较大的随机噪声,但其对连续随机噪声中幅值较小的噪声成分不能有效消除; 而小波包最佳基阈值法不能有效消除幅值较大的噪声成分; 二者结合的方法组合了这两者的优点,使得幅值较大、较小的噪声成分都能较好地消除,同时还提高了相似度和平滑度指标,充分表明小波包最佳基阈值与广义形态滤波结合的方法是一种更好的可见光近红外光谱去噪方法。 相似文献