基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

二维CAS小波求解变厚度功能梯度简支梁的弹性静力学问题

利用正交的二维CAS小波方法数值求解了变厚度功能梯度简支梁的二维弹性力学问题,此求解过程相对简单,易于编程,具有可推广性.     

基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

雷电波分析与比较研究

本文对双指数雷电流模型和 IEC1 3 1 2—— 1推荐的雷电流模型进行了分析和研究 ,计算了这两种雷电流模型的雷电流参数。在此基础上 ,用 FFT方法分析了雷电流的频谱分布     

轴的不平衡度对轴承振动的影响

利用分析力学方法建立了外圈有波纹度的球轴承振动模型，并求出了响应。分析了当轴存在不平衡度时对轴承的频谱特性的影响，指出了随着不平衡度的增加，轴承振动产生了新的频率分量。数值仿真结果与其他文献中的实验结论一致。     

CPL冷凝单管融化过程的双倒易边界元分析

1引言CPL（毛细泵两相流回路）能传输较高的热负荷，而且不需要循环泵、阀门等运动部件，重量轻可靠性好；在飞行器热控制方面有很好的应用前景[1]。CPL在恶劣的空间环境中运行，需要防止工作介质出现冷冻，为此，我们已经用解析[2]和数值的方法[3]进行了初步的分析，得到了一些可供工程设计参考应用的结果。另外，在恶劣的空间环境中，如果出现冻结，需要融化起动，热管的安全设计需要研究它的融化特性，以确保热管在空间能正常运行。双倒易边界元方法用Laplace基本解[4]，通过对一类偏微分方程两侧进行转化，将它全部转化为纯边界积分…     

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 ,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力     

〈I〉型三角剖分下非张量积连续小波基的构造

多维非张量积小波是近年小波研究领域中的热点问题之一 ,它们与多维张量积小波相比具有更多的优势 .关于高维张量积、非张量积小波 ,目前已有一些很好的工作 (见文[2 ] [3 ] [4 ] ) ,但关于样条小波 ,还有许多问题有待于研究 .本文针对〈I〉型三角剖分下的二维线性元空间 ,讨论其具有紧支集和对称性的半正交样条小波基 .给定 x1 x2 平面上的〈I〉型三角剖分 (图 1 ( a)所示 ) ,记 j=( j1 ,j2 ) ,| j| =j1 + j2 ,πm= { 0≤ |j|≤ mCj1j2 xj11 xj22 ,Cj1,j2 是任意实数 }为次数不超过 m的代数多项式全体 .引入剖分尺度为 1的线性元空间 V0…     

高速数字通信用SAW(声表面波)滤波器

近年来,数字通信一直努力在给定的无线电频带内尽量提高传输信号的比特速率。多层调制的正交调幅(QAM)可以满足这一要求,具有很高的波谱效率,且调制电平层次越多,谱效率越高。但这种调制方式对系统中使用的几乎所有元器件都提出了高要求。特别是为了降低误比特率,对频谱形成滤波器的要求很     

小波变换在金融数据分析中的应用

市场上的数据,从本质上讲都是一种时间序列。它和小波分析中的信号具有相同的特性。因此,完全可以将这些经济时间序列看成信号,应用小波变换进行分析和预测。