小波变换在暂态电能质量分析中的应用

随着电力电子器件在电力系统中的广泛使用,暂态电能质量问题已经成为供电系统和用户共同关注的焦点.根据暂态电能质量信号的非平稳特性,提出采用小波变换这一新型的数字信号处理方法进行分析.其良好的时频局部化特性使得信号的奇异性可以通过小波变换模极大值来表征.根据Mallat算法,通过信号的多分辨率分解提取信号奇异点的小波变换模极大值,实现暂态电能质量信号准确的故障定位.仿真结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的肥笨探凶既范ㄎ?并可利用相应控制系统有效改善电能质量.     

基于暂态信号频域分析的故障测距方法研究

本文提出了一种基于行波特征频率的中压电缆故障测距方法,该方法通过自建立母小波函数对小波函数提取特征频率进行改进,提高故障特征频率的提取精度.本方法利用PSCAD/EMTDC软件对一简单拓扑进行仿真,仿真结果表明,该方法具有较高的精度.     

小波变换下改进的维纳滤波在信号去噪的应用

信号去噪是信号处理中最为重要的问题之一。由于小波变换具有时频局部化特点及能够灵活选择小波基,在信号去噪中得到了广泛应用。维纳滤波是数字信号处理中滤波去噪研究的一个主要内容。本文通过改进维纳滤波,并结合小波降噪的优点,提出了一种新的信号去噪的方法,实验证明该方法能够有效的实现信号去噪。     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是近些年发展起来的集数学、信息处理于一体的时频分析工具.目前,小波变换技术已广泛地应用于图像处理、视频处理、语音处理以及数字信号处理等领域.本文简要介绍了小波变换方法,对小波分析在数字图像预处理的应用进行了简要讨论,并对图像去噪、图像压缩、以及图像增强等应用进行了一些有意义的尝试.     

主动声纳目标回波信号提取方法概述

对提取主动声纳目标回波信号用到的能量检测法、基于时频分布的回波信号提取、瞬时频率方差检测、基于经验模态分解的水下目标回波提取、基于混沌时间序列的非线性动力学降噪方法-变尺度概率净化法进行了概述,对每种方法的优缺点进行了总结.     

时频对偶重排网络群攻击频率扩展技术

在网络群攻击模式下,对群攻击信号频率扩展可以达到降低攻击强度、衰减攻击效能的目的。传统方法中,采用时频分析Viterbi算法,计算群攻击信号的瞬时频率值,通过瞬时频率线性扩展的方法,衰减攻击性能。由于损失频率的大小非均匀性,扩展性能不好。提出一种基于Viterbi时频分析算法的群攻击信号频率扩展技术,构建网络群攻击模型,采用时频分析Viterbi算法得到该瞬时谱的瞬时频率。基于频域自适应算法,计算信号的Viterbi时频分析对偶特征,在瞬时频率估计值进行修正,实现频率扩展,得到频率扩展后输出的群攻击信号幅值,通过频率扩展衰减攻击信号的强度能量聚焦。仿真实验结果表明,算法对频率估计精度优于传统方法,网络群攻击频率得到有效扩展,对攻击强度的衰减效果明显提高。     

一种改进的图像边缘提取方法

为提高图像边缘检测的清晰度、精度、连续性以及抗噪性能。结合小波变换和数学形态学设计了一种图像边缘提取算法。重点论述了一种改进形态学边缘检测算子。该算法以含噪图像为研究对象,通过小波分解将原始图像分为高频和低频分量。利用小波变换模极大值法实现高频分量边缘检测,同时基于改进形态学边缘检测算子实现低频分量边缘检测。然后,通过图像融合得到完整边缘。仿真结果表明:所述方法抗噪性能较好,图像边缘清晰度高而且定位精准。     

一种基于音频的小波变换域水印算法

本文基于人类听觉系统(HAS)特性,提出了一种在音频数字信号中嵌入音频水印的小波变换域水印算法,对音频这种多媒体数字作品进行了数字水印的嵌入、检测和提取的研究。将音频水印嵌入到小波变换不同方位的重要系数当中,使变换后的水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的音频水印对大多数信号处理具有较好的鲁棒性和不可感知性。     

改进的AdaBoost检测算法在身份识别中的应用

传统的Ada Boost人脸检测算法训练时间长对设备要求高,在复杂背景下存在漏检误检。提出一种基于小波重构和特征提取的Ada Boost人脸检测算法,并应用到身份验证中。采用小波重构方法,实现对人脸信息有用特征的重构,进行去噪处理提高人脸识别的准确性。采用人脸特征关联性方法将不同的人脸特征子集进行分类处理,采用特征提取算法实现对Ada Boost算法的改进。仿真结果表明,采用改进的人脸检测算法进行身份验证,能检测到一定范围内的非正脸图像特征,有效提取人脸的局部信息特征点,提高身份验证对象的检测精度和正确识别率。     

改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测方法研究及应用

本文充分考虑神经网络与小波分析的结合建立改进神经网络与小波分析结合的电力负荷预测模型,系统的不同输入数据通过不同的子模块预测,最终以预测结果初始化作为出口.输出的结果可以通过判断模块后再次作为负荷预测子系统的部分输入数据重复预测.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

均匀圆阵下一种宽带类MUSIC算法

针对为解决对雷达和通信中宽带信号定位问题,并提高定位精度,提出了一种均匀圆阵下的DOA估计方法,该方法对宽带信号进行快速傅里叶变换（FFT）,以窄带多重信号分类（MUSIC）算法为依据,将宽带信号分解为不同频带上的窄带信号,通过对每个频带进行窄带信号子空间处理,获得信号角度的估计,将多重信号角度估计组合得到宽带信号的方位角和俯仰角。经过理论推导及仿真验证,该算法具有高精确定位及全向测向的优点。     

基于空间平滑技术的高阶累积量空间谱估计

提出基于空间平滑技术的高阶累积量空间谱估计。在经典的空间谱估计中,均利用信号的二阶统计量,并且假设噪声是白噪声。在实际应用场合,噪声通常是色噪声,这时采用高阶统计量可以获得比二阶矩更理想的性能。本文利用空间平滑技术对单一的高阶累积量算法进行改进。新算法具有同时测向能力、测向精度高、超分辨能力,能在低信噪比环境中取得好的性能。计算机仿真证明了该方法的有效性。     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

机载单天线SAR动目标检测与参数估计

对机载单天线SAR/GMTI模式下动目标参数估计精度较低的问题进行研究.首先,用多普勒频移量和距离走动量来估计动目标径向速度,根据估计的结果校正距离走动.然后,用改进的反射特性位移法来估计动目标的多普勒调频率,在不存在加速度时估计出动目标方位向速度.这样就可以在进行动目标参数估计的同时实现聚焦成像.仿真结果验证了该方法的有效性.     

Design and analysis of a novel cascade control algorithm for braking-by-wire system based on electromagnetic direct-drive valves

In order to improve the response speed and control precision of the braking system with parameters uncertainty and nonlinear friction, a braking-by-wire system based on the electromagnetic direct-drive valve and a novel cascade control algorithm was proposed in this paper. An electromagnetic linear actuator directly drives the valve spool and rapidly adjusts the pressure of braking wheel cylinders. A dynamic model of electromagnetic direct-drive valve considering improved LuGre dynamic friction is established. A novel cascade control algorithm with an outside loop pressure fuzzy controller and an inside loop electromagnetic direct-drive valve position controller was proposed. An adaptive integral robust inside loop controller is designed by combining friction compensation adaptive control law, linear feedback, and integral robust control. The uncertainty parameters and the friction state are estimated online. The stability of the cascade controller is proved by the Lyapunov method. Then a multi-objective opitimizemization design method of control parameters is proposed, which combines a multi-objective game theory and a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on entropy weight. The results show that the pressurization time of cascade control is less than 0.09 s under the 15 MPa step target signal. The control precision is improved effectively by the cascade controller under the ARTEMIS condition.     

Asymmetric Gaussian chirplet model and parameter estimation for generalized echo representation

Gaussian Chirplet Model (GCM) is commonly used for signal analysis in many fields including ultrasound, radar, sonar, seismology, and biomedicine. The symmetric envelope of GCM is often inadequate in representing real echo envelopes which are more likely to be asymmetric. In our previous work we introduced the Asymmetric Gaussian Chirplet Model (AGCM) that generalizes the GCM. In this paper, an efficient successive parameter estimation algorithm is proposed utilizing echo envelope and instantaneous phase obtained via analytical signal representation. The initial parameters obtained via successive estimation are fine-tuned with a fast Gauss–Newton algorithm developed for the AGCM to achieve Maximum Likelihood Estimation (MLE) of model parameters. The performance of parameter estimation algorithm is formally verified employing Monte-Carlo simulations and Cramer–Rao Lower Bounds. Parameter estimation is shown to be minimum variance and unbiased for SNR levels 10 dB and higher. Furthermore, AGCM has been tested on real ultrasound echoes measured from planar targets. AGCM provides better echo fits than the GCM due to its more flexible envelope.     

斜视聚束模式下的DCS算法

聚束SAR回波的多普勒带宽通常大于方位向采样率. 为避免方位频谱混叠,首先进行方位deramp消除频谱混叠,然后利用CS算法进行精确聚焦.在距离压缩前增加了距离频率3次和4次相位补偿,通过分析仿真结果发现该算法不仅能在大斜视下取得良好的聚焦图像,而且还能消除原DCS算法存在的距离压缩信号左右旁瓣不对称现象.基于斜视聚束模型,给出了一种改进的DCS算法的详细推导过程. 仿真结果表明,该算法可用于大斜视聚束SAR成像处理.     

实时校正模型的抗差递推算法

利用遥测系统实时监测水情资料,由于遥测系统自身的原因以及水文要素测量的具体要求,数据常常携带异常误差。采用有异常误差的实测流量资料对实时校正模型进行参数辨识,要求算法既能抵御异常误差的影响,又具有较强的实时跟踪能力,以适应实时洪水预报的要求。在递推最小二乘算法的基础上,引入抗差理论,削弱异常值对参数估计的影响;引入遗忘因子,实时跟踪模型时变参数的变化。计算实例表明,带有遗忘因子的抗差递推最小二乘算法对异常误差不敏感,又具有较强的实时跟踪能力。     

基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究

组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。     

一种未知信源数目的声矢量阵DOA估计算法

针对声矢量DOA估计问题,根据声矢量阵的特点,结合MVDR算法的思想,本文提出了一种声矢量阵DOA估计新算法。该算法将声矢量阵振速通道的数据协方差矩阵相加得到新的协方差矩阵,然后结合声矢量阵声压通道的数据协方差矩阵,通过类似于V-MVDR算法的角度扫描过程实现目标的DOA估计,该算法无需已知信源数目且不需要特征值分解运算,具有良好的DOA方位估计和分辨性能,计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。