基于小波多分辨分析的谐波检测应用研究

小波变换可以对信号进行多尺度分析,对信号具有按频带进行划分的能力,因而能将电压或电流等信号分解为基波信号和高次谐波信号,为电力系统谐波分析提供了有利的数学工具。该文提出了将其应用于电力系统谐波检测的思路和方法,对含有谐波的电流信号进行了基频分量提取,给出误差范围,仿真结果说明该方法具有一定的有效性和可行性。     

基于小波多分辨分析图像水印技术的一种算法

本文提出一种基于DWT域的图像水印算法。该算法利用内嵌零树小波图像压缩算法,将二进制水印内嵌到按零树小波系数排序的最重要系数中。文末对该算法进行了仿真验证、峰值信噪比(PSNR)和归一化相关系数(NC)说明。该算法可以在保持图像质量的同时获得较大的鲁棒性。     

基于Haar小波多分辨分析非线性图像消噪的研究

本文基于Haar小波多分辨分析研究非线性图像消噪 ,通过小波收缩得到消噪的阈值范围 ,提出了小波包的重构 .实验结果表明 :Harr小波图像处理 ,实现再次低通滤波图像的噪声消除 ,其高频滤波特性优良 ,图像有较好的消噪结果     

基于多分辨分析的Mallat算法研究

图像分析技术采用Mallat算法对图像进行多分辨率分解处理,将图像分解成不同空间、不同频率的子图像。在介绍多分辨分析技术的基础上,进一步研究Mallat算法的实现,提出了图像的分解与重构技术原理。     

用多分辨分析构造正交小波基的方法

本文介绍了利用多分辨分析构造正交小波基的方法和步骤。     

基于单张二维图像的三维建模研究

对基于单张二维图像重建三维模型问题进行深入研究,对目前使用的方法进行比较分析,提出了基于紧水平支集的SFS三维模型重建方法。首先改进了基于快速匹配算法求解的紧水平支集方法,以提高紧水平支集求解的精度和效率,并将此方法应用到求解SFS问题,提出基于水平集快速求解SFS问题的方法;接下来为解决SFS固有的凹凸二义性问题,基于分水岭的思想寻找凹凸分界线,以此确定产生凹凸二义性的区域用以进行重建;最后利用拓扑变换重构凹陷区域,得到正确的三维模型。     

电压闪变的小波多分辨率分析

从实时监测电压波动和闪变信号的角度出发,研究了基于小波多分辨率分解的电压闪变分析方法;利用小波变换的多分辨率分析方法,对电压闪变信号进行了检波与分解,并提取出电压波动信号的频率和幅值。从而得到反映电压闪变的参数。     

基于水平集方法的连续体结构拓扑优化方法研究

采用水平集方法描述结构的拓扑及其变化,使用紧支径向基函数对计算区域的水平集进行插值以得到参数化的水平集方法。针对给定体积约束下结构最小柔度的拓扑优化问题,推导了目标函数对插值系数的灵敏度及拓扑优化的迭代格式,数值计算表明,使用该方法进行结构拓扑优化得到的结果边界形状光滑连续且计算稳定性较好。     

基于集对逻辑与不确定集对分析的应用

在集对分析理论基础上,结合不确定性问题的特点.提出了基于集对逻辑与不确定集对分析的方法、定义和概念,讨论了其有关的运算和性质.最后通过实例表明,该方法是一种结果合理、结论正确、行之有效的方法.     

基于集对分析的奖学金评定方法

介绍了目前常用的奖学金评定方案，分析了其存在的弊端，针对它所存在的问题，文章利用集对分析评价方法，探索了该方法的基本思想、数学模型，分析了该方法的科学性、可靠性和可行性．     

体育教师用哨牙损伤预防

哨子有助于体育教师在课上有效地发出指令,但使用不当会造成体育教师的牙损伤。本文对体育教师用哨牙损伤的原因进行了分析,并为维护体育教师的牙健康提出了有效预防措施。     

基于多分形小波模型的网络流量分析

网络流量过程中所蕴含的多分形尺度特性对网络性能有显著的影响。结合网络流量的研究进展,研究了多分形小波模型的流量发生原理,并通过小波技术对某校园网流量数据进行分析,证明了流量到达过程的多重分形特性。     

基于小波分析的图像去噪

针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。     

从叙述学角度简析尤多拉·韦尔蒂的短篇小说《哨声响起》

以美国著名女性作家尤多拉·韦尔蒂的短篇小说《哨声》为模板,运用叙述学理论,从叙述视角的转换、人物话语思想的表达方式及修辞格式三方面简析短篇小说《哨声》,从而帮助读者更好的体会作者对美国南方生活细致入微的观察以及对人性的深刻感受。     

基于小波分析的HVAC系统故障诊断技术研究

在分析HVAC故障特征的基础上,综合比较了现有的几种故障诊断方法(包括:人工神经网络、小波分析、模糊数学和专家系统等)的优缺点.介绍了小波分析的基本原理,以及利用小波包分析进行故障特征提取与识别的基本思路.     

基于小波分析和神经网络的胎儿心电提取

通过小波分析方法和自适应线性神经网络相结合,对围产期母体腹壁混合心电信号进行处理,采用两种方案进行仿真并分析对比。分别采用小波变换和小波包分解技术对心电信号消噪处理,探索一种提取出胎儿清晰心电信号的方法,为下一步胎儿心电信号特征提取和健康状况的诊断奠定基础。实验结果表明,先提取胎儿心电信号,再进行消噪处理效果较好。     

基于小波分析的风电机组故障信息提取

针对风力发电机组在运行工况下故障预诊断难以实现的问题,提出了基于小波分析的故障信息提取方法。机组故障运行时其声音品质特性将发生变化,由此对风电机组进行声发射实验,对噪音信号进行测量,利用小波分析法从中提取故障信息,对机组实施故障预处理和保护措施。经过对现场信号的测量、分析与仿真实验,表明该方法较简单易行,可有效提取故障信息,对工程实践有应用价值。     

多分辨率小波分析在GIS线状要素简化中的应用

线要素化简一直是自动制图综合中的重要研究内容。利用小波分析的多分辨率原理和Douglas算法,对线状要素进行平滑和综合,实现了线状要素的空间多尺度表达。并对实际数据进行实验,结果表明,此方法不仅能够达到曲线化简的目的,而且能够保持化简前后的视觉效果和原始数据的特征。     

小波分析在信号处理中的应用

论述了小波分析在信号处理中的九大应用.     

基于小波分析的GPS基线向量精化技术

基线解算是GPS数据处理中的重要环节。文章针对GPS双差观测序列中难以消除的非模型化误差,应用小波变换进行去噪,以提高GPS双差观测值的信噪比和精度;并提出了基线精化技术,有效解决了基线解算的关键问题,即模糊度解的快速固定和有效性,提高了基线解算的可靠性和平差结果的精度。