基于小波包变换的海洋数据降噪方法研究

本文介绍了小波变换和小波包变换的基本原理,小波包变换是小波变换的推广,并优于小波变换。软阈值和硬阈值方法是基本的阈值处理方法,在此基础上衍生出了多种处理方法。对假设的海洋数据进行了降噪处理,效果较好,表明小波包变换用于海洋数据降噪有一定得实际意义．     

小波包降噪在工业信号预处理中的应用

针对工业过程数据含有噪声干扰的特点,本文提出了基于小波包分解的阈值降噪方法进行数据的降噪处理。以化工过程数据为例,通过MATLAB仿真实验,对比了小波包降噪、小波降噪、中值滤波三种方法的降噪效果。结果表明:小波包降噪具有明显的优越性。     

阈值自适应选取的小波包降噪研究

基于信号和噪声的不同特征,提出一种阈值自适应选取的小波包降噪方法。该方法首先对信号进行小波包变换,利用噪声剩余率确定分解层数,采用对数能量熵选择最优基,然后采用阈值自适应选取的方法对高频系数进行分析。利用该方法进行降噪,不仅能够提高系统的信噪比,而且能够降低系统的重构误差。     

基于小波分析和神经网络的金融时间序列预测

以金融时间序列(1990年~2014年上证指数)为研究对象,金融时间序列数据本身带有较大的波动性,有高频和低频的数据情况贯穿于整个时间序列。小波分析对于数据降噪较于传统的降噪方式有着明显的优势,分析对比小波变换在处理两种不同波频情况下的优势和方法。采用其适合小波分析和神经网络相结合的组合模型对其进行分析和预测,其思想是,先将时间序列进行小波分解,得到各级小波变换序列和尺度变换序列。根据不同级小波变换系数的情况,选择合适的神经网络训练函数建立预测模型,得到各级小波变换序列和最后一层尺度序列,运用小波重建技术得出原时间序列的预测值。最后和常规的BP神经网络比较预测效果。     

小波变换在遥感图像降噪中的应用

本文对小波变换的基本理论进行了简单介绍,由于小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨分析特性、低熵性、去相关性及选基灵活性等优点,非常适合于对非平稳信号-图像进行分析和处理。并且详细分析了基于小波变换对图像进行消噪的处理原理与实现,并且利用MATLAB对含噪遥感图像进行处理,最后结合理论分析和实验实例讨论了小波分析在遥感影像降噪处理中的作用,利用像元均值和方差来评价降噪效果,说明该方法有效、可行。     

基于小波函数的航空遥感图像压缩研究

本文主要研究小波函数对航空遥感图像压缩,介绍小波函数的理论以及在遥感图像中的应用,在此基础上采用haar小波、db小波、sym小波、bior小波、rbio小波和coif小波对航空遥感图像进行结果分析与比较,主要有图像大小、字节大小与类型以及压缩比等参数.结果表明:采用rbio小波函数对航空遥感图像压缩较佳.     

基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法

强干扰环境下采集的模糊运动图像通常含有大量的噪声,难以进行有效的细节分析,需要进行图像降噪滤波处理。传统方法采用小波分析的图像细节滤波算法进行降噪,对运动场景下的图像角点偏移部分的降噪效果不好。提出一种基于小波阈值压缩的运动模糊图像去噪算法。构建模糊运动图像的小波分析模型,采用小波阈值压缩方法进行运动模糊图像的角点检测,形成具有角点的图层小波阈值压缩库,实现图像降噪滤波处理。仿真结果表明,采用该算法能有效实现图像去噪滤波,提高图像质量和峰值信噪比。     

钻井模拟中测井信号小波去噪的最优阈值选取方法

钻井模拟中的测井信号往往存在着与地层无关的噪声干扰,必须进行去噪处理。小波变换可以滤除测井信号的噪声和干扰,但其去噪效果与阈值的选取有关。本文从理论上介绍了阈值的选取准则及阈值选取方法,再从实验角度对四种阈值选取方法（Stein无偏似然估计阈值法、固定阈值法、混合型阈值法和最小最大准则阈值法）进行了分析计算,最终选定混合型阈值小波消噪法去除测井信号的噪声。对实际测井信号的处理效果表明,混合型阈值小波消噪法不仅去噪效果好,而且较好的保留了测井信号的分辨率,适用于测井信号的去噪。     

基于多项式插值法估计小波系数的阈值

在小波分析用于降噪的过程中,关键步骤就是在小渡系数上选取阂值。本文讨论了小波闽值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后针对硬闽值法不连续和软闽值法有偏差的缺点,提出了一种改进方法,即多项式插值法,并给出这种估计器模型,这种算法不同程度地克服了软闽值和硬闽值方法中固有的缺点。通过数值试验进行比较,结果发现,这种改进的小波系数阂值估计模型用于信号去噪时,比单纯的软阈值和硬阈值方法均获得了更好的效果。     

基于db4小波的电力系统暂态电能质量检测的研究

电力系统中暂态信号是进行故障判断和保护动作的基础,db小波变换具有正交、高正则性、时频紧支撑等特点,为暂态信号的分析提供了有力的工具。本文对应用db小波变换对扰动信号的监测方法进行了研究,并对电力系统发生电压跌落情况进行了仿真研究,对不同的小波变换效果进行了分析。     

小波分析在层序单元划分中的应用

根据小波选取原则,选择db5小波对测井曲线进行旋回划分,研究表明,db5小波可以将测井信号中的信息分频放大,识别出不同频段的旋回,分别对应不同沉积周期的沉积旋回,进而划分出准层序组,此方法在实际应用中得到的结论与实际的地质情况比较吻合。     

Event-triggered synchronization control of complex networks with adaptive coupling strength

The event-triggered synchronization control problem is concerned for a class of complex networks with nonlinearly coupling function and adaptive coupling strength. Given a state-based event-trigger mechanism and the threshold, an event-triggered control method is introduced to make complex networks achieve exponential synchronization. By combining the Lyapunov stability theory and the knowledge of graph theory, a sufficient condition is established such that complex networks can achieve exponential synchronization. Then, the feasibility of the event-triggered control is analyzed. Moreover, the second-order Kuramoto oscillators is taken into account. And the event-triggered control strategy is used to make the oscillators achieve exponential synchronization. Meanwhile, two simulation results about the second-order Kuramoto oscillators are given to show the effectiveness of results.     

Exponential synchronization of complex networks via feedback control and periodically intermittent noise

In complex networks, asymptotic properties play an important role in modeling, analysis and design in both aspects of theory and practice. In this paper, our focus is on exponential synchronization for a class of complex networks. Under certain conditions, a feedback control and stochastic periodically intermittent noise are designed to synchronize the networks. Such synchronization scheme needs less control energy due to the usage of the intermittent noise. The threshold of intermittent rate for synchronization scheme is derived. Moreover, the noise states are observed in discrete-time mode, which reduces the complexity and the computation burden for continuous observations. The observation supremum is obtained by solving a transcendental equation. Finally, a simulation example is provided, and the comparison results with some existing methods illustrate the effectiveness and advantages of the proposed new design strategy.     

用小波分析处理车辆振动信号

对车辆的振动信号的处理采用小波分析的方法,找出车辆振动的本质特征,从而对车辆的舒适性或运行状态作出客观的评价,并为车辆的减振降噪提供实际依据。从小波变换、多分辨分析、系统中振动信号的小波分析几个方面进行详细阐述。在分析方法上提供了一种新的分析技术,为车辆振动本质特征的研究拓宽了理论基础。     

基于小波域的视频关键帧选择算法

视频关键帧的选择算法基于小波变换（discrete wavelet transform,DWT）特征、多分辨率处理及统计技术。算法在不同分辨率下结合视觉掩蔽特性、视频帧相关性分析小波系数并统计,根据统计结果选择合适的阈值,最后通过比较选择出视频关键帧。结果表明,该算法能选择视频关健帧,选择效果优于以像素估计、块估计等与图像内容无关的算法,且简单易行。     

小波分析在大坝安全监测数据噪声处理中的应用

大坝安全监测数据可以视为通常意义下的时序信号,通过对其进行小波变换分析可有效地进行信噪分离.小波去噪的基本方法有模极大值去嗓、基于各尺度下小波系数相关性进行去噪、阈值去噪、平移不变量小波去噪等方法,本文研究了基干Matlab中小波去噪具体算法并写出了计算程序.实例分析表明.小波分析去嗓能够有效地识别监测数据的噪声,具有操作简单、不失真等优点.     

Finite-time synchronization of drive-response systems via periodically intermittent adaptive control

In this paper, the finite-time synchronization between two complex dynamical networks via the periodically intermittent adaptive control and the periodically intermittent feedback control is studied. The finite-time synchronization criteria are derived based on finite-time stability theory, the differential inequality and the analysis technique. Since the traditional synchronization criteria for some models are improved in the convergence time by using the novel periodically intermittent adaptive control and periodically intermittent feedback control, the results of this paper are important. Numerical examples are finally presented to illustrate the effectiveness and correctness of the theoretical results.     

图像分层解码技术研究

在信息化高度发展的社会,图像传输在网络上的应用逐渐普及,因此对于图像解码技术也提出了新的要求。对于常用的图片格式,在网络传输中精度比较高,而数据率相对比较低,这样便会导致解码后的质量较差,因此在网络传输中会经常出现丢包现象。为解决此类问题,提出了基于小波变换和DCT变换的图像分层解码方案及其实现的理论。     

供应物流协同与供应链敏捷性、绩效关系研究

在企业调研、文献研究、专家访谈的基础上,提出供应物流协同理论,不仅注重多个供应商与下游制造商的协同,同时考虑各个供应商之间相互配合,共同满足下游制造商的需求。设计供应物流协同量表,分为供应商与制造商协同、供应商之间协同、物流服务能力三个维度。提出供应物流协同、供应链敏捷性、供应链企业绩效之间的关系模型。与"中国制造业信息化门户网站e-works"合作发放问卷收集数据,通过统计分析验证量表的信度与效度,并且实证分析供应物流协同对供应链敏捷性、供应链企业绩效的直接和间接效应。