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相似文献
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1.
基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法,与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较,该方法有如下特点;利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维,进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数,构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。  相似文献   

2.
基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析,提取了各级小波分解信号的能量分布特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,实验表明,这种方法具有良好效果。  相似文献   

3.
对于导航系统中余度敏感器结构的故障诊断,本文讨论了基于小波变换的直接比较测量的诊断方法。根据小波变换的时频特性和信号边沿检测的原理,采用小波db5对敏感器的输出信号直接进行六层分解,并在相应分解层上进行重构,根据重构的信号对余度敏感器结构进行故障检测,定位和隔离,仿真结果表明,这种方法不仅可以检测出故障,故障的类型和故障发生的时间,而且灵敏度高,对噪声具有较好的鲁棒性,为余度敏感器结构的故障诊断提出了一种有实用价值的方法。  相似文献   

4.
混沌理论在尾桨气动噪声信号分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究剪刀式尾桨气动噪声的混沌特性,并应用混沌理论进行了直升机尾桨气动噪声信号分析。本文通过利用多频调制方法对尾桨噪声进行理论分析,得出相对声压值随剪刀变化的规律;然后将混沌运动的特征参数——关联维数用于剪刀式尾桨气动噪声信号的分析。分析结果表明剪刀式尾桨引起的气动噪声含有混沌特性,同时对比理论和试验结果表明剪刀尾桨构型的参数对气动噪声有明显的影响。  相似文献   

5.
基于小波变换的自适应多用户检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快  相似文献   

6.
灰度图象的直接Hough变换方法   总被引:10,自引:0,他引:10  
提出了利用灰度图象的梯度直接进行Hough变换以检测条纹的方法,与传统Hough变换及直接利用灰度进行Hough变换检测条纹的方法相比,具有快速计算以及对图象噪声不敏感的特点。  相似文献   

7.
介绍了子波分析的历史、基本知识以及在实验流体力学方面的应用。讨论了子波变换在客观辨识湍流边界层相干结构方面的应用。作者用子波变换的方法提出了确定湍流边界层相干结构挥发时间尺度的能量最大准则,提取了相干结构对应的速度信号波形。用于波变换研究了湍流边界层脉动速度信号的局部奇异性行为,发现相干结构发生处脉动速度信号的局部奇异性指数为负值。  相似文献   

8.
基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对具有不确定性和系统故障的非线性系统,利用神经网络构造了全阶未知输入观测器,在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数,从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号,可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障,实现了对系统故障的快速检测,降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。  相似文献   

9.
基于局部Neymark分解的混沌信号与噪声的分离方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
从动力系统和几何的观点出发,提出了基于局部Neymark分解的混沌信号与噪声的分离方法。该方法在一个局部的轨道空间内进行Neymark分解,重构时消除由噪声引起的在某些方向上的错误分量,接着进行反嵌入,使得这一由于噪声影响而发生畸变的局部轨道得以纠正,达到混沌信号与噪声分离(以下简称混沌滤波)的目的,并对其中的反嵌入问题作了较为深入的讨论,仿真实验表明了本方法的有效性。  相似文献   

10.
为了能在强噪声背景下准确地进行振动信号的特征提取,对经验模式分解进行了研究和改进,并将其应用于车辆振动信号的特征提取中。首先对系统中各输入信号进行了多次自相关处理,有效地降低信号中的噪声。然后对处理的信号进行经验模式分解,得到了各固有模态函数分量。最后对感兴趣的固有模态函数分量进行希尔伯特变换和谱分析,从而得到信号的特征信息。仿真和试验分析说明了改进的经验模式分解方法的可行性,并且对同类工程问题具有一定的参考价值。  相似文献   

11.
根据相空间重构理论,探讨了一种基于小波神经网络(WNN)的混沌时间序列预测方法。根据G-P算法和Takens理论,计算出混沌时间序列相空间重构所需的最小嵌入维数,以此作为网络的输入节点数。通过时频分析,使得隐节点数的选取也有了可靠的理论依据。最后对Lorenz仿真信号和滚动轴承信号进行仿真和预测,验证了方法的有效性。结果表明,对于混沌时间序列的预测,WNN网络比BP网络表现出更理想的预测效果,为非线性动态系统的预测提供了一种有效的途径。  相似文献   

12.
基于分形的奇异信号的检测   总被引:9,自引:0,他引:9  
提出了基于分形的奇异信号的检测方法,给出了奇异信号的数学模型、检测原理和实现算法。根据所计算的短时网格分形维数,判断是否有突变信号以及确定其发生时刻。以电力系统中突变信号为例进行仿真,证明该方法能准确有效地检测到突变信号,并能精确地确定突变信号的发生时刻和突变类型。  相似文献   

13.
复杂系统混沌行为判别与混沌时间序列的分形建模   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了以有限维自由度及Lyapunov指数联合分析为判据的复杂系统混沌行为判别方法.避免了判别过程中将纯随机行为及复杂确定性线性行为误判为混沌行为。以球磨机矿浆流量为例,在相空间重构的基础上对系统关联维数进行了分析.验证了系统具有有限维自由度。通过Lyapunov指数分析考察了系统的时空演化特性并验证了系统的初值敏感性,从而分析出该流量具有确定性与随机性相互统一的混沌运动特征。利用Hurst指数通过分形内插算法对流量信号进行了精确重构,建立了一种可准确重演系统时空变化规律的模型.  相似文献   

14.
基于正交小波变换的噪声下1/f类分形信号的恢复   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了恢复噪声背号下的分数布朗运动.采用正交小波对混有噪声的分数布朗运动的增量进行分解,在线性最小方差估计准则的基础上估计出“细节”小波系数和“近似”小波系数,并重构离散分数高斯噪声,从而得到要提取的分数布朗运动。在仿真中,说明了“近似”小波系数对重构信号的重要性,并以恢复出的分数布朗运动的最小均方误差mse和自相似参数的方均根误差rms为指标说明了本文方法的有效性和优越性。  相似文献   

15.
提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零,同时证明了如果激活函数满足持续激励条件,辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构,并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例,用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真,证明了此方法的正确性和可行性。  相似文献   

16.
应用激光多普勒测速仪(LDA),对撞击流混合器的流场速度进行了实验测量.利用小波变换模极大值方法与分形理论结合,对撞击流混合器撞击区的速度脉动信号进行多重分形分析,计算其轴向和径向速度信号的间歇性指数,并与相关流动特性进行关联分析,探讨撞击流混合器撞击区非线性、非均匀性和混沌特性机理.通过分析同一转速不同位置和同一位置不同转速下的信号得出:撞击流混合器内部流体流动具有多重分形的特性,通过间歇性参数随位置变化出现的最低拐点可以判断混合器内部流体运动特征,得出流型的转变区域;转速对撞击区的影响大于对回流区的影响.为揭示撞击流混合器的流动机制提供了一种新的方法.  相似文献   

17.
研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值  相似文献   

18.
To cope with the problems that edge detection operators are liable to make the detected edges too blurry for synthetic aperture radar(SAR)images,an edge detection method for detecting river in SAR images is proposed based on contourlet modulus maxima and improved mathematical morphology.The SAR image is firstly transformed to a contourlet domain.According to the directional information and gradient information of directional subband of contourlet transform,the modulus maximum and the improved mathematical morphology are used to detect high frequency and low frequency sub-image edges,respectively.Subsequently,the edges of river in SAR image are obtained after fusing the high frequency sub-image and the low frequency sub-image.Experimental results demonstrate that the proposed edge detection method can obtain more accurate edge location and reduce false edges,compared with the Canny method,the method based on wavelet and Canny,the method based on contourlet modulus maxima,and the method based on improved(ROEWA).The obtained river edges are complete and clear.  相似文献   

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