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981.
基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.  相似文献   
982.
小波变换在雷达信号检测中的应用   总被引:1,自引:6,他引:1       下载免费PDF全文
小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。  相似文献   
983.
在脱靶量数据处理中,野点的存在对采用非线性最小二乘法估计多普勒频率的精度会产生恶化影响。本文研究利用野值点和多普勒频率在小波域上系数的不同,对不同数据段的系数设定不同阈值进行处理,从而达到去除野值点和恢复多普勒频率的目的。试验结果表明,采用小波变换去除了随机测量误差与野值点对多普勒频率的影响,对于后续的脱靶量参数估计没有任何不利影响。  相似文献   
984.
数字水印技术是信息隐藏的重要应用,广泛应用于数字媒体的版权保护,有很大的发展前景。介绍了一种基于二维离散傅里叶变换的数字水印算法,并得到了较好的鲁棒性和不可见性。  相似文献   
985.
基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断   总被引:2,自引:2,他引:2  
针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.   相似文献   
986.
滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断   总被引:17,自引:0,他引:17  
陈果 《航空学报》2009,30(2):362-367
在基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中,目前普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题。基于此,提出了一种基于二进离散小波变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。同时,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据验证了所提方法的有效性。  相似文献   
987.
李骏  安玮  周一宇 《航空学报》2009,30(8):1460-1465
在对天基光学监视跟踪特点进行分析的基础上,提出样点状态转换修正球坐标Sigma点卡尔曼滤波(MSC-SPKF)方法以实现对空间目标的三维被动跟踪。利用修正球坐标系和无迹变换(UT)分别在仅测角被动跟踪和获取非线性系统状态二阶矩方面的优势,选择在修正球坐标状态空间内进行Sigma点采样,并利用状态空间转换完成样点矢量非线性预测,最后在修正球坐标空间内完成滤波更新,并给出相应的初始化方法。仿真结果表明该方法在收敛性和稳健性上更有优势。  相似文献   
988.
祝强  李言俊  徐瑾  张建华 《航空学报》2009,30(9):1697-1704
为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。  相似文献   
989.
针对民用飞机自动飞行过程中驾驶杆/盘存在较高频率抖动现象,提出一种基于小波理论和有限脉冲响应(FIR)滤波器的信号综合处理方法,以抑制驾驶杆/盘的高频抖动.首先分析了驾驶杆高频抖动形成机制及其影响,然后采用Matlab小波分析工具箱对自动飞行系统内环控制律的输入信号进行分析,通过多级分解确定信号中不同的频率成分;最后设...  相似文献   
990.
利用航空发动机转子实验器模拟不同径向碰摩部位下的碰摩故障,提出基于小波包分析的支持向量机转静碰摩部位识别方法.首先将从机匣测得的加速度信号进行小波包分解,提取其归一化能量特征,接下来将得到的归一化能量特征输入至支持向量机中,用以识别不同的碰摩部位.利用航空发动机转子实验器模拟大量不同碰摩程度和不同碰摩部位的样本,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明小波包能量特征与支持向量机相结合可以有效地判别转静碰摩部位,且仅需1个传感器即可达到98%的识别率.   相似文献   
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