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161.
一种基于小波变换的天水线提取算法 总被引:3,自引:3,他引:3
文中提出了一种基于小波变换多尺度分解图像快速提取天水线的方法,不仅省去了一般图像特征提取之前的图像预处理及图像分割步骤,而且提取的天水线效果好,处理周期短,自适应性强,同时能够滤除噪声并保持目标细节。 相似文献
162.
给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。 相似文献
163.
164.
165.
为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。 相似文献
166.
167.
在气动动态实验中,往往飞行器气动模型是非线性的,很难对动态系统进行正确建模,因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络,无需对该动态系统建模,就可准确地辨识出气动动稳定特性,同时,精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析,结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。 相似文献
168.
小波变换在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
论述了小滤变换在航空发动机故障诊断--检测特征信号和分离信号的高、低频成分中的应用,小波变换是采用可变窗口的积分变换,是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理较传统分析方法优越。 相似文献
169.
170.