基于小波变换的自适应多用户检测算法

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     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

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     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

构件裂纹缺陷的超声识别

将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。     

一种新的自适应消噪方法

基于小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的办法。考虑到离 散小波变换(DWT)不具有平移不变性,而静态小波变换(SWT)又不能很好地分析信号的高频 部分,提出了一种新的自适应消噪方法。它根据CWT的提升方法,得到静态小波包的提升 实现方法,并设计出适合本系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入了更多动量 因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原 信号。仿真中将其与其它两种基于小波的自适应方法进行了比较,表明该方法可在适当减小 计算量的同时,进一步改善系统的滤波性能。     

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

强光光学零件加工误差频谱分析与控制方法研究

本文利用功率谱密度分析磁流变抛光表面的敏感频率误差,发现走刀步距与中高频误差具有直接的关联性,通过小波算法确定其分布区域后,采用大束径的光顺抛光法对敏感频率误差进行控制,测试结果表明中高频误差得到了有效控制。本研究对强光光学零件加工误差的频谱分析、表征和控制具有指导意义。     

A nonlinear background removal method for seismo-ionospheric anomaly analysis under a complex solar activity scenario: A case study of the M9.0 Tohoku earthquake

A precise determination of ionospheric total electron content (TEC) anomaly variations that are likely associated with large earthquakes as observed by global positioning system (GPS) requires the elimination of the ionospheric effect from irregular solar electromagnetic radiation. In particular, revealing the seismo-ionospheric anomalies when earthquakes occurred during periods of high solar activity is of utmost importance. To overcome this constraint, a multiresolution time series processing technique based on wavelet transform applicable to global ionosphere map (GIM) TEC data was used to remove the nonlinear effect from solar radiation for the earthquake that struck Tohoku, Japan, on 11 March, 2011. As a result, it was found that the extracted TEC have a good correlation with the measured solar extreme ultraviolet flux in 26–34 nm (EUV_26–34) and the 10.7 cm solar radio flux (F_10.7). After removing the influence of solar radiation origin in GIM TEC, the analysis results show that the TEC around the forthcoming epicenter and its conjugate were significantly enhanced in the afternoon period of 8 March 2011, 3 days before the earthquake. The spatial distributions of the TEC anomalous and extreme enhancements indicate that the earthquake preparation process had brought with a TEC anomaly area of size approximately 1650 and 5700 km in the latitudinal and longitudinal directions, respectively.     

周边固支环扇形板静力学问题的小波方法

根据相关文献，将拟Shannon小波配置法应用到环扇形板的混合状态方程中，构造出了环扇形板平面方向离散，而厚度方向是解析的混合状态方程。因为用拟Shannon小波张量积表示的近似解是离散形式的，所以固支边界的未知应力可以近似地用内点的应力和位移来表示。数值实例验证了本文方法的正确性。     

Denoising methods in interferometric SAR images processing

ＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃＳＡＲ（ＩｎＳＡＲ）ｐｒｏｖｉｄｅｓａｍｅａｎｓｔｏｏｂｔａｉｎｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｄｉｇｉｔａｌｔｏｐｏ－ｇｒａｐｈｉｃｍａｐｓｗｉｔｈｌａｒｇｅｓｗａｔｈｗｉｔｈｏｕｔｔｈｅｅｆｅｃｔｏｆｔｈｅｗｅａｔｈｅｒ...