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101.
102.
一种低信噪比下雷达脉内特征提取方法 总被引:2,自引:1,他引:1
高密度复杂环境下的雷达脉内特征提取是现代雷达的信号分选、识别的一个重要研究内容。利用时频分析中的WVD分布分析信号时零频处仍保持原信号所有特征这一特性 ,提出了一种低信噪比下的小波提取信号脉内调制特征的方法。仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献
103.
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。 相似文献
104.
一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的,以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法,是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标,这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前,以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富,也取得了良好的效果,本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法,该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。 相似文献
105.
在分析信号和噪声的Lipschitz奇异性的基础上,提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计SAR中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法。由于小波变换能很好地检测奇异性,因此,为有效提高SAR距离向分辨率提供了一个新的途径。最后,给出了计算机模拟的结果,表明该方法是十分有效的。 相似文献
106.
107.
飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。 相似文献
108.
提出了融合声发射信号和电流信号检测刀具破损状态的方法,尤其是采用小波变换处理电流信号获取信号特征,可以改善检测系统的适用性。实际应用证明系统具有高的可靠性。 相似文献
109.
裂纹转子非线性振动特征的谐波小波与分形识别 总被引:2,自引:2,他引:0
通过对谐波小波的分析研究,指出了谐波小波对振动信号局部频段分析的优良特性。采用谐波小波对裂纹转子的非线性振动信号在低频段进行了分析。理论分析与实验结果表明:对实际裂纹转子信号,经谐波小波的频段分析后,能够得到通常难以由理论分析与实验结果获得的非整数倍周期分叉的非线性特征频谱。计算了裂纹转子的分形维数,发现裂纹转子的振动信号比理论结果要复杂、可以用多重分形作为判断实际转子是否有裂纹的一个特征。提出了用谐波小波变换后的奇异谱来识别裂纹转子非整数倍周期分叉的非线性特征频谱的方法,并对实际转子信号进行分析,得到了明显的非整数倍周期分叉的奇异谱。 相似文献
110.
通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。 相似文献