导读:本文包含了复小波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遥测振动信号,双树复小波,多尺度分析,随机共振
复小波论文文献综述
刘学,孙翱,李冬[1]（2019）在《基于双树复小波的遥测振动信号多尺度噪声调节随机共振分析》一文中研究指出遥测振动信号包含大量反映飞行器试验过程中的状态特征信息,具有非线性、非平稳性、强噪声等特点,如何提取反映系统运行状态的微弱非线性特征直接关系到飞行状态监测和故障诊断的准确性,针对这一问题,提出一种基于双数复小波的多尺度噪声调节随机共振分析方法,充分考虑多尺度带限噪声对非线性随机共振的影响,利用多尺度噪声调节和樽海鞘群算法优化非线性随机共振,对遥测振动信号的微弱特征信息进行增强,仿真和实测数据实验结果表明该方法的有效性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年20期）
马州生[2]（2019）在《基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究》一文中研究指出针对矿冶破碎机在重载工况下其转轴振动信号的非线性、不平稳性以及背景环境复杂性等特点而导致的难以提取纯净的故障特征信号的问题,提出了基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究。对采集的含噪信号进行双树复小波变换,求得变换系数,并进一步得到模系数,提取出规律性较强的模系数,并对其进行非线性时间序列处理。适当加入含噪信号以强化噪声的规律性,再将信号源投影到不同面上分离出污染信号源,提取特征信号源的系数,并以复数形式进行双树复小波重构,获取易忽略的故障特征信号,得到较为完整的纯净故障信号。通过BP网络利用所提纯的特征信号对转轴剩余寿命进行预测,与转轴破坏性实验数据进行对比,证明该方法适于破碎机转轴的寿命预测,取得了满意的效果。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年19期）
陈旭阳,韩振南,宁少慧[3]（2019）在《自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断》一文中研究指出针对双树复小波变换存在频率混迭以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混迭现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2019年05期）
白云博,欧阳斯达,杨朦朦,夏学齐,王婷[4]（2019）在《基于双树复小波分解的云量时间序列模型预测》一文中研究指出针对传统云量预测模型应用于高分辨率卫星影像云量时间序列数据时存在的实用性差、拟合效果差及预测结果准确度低的问题,提出了一种基于双树复小波分解的云量时间序列组合模型预测方法。该方法利用DT-CWT分解的方法提取出云量时间序列的低频趋势信息和高频随机信息,对低频和高频序列分别应用时间序列分析与Elman神经网络的预测方法,然后将两个序列的预测结果重构得到最终的云量预测结果。实验结果表明,应用双树复小波分解的低频信息可以更好的反应云量变化趋势,高频信息也可以更好的保留云量变化的随机信息。该方法预测结果的平均绝对误差和均方根误差相比传统预测模型均有所减小,预测准确度有所提高,能够更好的拟合高分辨率卫星云量时间序列的变化规律。在卫星成像任务规划时将云量预测的结果作为参考信息,选择云量覆盖较小的时间窗口,可以获取更高品质的卫星有效成像数据。(本文来源于《航天返回与遥感》期刊2019年05期）
范虹,张程程,侯存存,朱艳春,姚若侠[5]（2019）在《结合双树复小波变换和改进密度峰值快速搜索聚类的乳腺MR图像分割》一文中研究指出针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波(DTCWT)变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像划分成一定数量的超像素区域,根据事先设置的阈值搜索每个超像素的近邻,从而降低基于K近邻的密度峰值快速搜索聚类(KNN-DPC)算法寻找每个样本近邻的时间;最终,引入超像素区域的近邻信息度量样本密度,采用KNN-DPC算法的分配策略自适应聚类.仿真和临床数据分割结果表明,所提算法能有效的实现乳腺MR图像的分割.(本文来源于《电子学报》期刊2019年10期）
杨柳依,马社祥,孟鑫[6]（2019）在《基于双树复小波变换的单通道盲源分离算法》一文中研究指出单通道盲源分离(SCBSS)技术是在未知任何先验信息的条件下,仅由一路接收信号估计出多路源信号的信号处理方法,目前的SCBSS算法仍没办法完全精确地分离出所有源信号。为了提高部分源信号的分离精度,提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)的单通道盲源分离算法。算法先用DTCWT对混合信号进行分解,再由PCA从分解信号中筛选出数目比源信号数目少一个的信号分量,这些分量与混合信号一起构成虚拟的多通道信号,最后用Fast-ICA估计出各个源信号。上述方法极大程度地减少了传统小波分解中的频率混迭问题。实验证明,和基于传统小波分解的单通道盲源分离算法相比,上述算法的分离性能得到了明显的改善。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
叶美桃,柴慧理[7]（2019）在《提高双树复小波的齿轮箱复合故障特征提取》一文中研究指出针对双树复小波变换分解层数需要先验确定和重构后各子带出现的频率混迭现象,提出了一种改进双树复小波变换的齿轮箱复合故障特征提取方法。首先,确定双树复小波变换的分解层数和有效的子带;对得到的各子带进行去频率混迭,确保消除频率混迭现象,使每个子带仅含有唯一的特征频率;然后,用所提方法和现有VMD(Variational Mode Decomposition)进行对比,验证了所提方法的可行性;最后将所提方法应用于齿轮箱复合故障振动信号中,成功提取出齿轮剥落和轴承外圈故障。所提方法为齿轮箱复合故障特征提取提供了一种新的思路。(本文来源于《机械传动》期刊2019年09期）
鲍文霞,解栋文,朱明,梁栋[8]（2019）在《结合聚合通道特征和双树复小波变换的手势识别》一文中研究指出目的针对目前手势识别方法受环境、光线、旋转、缩放、肤色等因素的影响,导致手势识别精度下降的问题,提出一种结合聚合通道特征(ACF)的手势检测和双树复小波变换(DTCWT)的复杂背景下手势识别方法。方法在手势图像预处理过程中引入聚合通道特征,采用Adaboost分类器和非极大值抑制算法(NMS)进行目标手势的检测;利用DTCWT对目标手势图像进行多尺度多方向分解,对高低频系数的每一块分别提取方向梯度直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征;最后融合各个方向上的高低频特征并通过支持向量机(SVM)进行分类识别。结果选取多个场景、多个对象、不同角度和距离的图像作为训练集,并标注区分前背景,对20种手势进行识别实验,并与传统的肤色检测、HOG特征手势识别、类-Hausdorff距离的手势识别算法进行了实验对比。在任意可承受范围内的光照、距离等情况下,该方法能够更准确实时地实现手势识别,平均精度达到95. 1%。结论在图像预处理的情况下,聚合通道特征的引入能够准确检测手势,同时基于DTCWT的手势图像频域特征提取和再融合的方法有效地解决了传统普通图像的单特征识别方法在光线和复杂背景下识别精度不高的问题。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年07期）
陈争光,周泽昕,王兴国,李岩军,杜丁香[9]（2019）在《基于双树复小波变换的混合直流输电线路行波保护方法》一文中研究指出首先分析了混合直流输电线路故障特征,并以葛南工程为例,搭建了混合直流输电系统电磁暂态仿真模型。理论与仿真分析表明,直流电压共模量和差模量之间相互解耦,且故障前后特征差异显着,该参数可用于混合直流输电线路保护。其次,研究了双树复小波变换在混合直流输电线路保护中的应用,仿真计算表明,利用直流电压差模量二层分解量可作为区分混合直流线路区内外故障的依据。同时,根据直流电压共模量叁次方积分值的极性,可以实现故障线路选极。基于以上分析,提出了基于双树复小波变换的混合直流输电线路行波保护方法,该方法能够快速可靠地识别出线路区内外故障,并对高阻接地故障有较高的灵敏度,该方法通过了仿真验证。(本文来源于《电网技术》期刊2019年10期）
李辉,朱锡芳,吴峰,相入喜,蔡建文[10]（2019）在《基于双树复小波的多尺度遥感图像去噪方法》一文中研究指出对地遥感成像过程中云雾噪声为主要干扰源,不同频率云雾噪声的迭加使得遥感图像极易出现对比度低、可读性差、景物不清晰等现象。文章提出将双树复小波分析技术与拉普拉斯滤波相结合的可见光遥感图像去噪方法。利用双树复小波对含有云雾噪声的遥感图像进行多尺度分解,通过混迭能量比来检验最佳滤波器组合及最佳分解尺度,据此得到不同尺度下的低频子带和高频子带,采用拉普拉斯滤波对云雾噪声干扰强烈的子带进行降噪处理,再经双树复小波逆变换得到重构图像。实验表明,最佳滤波器组合能够改善双树复小波多尺度分解时的平移不变性,拉普拉斯滤波可有效削弱高、低频子带云雾噪声的影响。对重构图像的对比度及熵值进行定量分析,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《常州工学院学报》期刊2019年03期）
复小波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对矿冶破碎机在重载工况下其转轴振动信号的非线性、不平稳性以及背景环境复杂性等特点而导致的难以提取纯净的故障特征信号的问题,提出了基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究。对采集的含噪信号进行双树复小波变换,求得变换系数,并进一步得到模系数,提取出规律性较强的模系数,并对其进行非线性时间序列处理。适当加入含噪信号以强化噪声的规律性,再将信号源投影到不同面上分离出污染信号源,提取特征信号源的系数,并以复数形式进行双树复小波重构,获取易忽略的故障特征信号,得到较为完整的纯净故障信号。通过BP网络利用所提纯的特征信号对转轴剩余寿命进行预测,与转轴破坏性实验数据进行对比,证明该方法适于破碎机转轴的寿命预测,取得了满意的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复小波论文参考文献
[1].刘学,孙翱,李冬.基于双树复小波的遥测振动信号多尺度噪声调节随机共振分析[J].振动与冲击.2019
[2].马州生.基于双树复小波和时间序列的转轴剩余寿命预测研究[J].机床与液压.2019
[3].陈旭阳,韩振南,宁少慧.自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断[J].振动.测试与诊断.2019
[4].白云博,欧阳斯达,杨朦朦,夏学齐,王婷.基于双树复小波分解的云量时间序列模型预测[J].航天返回与遥感.2019
[5].范虹,张程程,侯存存,朱艳春,姚若侠.结合双树复小波变换和改进密度峰值快速搜索聚类的乳腺MR图像分割[J].电子学报.2019
[6].杨柳依,马社祥,孟鑫.基于双树复小波变换的单通道盲源分离算法[J].计算机仿真.2019
[7].叶美桃,柴慧理.提高双树复小波的齿轮箱复合故障特征提取[J].机械传动.2019
[8].鲍文霞,解栋文,朱明,梁栋.结合聚合通道特征和双树复小波变换的手势识别[J].中国图象图形学报.2019
[9].陈争光,周泽昕,王兴国,李岩军,杜丁香.基于双树复小波变换的混合直流输电线路行波保护方法[J].电网技术.2019
[10].李辉,朱锡芳,吴峰,相入喜,蔡建文.基于双树复小波的多尺度遥感图像去噪方法[J].常州工学院学报.2019