Results 1 to 10 of about 4,099 (151)
Interpolating wavelet method for solving nonlinear partial differential equations(解非线性偏微分方程的插值小波算法)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2007 利用集小波分解和分形压缩变换思想构造了与标准小波具有类似尺度特点的连续插值小波基，给出了一维和二维空间中的插值型小波函数例子.利用集小波分解集和基函数的插值性质获得了由集小波分解点确定的积分公式，使非线性部分计算量由随尺度的平方增长关系变为线性增长关系.为说明方法的可行性，最后结合Newton迭代法给出了一个数值例子.
ZHUJing-fen(朱静芬) +1 more
doaj +1 more source
Gaoya dianqi, 2020 针对线路双端数据不同步与线路参数不确定性所产生的误差以及单端法测距不准确的问题,文中提出了一种加窗小波包变换法,并结合双端测距原理将其应用于输电线路行波测距中。对行波信号进行加窗小波包变换,能够较为快速准确地定位到信号的奇异点,避免有波速不稳带来的误差,同时也能够提升波头识别精度,方便快速地实现对输电线路的故障测距。MATLAB工具对PSCAD搭建的故障模型仿真验证表明,采用加窗小波包变换的行波测距能够准确地提取行波信号的波头位置,具有较高的测距精度,与加窗小波相比,该算法具有精度较高的特点。
杨斌 +5 more
doaj
Gaoya dianqi, 2005 提出了一种基于高斯线调频小波变换诊断电机故障的新方法。线调频小波变换是信号的时间-频率-尺度变换, 具有比小波变换及其它时频分析更强的非平稳信号分析功能。利用高斯线调频小波变换作电机故障信号的能量谱估计,可提取电机故障信号的频率成份。试验结果表明,这种方法比Fourier变换和小波变换频率分布的能量更集中。
胡国胜, 朱锋峰, 任震, 涂用军
doaj
Gaoya dianqi, 2002 介绍了二进小波变换的基本原理及其滤波特征,采用二进小波函数对变压器中含强载波干扰的局放信号进行了小波变换。仿真结果表明,二进小波变换能消除强载波干扰,能准确地检测出局放脉冲信号的幅值及其发生的时刻。
李祥飞, 邹恩, 邹莉华
doaj
Dizhen xuebao, 2020 基于离散小波变换理论，对长江三峡及邻区的布格重力异常进行多尺度分解，获取局部场、区域场和1—4阶小波细节。结果显示：4阶小波细节中，秦岭—大别造山带东西向正异常与扬子地块和秦岭—大别造山带之间的相互作用相关；M3.0以上地震大多位于区域场东向突出部位，即2阶和3阶小波细节所反映的负异常区，另有小部分位于4阶小波细节所反映的黄陵背斜正异常西侧，这种现象可能与黄陵背斜新构造运动相关。
Ji Li, Jing Xiong
doaj +1 more source
Dianci bileiqi, 2006 在铁路MOA在线监测系统中,铁道电网的高次谐波含量大、频率不稳定、电压波动大,使在线监测系统存在大量的干扰、噪声等问题。引入了提升小波理论,这是一种新的理论,与经典小波变换相比,具有小波构造简单、运算速度快和节省存储空间等优点。提升小波理论继承了第一代小波多分辨率的特性,不依赖傅立叶变换,很容易从正变换得到反变换。把提升小波理论应用到铁路MOA在线监测系统中,可以解决数字滤波、去除干扰和噪声等问题。运用MATLAB7.0对其进行仿真,得出提升小波是一种更为有效的分析方法。
李敏, 刘明光, 李光泽
doaj
Gaoya dianqi, 2000 本文描述了以小波变换为基础的滤波技术在高压冲击波形参数提取中的应用。新的数学工具———小波变换的引入使得波形处理更加简单。为检验其适用性 ,从消除白噪声和提取波形参数两方面进行了试验 ,并与Kalman滤波作了对比。结果表明 ,高压冲击试验中 ,小波变换的滤波效果较好 ,计算的波形参数也更准确。
王国利, 郝艳捧, 何义, 李彦明
doaj
Gaoya dianqi, 2006 探讨了以小波变换为基础的滤波技术在冲击试验后信号波形提取中的应用。针对高电压冲击和大电流冲击信号的处理问题,采用不同层次的小波分析方法,将噪声信号从冲击电压和电流信号中提取出来,小波变换的引入使得波形处理更加简单。结果表明,对不同类型的样品进行冲击试验,小波变换都有较好的滤波效果,并很好地保存了信号的边缘特征。波形的处理结果也表明了该方法的可行性和适用性。
魏斌 +4 more
doaj
Gaoya dianqi, 2001 本文采用了不同小波函数及不同尺度参数对含强载波干扰的局部放电信号进行连续小波变换 ,并对小波变换结果进行了定量对比分析。仿真结果表明 ,在采样频率一定的情况下 ,不同的小波函数只有在各自的最佳尺度参数下对干扰的抑制能力才是最强的 ,因此 ,只有选取合适的小波函数及其最佳尺度参数才能更加有效地抑制周期载波干扰。
李祥飞, 邹莉华, 张泰山
doaj
Gaoya dianqi, 2016 采用小波变换（wavelet transform,WT）和相关向量机（relevance vector machine,RVM）结合的方法对风电场发电功率短期预测进行研究。先利用小波变换将信号分解为不同频率的子序列,提取出风速中的低频趋势分量和高频波动分量;再结合风向和温度数据,运用RVM在不同分量上分别进行预测,并通过重构得到功率的预测结果。此方法应用于国内某风电场,仿真结果表明,通过小波分析能够把握风速变换规律,RVM预测法有较强的学习能力,小波—相关向量机法有效提高了预测精度,表明了该方法的可行性。
刘雨莎, 杨晓萍, 李锐, 张豪
doaj