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一种基于Morlet小波分析与神经网络技术的局部放电识别方法
Gaoya dianqi, 2005 小波变换技术适合电机局部放电的模式识别,笔者从一个新的角度来描述了局部放电信号的特性。研究表明,用Morlet小波变换三维分布图计算出的特征参数可以区分空气中的尖尖放电、尖板放电和沿面放电。理论和仿真实验分析表明,小波变换三维分布图提取的特征参数可以作为识别局部放电的新特征量,这些特征量作为人工神经网络的输入量可单独使用也可结合其它方法使用。
王萍, 傅立华, 胡广振
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四川大学学报. 自然科学版, 2006 利用二元树复小波变换(DT CWT)良好的方向选择性和矩阵奇异值分解(SVD)的稳定性,作者提出了一种新的特征提取方法并用于车牌汉字识别.实验证明该方法比二维实小波变换具有更好的识别效果.
高仕龙, 周杰, 吕王勇
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[An anesthesia depth computing method study based on wavelet transform and artificial neural network]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2021 Yuan S +7 more
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[Automatic epileptic seizure detection algorithm based on dual density dual tree complex wavelet transform]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2021 Kang T +6 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2007 用于小波分析的各种小波中,复高斯子波是一类特殊而重要的小波,作者先研究了复高斯子波的基本性质,接着简述了连续小波变换数值实现中复高斯子波起始尺度确定的基本原理,最后分析出均匀点格采样时连续小波变换数值实现中复高斯子波起始尺度的最佳取值.理论分析和计算结果表明:复高斯子波是一类对称的、有n阶消失矩及良好时-频局域化特性的小波,可广泛用于故障诊断,数据压缩,信噪分离等场合.同时,复高斯子波起始尺度的确定为信号复高斯子波分析的工程实现和理论研究解决了难题.
徐媛媛 +4 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2007 提出了一种基于小波变换的分级图像检索方法,对图像的色彩分量进行Daubechies小波变换,提取低频及高频信息构建特征向量.将查询图像与数据库中图像的特征向量进行方差、不变矩和向量夹角余弦值的分级筛选,取得了较好的检索效果.
王玉, 罗代升, 陶青川, 杨晓东
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[Research on the detection algorithm of electrocardiogram characteristic wave based on energy segmentation and stationary wavelet transform]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2021 Liu J, Sun L, Xiong H, Liang M.
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Gaoya dianqi, 1999 对GIS局部放电辐射的电磁波使用快速傅立叶变换（FFT）和小波变换（WT）分析,可对不同局部放电源产生的信号进行检测区别,了解局部放电的存在及其发展.
乔伟, 冯允平
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四川大学学报. 自然科学版, 2002 基于小波变换的多分辨率理论 ,提出了 1种新的金相显微图象数据融合算法 .该方法在小波变换的基础上 ,采用频率分析的办法得到融合结果 .通过该法与其它几种融合方法的比较 ...
李毅, 问新民, 李军
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Guangtongxin yanjiu, 1999 介绍信号奇异性以及它的小波描述。基于Ｂ样条理论推出一种多尺度小波变换，采用软阀值判决方式，提出一种简单 ...
周维忠, 崔力, 冯心海, 孙国基
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