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基于曲线和点状奇异性的接触网用棒形瓷绝缘子外部缺陷的状态检测方法
针对电网中绝缘子破损与夹杂异物的不良状态图像检测问题,提出一种利用二代曲波变换和双正交小波变换检测图像的曲线状奇异性和点状奇异性的绝缘子不良状态定位检测方法。首先通过Radon变换确定图像中高灰度值直线的大致方向并以此方向分别旋转原图像;然后采用二代曲波变换定位绝缘子并微调图像旋转角度;最后利用二代曲波变换检测图像的曲线状奇异性判断绝缘子破损状态,并利用双正交小波变换检测图像的点状奇异性判断绝缘子夹杂异物状态。测试结果表明,该方法绝缘子识别效果良好,判断结果准确可靠,能达到绝缘子不良状态检测的目的。
王伟旭, 刘志刚, 栗敏, 陆立文
doaj
在图像处理中,小波理论是一种有利的分析工具,被广泛应用于包括图像编码、图像增强、图像去噪、图像融合等几乎所有图像处理的应用中。但是小波变换只能表达出奇异点的位置和特性,而对于更高维的特征则显得力不从心;另外,小波变换核缺少方向性,不能够获得轮廓的几何平滑性。因此,小波基在表示具有点奇异性的函数时是最优基,但是对于自然图像而言,小波基并不是最优基。 Contourlet变换是一种真正意义上的图像二维表示方法,并且具有良好的多分辨率、局部化和方向性等特性。它将小波的优点延伸到高维空间 ...
向静波
core
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
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
doaj
本文用子波变换检测了刻画壁湍流脉动信号自相似性的局部标度指数,研究了不同尺度的湍流结构的自相似性,发现在湍流边界层猝发过程中,喷射和扫掠发生时刻小尺度脉动速度信号的局部标度指数为负值,说明在大尺度猝发事件发生的时刻小尺度结构具有奇异的自相似性 ...
王振东, 舒玮, 姜楠
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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
doaj
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
doaj
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
doaj
[An anesthesia depth computing method study based on wavelet transform and artificial neural network]. [PDF]
Yuan S +7 more
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[Automatic epileptic seizure detection algorithm based on dual density dual tree complex wavelet transform]. [PDF]
Kang T +6 more
europepmc +1 more source
Auto-focus technology and its application based on image processing [PDF]
Auto-focusing technique is an important method to improve the precision,intelligentization,automatization for the indentation diameter measurement.The paper introduces an auto-focus method of indentation diameter measurement based on image processing ...
Chen, Xiaomei, Yang, Tao, Zuo, Yong
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