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基于用最小二乘法改进的EMD与能量熵融合的断路器机械故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2014 笔者针对经验模态分解（EMD）分解结果的准确性对实验结果的影响,利用最小二乘法对EMD进行改进,有效地缓解了EMD固有的端点效应对实验结果的影响。分别对断路器操动机构的正常振动信号和连接臂松动信号进行EMD和小波变换分解,并将能量熵分别应用到改进EMD与小波变换中。通过能量熵值计算分析表明,改进的EMD能量熵值明显大于小波能量熵,因此改进的EMD与能量熵融合法为断路器机械状态识别提供了有益的帮助。
许丹, 于龙, 王玉梅
doaj
, 2000 “Fourier变换光谱分辨率增强技术研究”的主要内容有：l.基于特征值分析与线性拟合的超分辨率谱估计方法EALF作者将Fourier变换光谱学的超分辨率谱估计问题看作是对干涉信号中包含的谐波频率与振幅的估计，并在Prony谐波分析技术的启发下提山了基于系统特征值分析与线性拟合的超分辨率谱估计方法EALF，它由总体最小二乘参数估计、特征值分析频率估计和最小二乘拟合振幅估计三部分组成。2．总体最小二乘参数估计任何一个参数估计问题都会引起一个超定线性方程组的求解问题 ...
董瑛
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四川大学学报. 自然科学版, 2007 语音通信中语音-噪声分离是一项艰巨而热门的研究课题.其中语音端点检测是最流行的方法之一.目前一种方法是检测短时平均幅度Mn和短时平均过门限率Zn.该方法的Mn和Zn参数检测不太准确.另一种是基于分形理论的检测方法.此方法要设置一个较佳的门限值通常比较困难.还有一种是基于DWT变换的方法.这种方法的互相关系数包络不能准确地表现原始语音信号的包络.为此,本文提出一种基于小波变换的均方值滤波和门限值编码的方法.本方法先对语音信号进行小尺度小波变换,然后进行均方值滤波,再进行门限值编码去确定语音端点 ...
张杰, 谢明, 吴晓红
doaj
, 2011 以开都河大山口站1956-2006年的年径流量资料为例,利用Morlet小波变换对其水文序列的多时间尺度演变特性进行了分析,并预测了开都河2006年以后的年径流量变化趋势.结果表明:开都河存在6 a、10 a、15 a和38 a等4个主周期,其中38 a和10 a分别为第一和第二主周期 ...
新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆乌鲁木齐,830052 +8 more
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基于分块图像小波相对能量和熵的视频镜头边界检测算法 [PDF]
, 2008 提出了对检测窗内图像帧进行分块并进行小波变换,计算尺度j上分块图像的低频、水平、垂直和对角信号的小波相对能量和小波熵的方法,给出了分块图像小波熵的计算公式.采用尺度j上分块图像低频信号小波熵作为特征向量检测视频镜头是否发生转换,即在检测窗内,帧间低频信号小波熵值只发生一次大突变(与设定的阈值相比)就是剪切转换,若发生多次比较大的变化就是渐变转换.采用检测窗内分块图像在尺度j上的垂直、水平和对角高频信号的小波熵作为另一特征量可以区分渐变镜头的类型:淡进/出(fadein/out)或扫换(wipe ...
戴小文, 蔡志平, 钟桂英
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基于PSCAD/EMTDC的呼辽±500kV直流输电工程主设备故障仿真分析
Gaoya dianqi, 2015 为了研究呼辽±500 k V直流输电工程主设备故障的电气特征,有效区分各主设备故障,利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC建立了呼辽±500 k V直流输电系统的详细模型,对高压直流输电系统主设备进行了详细介绍,并在此基础上对逆变侧主设备故障进行了仿真分析。仿真结果表明,交流滤波器故障后,逆变侧直流电压和电流变化很小。换流变压器故障后,逆变侧直流电压、电流持续振荡,系统失去稳定。平波电抗器发生短路故障后,逆变侧直流电流发生明显波动,且含有大量的谐波分量,逆变侧直流电压略微降低。最后,基于小波变换理论,
朱艳 +6 more
doaj
Gaoya dianqi, 2011 小波网络是近年来神经网络研究中的一个新分支,是结合小波变换理论与神经网络的思想构造的一种新的神经网络模型。笔者构造的前馈小波神经网络是将小波分析与BP神经网络融合,以Gauss小波及其伸缩平移系作为隐含层小波基函数并且对小波神经网络做了一些改进。选择了300组油中溶解气体含量作为前馈小波神经网络训练及故障识别的样本,并对仿真结果进行分析。实验结果显示:文中构造的小波神经网络适合变压器故障诊断,其性能优于改良IEC法,传统BP神经网络法和基于主成分分析法的BP神经网络 ...
方健, 彭辉, 李自品, 舒乃秋
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Fault Feature Extraction of Gearbox Based on Wavelet and Wavelet Package
, 2009 本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小波阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法。该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪。最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解 ...
尚文利 +3 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2003 给出了隐马尔科夫随机动态系统模型,并且介绍了小波变换在隐马尔科夫模型(HMM)非参数估计中的应用,同时探讨了其中Haar小波正交级数估计量分解尺度的选取.
敬晓龙, 马洪
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