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四川大学学报. 自然科学版, 1998 在自适应回声对消中应用多分辨率分析———对信号进行小波包子带分解后实行自适应对消，可以极大地降低计算复杂性．但若对信号进行的是正交分解（用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波），过程不具移不变性．为使过程具近似移不变性，作者由Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波基（Ｄ２０）开始，通过修正尺度函数，再由双尺度方程得到小波基，使小波基近似移不变，同时还考虑了修正后滤波器的完美重构问题，并讨论了移不变性和完美重构之间的关系．
朱燕娜, 王永德
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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
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, 2008 以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子:与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波器频响曲线的非理想截至性能是导致这一现象的根本原因。为克服传统算法的这一缺陷,提出一种改进算法。新算法在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善。最后 ...
李辉, 丁桦
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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
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, 2011 [[abstract]]摘要 利用磁力法探測地下構造或目標物時，環境存在著許多雜信，常見者如：遠處長波雜信、隨機無序分布之雜信以及背景磁力的變化等等，所以其所量測到的磁力數據往往都必須經過濾波的步驟後，方能初步判讀出目標物位置或地下構造。 本研究的模型測試證實小波多層次分析與適性濾波（本文意指維那與中值濾波兩者）對雜信濾除的可行性後，將野外1D和2D磁力數據透過小波多層次分析與適應性濾波將野外雜信濾除，並將信號加以重組分析，爾後，再進行信號分析以辨識地下構造（地層層面 ...
鍾佳芳
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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
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[Primary study on recognition of vascular stiffness based on wavelet scattering neural network]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2023 Ren S, Chen Z, Deng X, Fan Y, Sun A.
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Method for extracting wavelet characteristic based on blur wavelet bag disintegrating
, 2008 本发明属于信号处理和模式识别技术,具体公开一种基于模糊小波包分解的小波特征提取方法,取平稳信号或非平稳信号为信号样本,包括对已标明类别的信号样本的训练过程和新未知类别的信号样本的特征提取过程,以训练过程为主体;即通过训练过程找最优小波分解Ω*;以最优小波分解Ω*为基础,提取鉴别能力强的小波系数特征;在新未知类别样本的特征提取过程中提取已定位的小波系数作为最终特征。采用本发明对平稳或非平稳信号(包括剧烈变化信号)进行处理,提取出鉴别力强的小波系数特征,使同类信号的类内距尽量小 ...
史泽林, 李德强
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对非侵入式井下流量检测中，分布式光纤声波传感系统（distributed acoustic sensor，简称DAS）采集流致振动（flow‑induced vibration，简称FIV）信号时易受噪声及干扰信号影响，导致流量检测精度较低的问题，提出一种基于小波阈值的FIV信号滤波方法。首先，通过分析各层小波系数的标准差（standard deviation， 简称STD），确定小波分解层数；其次，利用平均流量与信号STD之间的二次关系，剔除各层小波系数中的干扰分量对FIV信号的影响；最后 ...
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