检索结果-南通市图书馆

haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

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汽车工程 2003年第5期25卷 510-513页

作者：李力屈梁生西安交通大学西安710049

推导和证明了haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性 ,指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分 ,并且使谐波和冲击信号在时间 -尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化。

关键词： haar小波变换连续小波变换变速器故障诊断汽车齿轮故障齿轮裂纹

基于信息熵和haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法

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仪器仪表学报 2015年第3期36卷 701-711页

作者：龙英何怡刚张镇袁莉芬长沙学院电子信息与电气工程系长沙410003 合肥工业大学电气与自动化学院合肥230009

针对开关电流(SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障准确率,提出了基于信息熵和haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法。该方法采用伪随机信号激励经蒙特卡罗分析、haar小波正交滤波器分解和信息熵及模糊集的计算来实现故... 详细信息

针对开关电流(SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障准确率,提出了基于信息熵和haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法。该方法采用伪随机信号激励经蒙特卡罗分析、haar小波正交滤波器分解和信息熵及模糊集的计算来实现故障特征的提取,以减少信号的冗余。最后构建故障字典,完成各故障模式的故障分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证,获得了100%的故障诊断准确率,与其它方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。

关键词：开关电流电路 haar小波变换信息熵故障诊断

基于haar小波变换的渐弃型废弃河道相识别

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浙江大学学报（工学版） 2012年第3期46卷 568-576页

作者：孔凡立李霁邹乐君沈晓华吴文渊苏楠浙江大学地球科学系浙江杭州310027 浙江省电子产品检验所浙江杭州310012

针对测井曲线进行沉积微相分析和渐弃型废弃河道微相计算机自动识别的问题,提出基于haar小波变换的测井曲线沉积微相和渐弃型废弃河道识别的方法.在该方法中,应用小波分解将测井曲线的信号分解为宏观特征信息、细节信息和噪音信息三部分... 详细信息

针对测井曲线进行沉积微相分析和渐弃型废弃河道微相计算机自动识别的问题,提出基于haar小波变换的测井曲线沉积微相和渐弃型废弃河道识别的方法.在该方法中,应用小波分解将测井曲线的信号分解为宏观特征信息、细节信息和噪音信息三部分;将渐弃型废弃河道和普通河道作为同一类,利用Bayes判别分析对经小波变换后得到的SP、RMN、RMG曲线的宏观特征信息建立其判相模型,通过该模型将渐弃型废弃河道和普通河道与其他沉积微相进行分离;利用渐弃型废弃河道和普通河道沉积微相在微电极幅度差上的差异,将RMN–RMG值与地层深度建立拟合曲线,利用曲线的斜率为判相依据,识别出渐弃型废弃河道和普通河道.采用C/C++语言在C++Builder平台上编写了本方法的应用程序,实现了从测井曲线沉积微相分析到平面相图自动生成的计算机化.该方法已被应用于大庆油田南二区东块1 480口井和南一区20口井的测井曲线分析处理,其结果与人工识别成果对比表明准确率达80%以上,能满足油田实际生产的要求.

关键词： haar小波变换测井曲线沉积微相废弃河道 Bayes分析

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基于haar小波变换的直扩信号参数盲估计

清华大学学报（自然科学版） 2006年第10期46卷 1665-1668页

作者：唱亮汪芙平王赞基清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号... 详细信息

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。

关键词：直接序列扩频(DS/SS)信号伪码(PC码)速率符号周期 haar小波变换

基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法

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黑龙江科技大学学报 2024年第2期34卷 317-322页

作者：韩龙左超赵雅婷姜楠黑龙江科技大学电气与控制工程学院哈尔滨150022

针对红外图像对比度低和清晰度差的问题,提出一种基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法。通过haar小波变换将红外图像分解为低频和高频分量,对低频和高频分量分别进行γ-Clahe变换和高斯滤波,将处理后低频和高频分量进行重构得... 详细信息

针对红外图像对比度低和清晰度差的问题,提出一种基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法。通过haar小波变换将红外图像分解为低频和高频分量,对低频和高频分量分别进行γ-Clahe变换和高斯滤波,将处理后低频和高频分量进行重构得到重构的红外图像,采用Real-esrgan算法对重构的红外图像进行超分辨率重建。结果表明,所提出的红外图像增强算法的主观和客观指标均优于HE、Clahe和Gamma算法,相较于上述三种传统算法PSNR平均提高了3.525、9.141和9.631,SSIM平均提高了0.085、0.295和0.162,使重建后的红外图像对比度和清晰度得到了增强。

关键词：红外图像 haar小波变换 γ-Clahe Real-esrgan

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基于haar小波变换的快速指纹识别算法

中国图象图形学报 2007年第4期12卷 673-677页

作者：刘伟杨圣中国科学技术大学精密机械与精密仪器系合肥230027

指纹中不同的空间频率和纹理方向代表了指纹图像的内在特征。为了提取这些特征,提出了基于haar小波变换的快速指纹识别算法。该算法在提取指纹特征有效区域的基础上,直接对指纹灰度图像进行haar小波变换以获取指纹特征向量。与传统的基... 详细信息

指纹中不同的空间频率和纹理方向代表了指纹图像的内在特征。为了提取这些特征,提出了基于haar小波变换的快速指纹识别算法。该算法在提取指纹特征有效区域的基础上,直接对指纹灰度图像进行haar小波变换以获取指纹特征向量。与传统的基于指纹细节特征的识别算法相比大大减少了计算量。另外,还将指纹识别算法移植到嵌入式安全领域。在基于Arm7处理器(主频100MHz)架构的嵌入式平台上,对FVC2000标准指纹数据库进行了实验,得到了很好的FAR,FRR关系图,并且整个识别过程耗时在1 s左右。实验结果表明,本文算法在快速指纹识别方面是成功的。

关键词：指纹识别 haar小波变换

用计算全息制作二维haar小波变换滤波器的研究

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激光与光电子学进展 2005年第3期42卷 19-21页

作者：盛兆玄王红霞王君周友杰毛彩荣第二炮兵工程学院物理教研室西安700025

提出了用计算全息制作三类haar子波滤波器的方法。将一维haar子波函数组合,将得到三种类型的二维haar子波函数,利用这三类二维haar子波可以分别对图像进行角、水平边和垂直边的提取。采用罗曼Ⅲ型迂回位相编码法对三类haar子波函数进行... 详细信息

提出了用计算全息制作三类haar子波滤波器的方法。将一维haar子波函数组合,将得到三种类型的二维haar子波函数,利用这三类二维haar子波可以分别对图像进行角、水平边和垂直边的提取。采用罗曼Ⅲ型迂回位相编码法对三类haar子波函数进行编码,绘出计算全息图。为了提高全息图的质量,采用显示器分屏抓图的办法,将全息图分割输出。在4f系统中实现对二维图像的三类haar子波变换,给出了提取二值图像特征的模拟结果。

关键词： haar小波变换滤波器制作计算全息图波函数子波变换二维图像 4f系统模拟结果图像特征编码法显示器提取

基于haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷预测

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石油化工高等学校学报 2015年第4期28卷 75-80页

作者：乔伟彪陈保东中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院山东青岛266580 辽宁石油化工大学石油天然气工程学院辽宁抚顺113001 华润(南京)市政设计有限公司江苏南京210000

针对天然气时负荷预测问题,提出了一种基于haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷组合预测模型。首先,对天然气时负荷数据样本时间序列进行小波分解,采用Mallat快速算法,母小波为haar小波,对分解出来的高频分量进行ARIMA预测,低频分量... 详细信息

针对天然气时负荷预测问题,提出了一种基于haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷组合预测模型。首先,对天然气时负荷数据样本时间序列进行小波分解,采用Mallat快速算法,母小波为haar小波,对分解出来的高频分量进行ARIMA预测,低频分量进行RBF预测;其次,对高频分量预测结果和低频分量预测结果进行haar小波重构;最后,以某市实际采集的天然气时负荷为例进行研究,并与自组织特征映射(Self-organizing Feature Map,SOFM)网络和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)网络(SOFM+MLP)组合预测模型进行对比分析。结果表明,组合预测模型较SOFM+MLP预测模型的MAPE值指标高出2.593 2%,预测精度显著提高,为实际工程的在线应用提供了有益参考。

关键词：天然气时负荷 haar小波变换 ARIMA RBF 预测

最小噪声分离变换与haar小波变换结合的壁画线状特征增强方法

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文物保护与考古科学 2021年第1期33卷 26-33页

作者：曹鹏辉吕书强侯妙乐赵林毅汪万福北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044 北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室北京100044 敦煌研究院保护研究所甘肃酒泉736200 国家古代壁画与土遗址保护工程技术研究中心甘肃酒泉736200

在壁画的保护与修复中,线状特征具有重要的意义。然而由于自然环境等因素的影响,壁画经常出现褪色残缺等病害,导致其线状特征难以辨认。因此,利用高光谱成像与haar小波变换结合,提出了一种壁画线状特征增强方法。首先,对高光谱影像进行... 详细信息

在壁画的保护与修复中,线状特征具有重要的意义。然而由于自然环境等因素的影响,壁画经常出现褪色残缺等病害,导致其线状特征难以辨认。因此,利用高光谱成像与haar小波变换结合,提出了一种壁画线状特征增强方法。首先,对高光谱影像进行最小噪声分离(MNF)变换,选取前10波段进行MNF逆变换进行重构,实现高光谱影像的降噪处理。其次,对重构后的影像选择真彩色波段变换为灰度图像,对灰度图像进行haar小波分解。然后,对最小噪声分离变换后的影像,利用最大平均梯度法进行最优波段选择,将最优波段利用haar小波进行变换,利用其分解后的低频信号与灰度图像分解后的低频信号相融合,高频信号使用MNF逆变换重构后的灰度图像。最后,对优化组合的低频和高频信号进行haar小波逆变换得到结果图像,达到增强线状特征的目的。经过与原始灰度影像、主成分分析线状特征增强方法对比,验证了线状特征增强方法的有效性。研究结果可为壁画的保护修复提供更丰富、更直观的参考信息。

关键词：壁画线状特征高光谱成像 haar小波变换最小噪声分离变换特征增强