基于边缘引导滤波增强和GWT的红外与微光图像融合 被引量：1

1

作者 盛志超 张昦润 王赫 《红外技术》 北大核心 2025年第7期793-801,共9页

图像融合是用特定的算法将两幅或多幅图像融合为一幅新的图像,用于提高图像的辨识度和细节丰富度。本文针对传统红外与微光图像融合方法出现细节缺失、边缘纹理不清晰等问题,提出了一种基于边缘引导滤波增强和图小波变换(Graph Wavelet ... 图像融合是用特定的算法将两幅或多幅图像融合为一幅新的图像,用于提高图像的辨识度和细节丰富度。本文针对传统红外与微光图像融合方法出现细节缺失、边缘纹理不清晰等问题,提出了一种基于边缘引导滤波增强和图小波变换(Graph Wavelet Transform,GWT)的图像融合算法。首先,使用边缘引导滤波对微光图像进行预处理增强。接着使用GWT对红外和微光图像分别进行多尺度分解,得到各自的低频子带图像和高频子带图像。对低频子图像,使用滚动引导滤波(Rolling Guidance Filtering,RGF)进行分解得到基础层和细节层,其中基础层利用视觉显著映射(Visual Saliency Map,VSM)进行融合,细节层利用最大绝对值原则(Max Absolute,MA)进行融合;对高频子图像,采用区域能量最大进行融合。最后,对融合后的低频和高频子带图像进行GWT反变换,得到最终的融合结果。在公开数据集上的实验结果表明,该方法表现出较好的主观视觉效果,优于所比较的其他算法,且保留了更多的纹理信息和边缘细节。 展开更多

关键词 图像融合 图小波变换 边缘引导滤波 滚动引导滤波

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谱图小波变换在谐振接地系统故障选线中的应用

2

作者 覃渝文 吕思辰 +3 位作者 吕飞鹏 朱玉勇 王少雄 廖建权 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期208-216,共9页

谐振接地系统发生单相接地故障后,电流较弱且故障条件复杂多变,以单一故障特征量为判据的选线方法存在失效的风险。在分析了健全线路和故障线路在高、低频段的不同阻抗特性,同时揭示了路图图频率与傅里叶频率的关系后,利用改进谱图小波... 谐振接地系统发生单相接地故障后,电流较弱且故障条件复杂多变,以单一故障特征量为判据的选线方法存在失效的风险。在分析了健全线路和故障线路在高、低频段的不同阻抗特性,同时揭示了路图图频率与傅里叶频率的关系后,利用改进谱图小波变换对各线路的零序电流信号进行不同频段的多尺度分解,根据故障线路与健全线路在特征频段上分解成分的幅值、极性差异,提出了一种通过正态分布概率密度函数融合2种故障指标的选线方法。仿真结果表明,所提方法在高阻接地、弧光接地等故障工况下依然能够准确选线,具有很强的可靠性。 展开更多

关键词 路图 图频率 谱图小波变换 正态分布 故障选线 故障分析

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基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法

3

作者 李英健 王永生 +1 位作者 刘晓君 任渊 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期696-703,共8页

实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动... 实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动量。为实现精准高效的负载数据预测,提出了一种基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法。首先,运用改进经验小波变换对负载数据做时频域变换,降低噪声干扰并得到有效分解后的模态特征;为了提高模型处理尖峰和非周期性特征的能力,利用金融技术指标设计适合负载数据特性的关键性能因子;然后,将模态特征和关键性能因子与原始序列进行特征重构,构建图学习层;最后,利用图注意力网络动态捕获负载序列和特征之间的关系,并通过双向长短期记忆网络关注时间依赖信息。使用亚马逊和阿里云等负载数据集进行实验验证,结果表明,在4个数据集上,RMSE相比最优对比模型分别降低了13.44%,36.90%,7.41%和14.93%。 展开更多

关键词 云平台 负载预测 经验小波变换 金融技术指标 图注意力网络 双向长短期记忆网络

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基于小波变换的昆虫刺吸电位(EPG)信号去噪研究 被引量：8

4

作者 吴莉莉 贾树恒 +3 位作者 邢玉清 卢少华 潘建斌 闫凤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1895-1899,共5页

昆虫刺吸电位(EPG)信号为研究刺吸式昆虫取食和传毒机理提供了有力的依据,然而EPG信号在采集过程中易受各种噪声的干扰,可利用小波变换将其去除。本文采用小波阈值去噪法,通过实验对比选择不同的小波基函数及阈值,以均方根误差和信噪比... 昆虫刺吸电位(EPG)信号为研究刺吸式昆虫取食和传毒机理提供了有力的依据,然而EPG信号在采集过程中易受各种噪声的干扰,可利用小波变换将其去除。本文采用小波阈值去噪法,通过实验对比选择不同的小波基函数及阈值,以均方根误差和信噪比为评价指标,确定了coif4小波6层分解,在Stein无偏风险估计准则下,改进阈值量化为最佳去噪方案;实验结果表明,该小波阈值去噪方法可以有效地去除不同干扰。本文研究的基于小波变换的EPG信号去噪为后续分析识别提供了保证。 展开更多

关键词 刺吸电位(EPG)信号 小波变换 阈值去噪

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融合外部属性的短时交通流预测研究 被引量：3

5

作者 王庆荣 吴玉玉 +1 位作者 朱昌锋 王媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期2974-2978,共5页

针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型(A-STIGCN)。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到... 针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型(A-STIGCN)。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到增强的特征向量。其次,采用图小波变换和自适应矩阵分别提取交通流局部和全局空间特征信息,并借助门控循环单元(GRU)对时间信息的长时记忆能力以提取其时间特性。最后,通过注意力机制来捕获时空动态变化性进行交通流预测。采用深圳出租车轨迹数据、对应天气数据以及POI数据进行预测,研究结果表明:A-STIGCN组合模型预测效果优于传统线性模型及变体模型,与未引入注意力机制的ASTGCN模型相比,MAE降低了约0.131,精度提高了0.068,与未引入外部因素的TGCN模型对比分析,MAPE降低了约0.637%,精度提高了0.079,从而更好地为交通管理提供指导意见。 展开更多

关键词 交通流预测 图小波变换 自适应矩阵 外部因素 门控循环机制 注意力机制

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结合小波变换与图像分割的快速目标提取 被引量：14

6

作者 王建青 郭敏 徐秋平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期215-217,共3页

基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素... 基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素点作为GMM参数迭代估计的样本点,减小了问题规模。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。 展开更多

关键词 小波变换 图像分割 高斯混合模型 目标提取

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基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法 被引量：5

7

作者 徐伟 冷成财 +1 位作者 于乃功 阮晓钢 《纳米技术与精密工程》 CAS CSCD 2013年第1期14-19,共6页

为改进SAR图像匹配的稳健性和实时性,提出一种基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法.该方法首先利用小波变换对图像进行分解,在低频子图像下构造等价图割,克服相干斑噪声干扰,避免NP困难,解决映射函数选取问题,从图像中分割出精确目标... 为改进SAR图像匹配的稳健性和实时性,提出一种基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法.该方法首先利用小波变换对图像进行分解,在低频子图像下构造等价图割,克服相干斑噪声干扰,避免NP困难,解决映射函数选取问题,从图像中分割出精确目标.其次利用尺度不变特征变换(SIFT)方法实现目标的特征匹配,降低搜索空间特征点描述,提高实时性.最后通过匹配关系找到变换参数,实现图像精确配准.实验结果表明,该方法能快速而精确地实现SAR图像配准. 展开更多

关键词 图像配准 小波变换 等价图割 尺度不变特征变换

原文传递

时频分析技术划分砂砾岩沉积期次方法探讨——以渤南洼陷北部陡坡带沙四段—沙三段为例 被引量：24

8

作者 郭玉新 隋风贵 +1 位作者 林会喜 刘雅利 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期8-11,共4页

基于米氏旋回分析,证实了渤南洼陷北部陡坡带沙四段—沙三段砂砾岩发育高频沉积旋回;将小波变换时频分析技术与Fischer图解法相结合,对研究区砂砾岩进行了沉积期次划分和对比。基于声波测井资料,采用db4小波,通过小波变换将渤南洼陷北... 基于米氏旋回分析,证实了渤南洼陷北部陡坡带沙四段—沙三段砂砾岩发育高频沉积旋回;将小波变换时频分析技术与Fischer图解法相结合,对研究区砂砾岩进行了沉积期次划分和对比。基于声波测井资料,采用db4小波,通过小波变换将渤南洼陷北部陡坡带沙四段上亚段—沙三段下亚段砂砾岩划分出93个高频沉积旋回,并在此基础上编制了Fischer图解。Fischer图解显示出研究层段发育了8个可容空间变化旋回,每个旋回的可容空间上升初期和下降末期对应了厚层砂砾岩沉积,可容空间最大处湖侵泥岩明显增多,反映了一个完整的砂砾岩进积—退积沉积旋回。据此,将研究层段砂砾岩划分为8个沉积期次。在单井沉积期次划分的基础上,通过地震约束的可容空间变化旋回对比,实现了连井沉积期次等时对比。 展开更多

关键词 砂砾岩 沉积期次 时频分析 小波变换 Fischer图解 陡坡带 渤南洼陷

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基于极限学习机的蚜虫刺吸电位波形的分类识别 被引量：2

9

作者 吴莉莉 邢玉清 +3 位作者 林爱英 郑宝周 潘建斌 闫凤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1535-1540,共6页

刺吸电位(Electrical Penetration Graph,EPG)仪是研究蚜虫取食行为、传毒机制等的有力工具,然而EPG波形的分类识别一直是靠人工进行,迫切需要波形自动识别来提高分析效率。采用了小波变换、希尔伯特-黄变换和极限学习机等算法对蚜虫EP... 刺吸电位(Electrical Penetration Graph,EPG)仪是研究蚜虫取食行为、传毒机制等的有力工具,然而EPG波形的分类识别一直是靠人工进行,迫切需要波形自动识别来提高分析效率。采用了小波变换、希尔伯特-黄变换和极限学习机等算法对蚜虫EPG信号中7种波形的特征提取和分类识别进行了研究。实验中对不同特征向量的决策树分类性能进行了对比,发现分形盒维数、Hurst指数、HHT前2层谱质心、第2~3层低频小波能量组成的6维特征向量识别效果最好,平均识别率可达91.61%。采用该特征向量进入极限学习机时可以获得更好的分类性能,平均识别率为93.57%,相比前期研究提高了2.14%。实验结果表明本文提出的基于极限学习机的EPG波形分类识别方法具有较高的识别性能,为研发EPG波形自动识别分析系统奠定了理论基础。 展开更多

关键词 极限学习机 小波变换 刺吸电位波形 特征提取 分类

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谱图傅里叶变换与谱图小波变换基分析研究 被引量：3

10

作者 李社蕾 杨博雄 陆娇娇 《计算机技术与发展》 2021年第5期85-89,共5页

卷积神经网络在欧氏数据上取得巨大成功之后,开始在图结构、几何流行等非欧数据上泛化。当前图卷积神经已成为研究热点。在数字图像去噪、压缩、增强、融合以及加密方面傅里叶变换与小波变换是不可或缺的处理手段,在图卷积神经中有卷积... 卷积神经网络在欧氏数据上取得巨大成功之后,开始在图结构、几何流行等非欧数据上泛化。当前图卷积神经已成为研究热点。在数字图像去噪、压缩、增强、融合以及加密方面傅里叶变换与小波变换是不可或缺的处理手段,在图卷积神经中有卷积定理将傅里叶变换用于实现图上的卷积运算,谱图小波变换也只是实现了卷积的快速算法,都是围绕如何在图结构上做卷积而展开的研究,没有真正发挥其作用,大大限制了图卷积神经网络性能的发挥。该文对谱图傅里叶变换与谱图小波变换基进行分析研究,同时研究基与图结构之间的关系。实验表明通过谱图傅里叶变换和谱图小波变换可以获取图结构的特征信息,为谱图小波变换和谱图傅里叶变换更深入地与图卷积神经网络结合提供了参考。 展开更多

关键词 谱图 小波变换 图卷积神经网络 傅里叶变换 卷积定理 本征函数 拉普拉斯算子

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基于小波变换与图割的彩色图像分割方法 被引量：4

11

作者 刘毅 冯国富 +2 位作者 江效尧 孙怀江 夏德深 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第10期2307-2310,共4页

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单... 为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高. 展开更多

关键词 图割 GRABCUT 高斯混合模型 小波变换 多分辨率分析 中心对称局部二值模式

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基于图小波注意力门控循环神经网络的交通流预测 被引量：1

12

作者 李松江 黄小莉 王鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第12期89-95,共7页

针对现有交通流预测方法无法对局部空间及动态时间建模的问题,提出一种图小波注意力门控循环神经网络模型(GW-AGRU)。将道路网络的空间信息以图的形式表示,运用基于小波变换的图卷积神经网络从图节点中提取邻近特征;在门控循环单元中融... 针对现有交通流预测方法无法对局部空间及动态时间建模的问题,提出一种图小波注意力门控循环神经网络模型(GW-AGRU)。将道路网络的空间信息以图的形式表示,运用基于小波变换的图卷积神经网络从图节点中提取邻近特征;在门控循环单元中融入注意力机制,充分挖掘交通数据的时间相关性;融合时空特征进行回归预测。在真实数据集上的实验结果表明,所提方法的预测性能均优于其他模型,能够有效地预测长期的交通流量。 展开更多

关键词 小波变换 图卷积网络 注意力机制 门控循环单元

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图小波变换在图像分割中的应用研究 被引量：1

13

作者 王林 樊淋杰 《微型机与应用》 2017年第8期39-41,44,共4页

在图像处理领域中,图像分割占有举足轻重的地位。传统的基于小波变换的图像分割算法,仅在规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息。为了在不规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息,提出一种基于图小波变换的图像分割算法。首先,将图... 在图像处理领域中,图像分割占有举足轻重的地位。传统的基于小波变换的图像分割算法,仅在规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息。为了在不规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息,提出一种基于图小波变换的图像分割算法。首先,将图像转换成图,在图域进行研究;然后,利用图小波变换进行图像分割。实验结果表明,与传统边缘算法相比,该算法用于图像分割,不仅能够有效地检测出图像边缘信息,而且对噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 图论 图小波变换 图像分割

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地形图像制备中的分形和小波变换应用

14

作者 刘建国 彭嘉雄 《红外与激光工程》 EI CSCD 1998年第3期13-17,共5页

为了制备高分辨率的地形图，建立了地形的分形模型，然后进行插值处理。经多次插值后，平滑效应显著，地形的纹理特征逐渐丧失。文中提出一种小波变换分层处理的方法，有效地克服了单纯分形插值的平滑效应，在保持地形纹理特征的基础上... 为了制备高分辨率的地形图，建立了地形的分形模型，然后进行插值处理。经多次插值后，平滑效应显著，地形的纹理特征逐渐丧失。文中提出一种小波变换分层处理的方法，有效地克服了单纯分形插值的平滑效应，在保持地形纹理特征的基础上，制得高分辨率的地形图。 展开更多

关键词 地形图 分形 小波变换 制备 图形学

原文传递

基于图的脑组织磁共振图像分割方法 被引量：2

15

作者 张竞丹 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期53-59,共7页

提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过... 提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过分割现象。因此,利用对偶树复小波变换高频子带信息构造基于图的分割方法中参数k的自适应取值函数,避免图像平滑区域分割后产生大量小区域。然后,以层次聚类算法合并分割得到的小区域,解决基于图的方法分割脑组织MR图像中存在的过分割问题。最后,通过大量真实脑组织MR图像实验证明该方法在脑组织MR图像分割中的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 基于图的算法 对偶树复小波变换 图像分割 脑组织MR图像 层次聚类算法

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基于面积加权GWT-GFT的水声目标识别

16

作者 陈鑫 邵杰 +2 位作者 王星星 杨鑫 杨世逸林 《计算机技术与发展》 2024年第7期108-115,共8页

由于海洋环境的复杂性,水声目标的识别具有很大的挑战性。为解决这类复杂环境下特征提取的问题,提出了一种基于面积加权的图小波变换-图傅里叶变换(GWT-GFT)的分析方法。在完成数据预处理后,为了能够凸显顶点之间的关系,提出了一种新的... 由于海洋环境的复杂性,水声目标的识别具有很大的挑战性。为解决这类复杂环境下特征提取的问题,提出了一种基于面积加权的图小波变换-图傅里叶变换(GWT-GFT)的分析方法。在完成数据预处理后,为了能够凸显顶点之间的关系,提出了一种新的基于顶点三角形面积的加权方法来构建图信号;构建好的图信号通过GWT分解为多尺度图分量;然后,利用GFT将这些分量从图域变换到特征值谱域进行分析;在此基础上,提取各分量特征值谱的特征;最后,利用基于高斯核函数的支持向量机(SVM)对获取的特征向量进行分类。基于水声信号ShipsEar数据库,采用5折交叉验证方法进行验证。与现有的其它方法相比,所提的模型以36个特征在376656个样本上取得了97.22%的准确率,证明了该分析方法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 水声目标识别 GWT-GFT 特征提取 图信号处理 顶点三角形面积加权

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基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合 被引量：3

17

作者 田立凡 杨莘 +1 位作者 梁佳明 吴谨 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第7期676-685,共10页

由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个... 由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。 展开更多

关键词 图像融合 谱图小波变换 多显著性 加权最小二乘优化

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基于局部区域的混合boost滤波和小波域图像融合算法

18

作者 化莉 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第7期290-293,共4页

研究图像融合的问题。针对传统基于像素级别的图像融合算法特征单一,或者基于区域性质的融合算法的缺陷,提出在小波变换域进行滤波,然后分割成若干区域,在不同区域进行图像融合的算法。首先,将图像变换到小波频率域;然后分别利用低频和... 研究图像融合的问题。针对传统基于像素级别的图像融合算法特征单一,或者基于区域性质的融合算法的缺陷,提出在小波变换域进行滤波,然后分割成若干区域,在不同区域进行图像融合的算法。首先,将图像变换到小波频率域;然后分别利用低频和高频子图像,通过boost滤波方法获得一个滤波图像;在滤波后图像上使用基于图论的分割算法获得不同的图像区域,最后,根据本文定义的两个融合准则进行区域内融合处理获得最终的融合图像。所提方法只需进行一级小波变换,较其他基于小波变换的图像融合算法具有更高的运算效率,同时,利用boost滤波技术,在保持图像细节的同时,能最大程度地保证各个不同源图像中相同信息得以保留。所提方法不容易受到噪声的干扰,融合结果更柔和,能广泛使用在图像预处理系统中。 展开更多

关键词 图像融合 小波变换 boost滤波器 图论 局部区域

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基于时空图小波神经网络的手部动作识别方法

19

作者 刘电霆 梁桂宾 周运刚 《电子机械工程》 2022年第3期59-64,共6页

根据车间人员操作监控的需要,文中研究了一种基于深度学习的新方法——时空图小波神经网络(ST-GWNN)。该算法对图小波卷积进行参数化,以降低每层图卷积层的参数复杂度,并采用一阶切比雪夫多项式逼近图小波卷积;分离多项式阶数K与邻接节... 根据车间人员操作监控的需要,文中研究了一种基于深度学习的新方法——时空图小波神经网络(ST-GWNN)。该算法对图小波卷积进行参数化,以降低每层图卷积层的参数复杂度,并采用一阶切比雪夫多项式逼近图小波卷积;分离多项式阶数K与邻接节点阶数之间的关系,固定多项式阶数,通过调整超参数s来改变邻域范围,从而识别更多复杂的手部动作。实验结果表明,文中提出的ST-GWNN在动作识别中的识别率优于目前常用的时空图卷积神经网络,并且能够充分利用动作的时空关联性。 展开更多

关键词 手部动作识别 图卷积神经网络 时空图 小波变换 一阶切比雪夫多项式

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基于谱图小波自适应阈值降噪的滚动轴承早期故障诊断 被引量：1

20

作者 梁伟龙 马萍 +1 位作者 王小荣 张宏立 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期117-122,281,共7页

针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期... 针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,将一维振动信号转换为路图信号,引入谱图小波变换将路图信号分解。其次,保留低频尺度系数,构建自适应阈值对高频系数进行阈值处理,通过谱图小波逆变换得到降噪信号。最后,为进一步抑制噪声,求取降噪信号的自相关函数,通过对自相关函数进行包络谱分析实现故障特征提取。将所提方法与其他几种经典降噪方法进行对比;结果表明,所提方法得到的降噪信号信噪比更高,可以更有效地实现滚动轴承早期微弱故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 路图 滚动轴承 谱图小波变换 自适应阈值降噪 自相关函数

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