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Cycle-slip Detection of GPS Carrier Phase with Methodology of SA4 Multi-wavelet Transform 被引量:4
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作者 HUO Guoping MIAO Lingjuan 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第2期227-235,共9页
That cycle-slips remain undetected will significantly degrade the accuracy of the navigation solution when using carrier phase measurements in global positioning system (GPS). In this paper, an algorithm based on le... That cycle-slips remain undetected will significantly degrade the accuracy of the navigation solution when using carrier phase measurements in global positioning system (GPS). In this paper, an algorithm based on length-4 symmetric/anti-symmetric (SA4) orthogonal multi-wavelet is presented to detect and identify cycle-slips in the context of the feature of the GPS zero-differential carrier phase measurements. Associated with the local singularity detection principle, cycle-slips can be detected and located precisely through the modulus maxima of the coefficients achieved by the multi-wavelet transform. Firstly, studies are focused on the feasibility of the algorithm employing the orthogonal multi-wavelet system such as Geronimo-Hardin-Massopust (GHM), Chui-Lian (CL) and SA4. Moreover, the mathematical characterization of singularities with Lipschitz exponents is explained, the modulus maxima from wavelet to multi-wavelet domain is extended and a localization formula is provided from the modulus maxima of the coefficients to the original observation. Finally, field experiments with real receiver are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Because SA4 possesses the specific nature of good multi-filter properties (GMPs), it is superior to scalar wavelet and other orthogonal multi-wavelet candidates distinctly, and for the half-cycle slip, it also remains better detection, location ability and the equal complexity of wavelet transform. 展开更多
关键词 satellite navigation cycle-slip detection orthogonal multi-wavelet good multi-filter properties singularity detection
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Dyadic Bivariate Fourier Multipliers for Multi-Wavelets in L^2(R^2)
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作者 Zhongyan Li Xiaodi Xu 《Analysis in Theory and Applications》 CSCD 2015年第3期221-235,共15页
The single 2 dilation orthogonal wavelet multipliers in one dimensional case and single A-dilation(where A is any expansive matrix with integer entries and|det A|=2) wavelet multipliers in high dimensional case were c... The single 2 dilation orthogonal wavelet multipliers in one dimensional case and single A-dilation(where A is any expansive matrix with integer entries and|det A|=2) wavelet multipliers in high dimensional case were completely characterized by the Wutam Consortium(1998) and Z. Y. Li, et al.(2010). But there exist no more results on orthogonal multivariate wavelet matrix multipliers corresponding integer expansive dilation matrix with the absolute value of determinant not 2 in L~2(R~2). In this paper, we choose 2I2=(~2~0)as the dilation matrix and consider the 2 I2-dilation orthogonal multivariate waveletΨ = {ψ, ψ, ψ},(which is called a dyadic bivariate wavelet) multipliers. We call the3 × 3 matrix-valued function A(s) = [ f(s)], where fi, jare measurable functions, a dyadic bivariate matrix Fourier wavelet multiplier if the inverse Fourier transform of A(s)( ψ(s), ψ(s), ψ(s)) ~T=( g(s), g(s), g(s))~ T is a dyadic bivariate wavelet whenever(ψ, ψ, ψ) is any dyadic bivariate wavelet. We give some conditions for dyadic matrix bivariate wavelet multipliers. The results extended that of Z. Y. Li and X. L.Shi(2011). As an application, we construct some useful dyadic bivariate wavelets by using dyadic Fourier matrix wavelet multipliers and use them to image denoising. 展开更多
关键词 multi-wavelets Fourier multipliers image denoising
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Multi-Wavelet Bessel Sequences in Sobolev Spaces
3
作者 Jianping ZHANG Chuanli CAI 《Journal of Mathematical Research with Applications》 CSCD 2018年第5期487-495,共9页
Bessel sequence plays an important role in the study of frames for a Hilbert space with the convergence of a frame series, which has been widely studied in the literature. This paper addresses multi-wavelet Bessel seq... Bessel sequence plays an important role in the study of frames for a Hilbert space with the convergence of a frame series, which has been widely studied in the literature. This paper addresses multi-wavelet Bessel sequences in Sobolev spaces setting, the result obtained is useful for the study of multi-wavelet frames in these spaces. 展开更多
关键词 multi-wavelet Bessel sequence FRAME Sobolev spaces
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Balance of multi-wavelets
4
作者 毛一波 《Journal of Chongqing University》 CAS 2003年第2期55-58,共4页
The discrete scalar data need prefiltering when transformed by discrete multi-wavelet, but prefiltering will make some properties of multi-wavelets lost. Balanced multi-wavelets can avoid prefiltering. The sufficient ... The discrete scalar data need prefiltering when transformed by discrete multi-wavelet, but prefiltering will make some properties of multi-wavelets lost. Balanced multi-wavelets can avoid prefiltering. The sufficient and necessary condition of p-order balance for multi-wavelets in time domain, the interrelation between balance order and approximation order and the sampling property of balanced multi-wavelets are investigated. The algorithms of 1-order and 2-order balancing for multi-wavelets are obtained. The two algorithms both preserve the orthogonal relation between multi-scaling function and multi-wavelets. More importantly, balancing operation doesnt increase the length of filters, which suggests that a relatively short balanced multi-wavelet can be constructed from an existing unbalanced multi-wavelet as short as possible. 展开更多
关键词 balanced multi-wavelets approximation order balancing algorithm sampling property
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离散小波变换的超奈奎斯特速率无线光FBMC通信系统性能
5
作者 曹明华 韩生春 +3 位作者 张悦 张霞 陈轩 张凌雲 《光通信技术》 北大核心 2025年第5期21-26,共6页
为消除厄米特对称(Hermitian Symmetry)对滤波器组多载波(FBMC)在无线光通信(WOC)系统中的限制问题,提出了一种将离散小波变换(DWT)应用到光FBMC的新方案,并引入超奈奎斯特(FTN)技术提高系统频谱效率。采用蒙特卡洛法对系统的误码率、... 为消除厄米特对称(Hermitian Symmetry)对滤波器组多载波(FBMC)在无线光通信(WOC)系统中的限制问题,提出了一种将离散小波变换(DWT)应用到光FBMC的新方案,并引入超奈奎斯特(FTN)技术提高系统频谱效率。采用蒙特卡洛法对系统的误码率、峰均比(PAPR)、频谱效率和复杂度进行了分析,并与传统方案进行了对比。仿真结果表明:与直流偏置光(DCO)-FBMC和非对称限幅光(ACO)-FBMC相比,DWT-FBMC系统在误码率为10^(-4)时信噪比提升约5、2 dB,频谱效率分别提高了1.5、1 bit·s^(-1)·Hz^(-1);引入FTN后,FTN-DWT-FBMC系统能大幅提升频谱效率。 展开更多
关键词 无线光通信 滤波器组多载波 小波变换 超奈奎斯特
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基于有限测点的燃烧室出口温度不均匀度评估方法及试验验证
6
作者 王利伟 张轲 +2 位作者 郑培英 邬健 娄方远 《航空发动机》 北大核心 2025年第4期28-34,共7页
为了解决采用旋转测量方式对燃烧室出口进行扫场测量时位移机构复杂、试验时间长、试验成本高的问题,针对燃烧室出口温度场,归纳出典型工况下燃烧室出口截面温度场主导特征,提出了基于主导特征的测点布局及温度场重构方法,即利用离散的... 为了解决采用旋转测量方式对燃烧室出口进行扫场测量时位移机构复杂、试验时间长、试验成本高的问题,针对燃烧室出口温度场,归纳出典型工况下燃烧室出口截面温度场主导特征,提出了基于主导特征的测点布局及温度场重构方法,即利用离散的探针数据通过“多波数”近似的方法来重构燃烧室出口截面温度场,在此基础上评估燃烧室出口温度不均匀度,并基于发动机全环形燃烧室典型工况的试验数据对该温度场重构方法进行了验证。结果表明:基于10个周向测点数据即可实现燃烧室出口截面温度场重构,重构温度场能够较好地捕捉沿周向分布的燃烧室出口热斑;基于重构温度场评估得到的燃烧室出口径向温度分布与实测温度场的偏差在巡航工况下不超过2.5%,在最大推力工况下不超过5.0%。 展开更多
关键词 燃烧室 出口温度分布系数 出口径向温度不均匀系数 多波数近似 航空发动机
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多谱自适应小波和盲源分离耦合的生理信号降噪方法
7
作者 王振宇 向泽锐 +2 位作者 支锦亦 丁铁成 邹瑞 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期910-921,共12页
为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信... 为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。结果表明:所提方法在软阈值下具有较强的适用性,增强后的信号软阈值相比硬阈值,SNR提升约44.2%,RMSE下降约28.8%,处理时间减少约1.4%。软阈值相比自适应阈值,SNR提升约706%,RMSE下降约16.7%,处理时间减少约3.0%。为对比软阈值下各参数差异,使用软阈值对原始信号、加噪信号和增强信号进行对比分析及归一化处理。结果显示增强后的信号具有较好的SNR、较低的RMSE和较短的处理时间,软阈值下增强后的信号与原始信号相比,SNR提升约0.12%,RMSE下降约2.5%,处理时间减少约3.9%,进一步验证了所提方法的有效性,并提高了信号质量。 展开更多
关键词 多谱自适应小波 盲源分离 小波变换 降噪方法 生理信号
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基于W-G-VaR模型的股票市场风险测度
8
作者 张慧 魏佳琪 +1 位作者 孟纹羽 朱庆峰 《山东大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第8期21-33,共13页
为了验证基于不同频域尺度捕捉金融时间序列的概率分布不确定性特征可以有效提高VaR模型的度量精度,首次将小波多分辨率分析与非线性期望理论相结合构建W-G-VaR模型,选择美国标准普尔500指数(Standard&Poors 500 composite stock pr... 为了验证基于不同频域尺度捕捉金融时间序列的概率分布不确定性特征可以有效提高VaR模型的度量精度,首次将小波多分辨率分析与非线性期望理论相结合构建W-G-VaR模型,选择美国标准普尔500指数(Standard&Poors 500 composite stock price index,S&P 500 Index)与上证综合指数作为样本进行实证分析。结果表明,相比于G-VaR模型,从时域和频域双视角下构建的W-G-VaR模型在整个样本期间,尤其在重大风险发生期间具有更精确的风险度量结果,且捕捉不确定性时的窗口大小不会影响W-G-VaR模型的优越性。 展开更多
关键词 小波多分辨率分析 非线性期望理论 W-G-VaR模型 尾部风险
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代理注意力下域特征交互的高效图像去雾算法
9
作者 杨燕 贾存鹏 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第12期2527-2538,共12页
针对SwinTransformer在图像去雾任务中难以平衡全局依赖关系与计算复杂度、细节信息捕获能力不足的问题,提出代理注意力下域特征交互的高效图像去雾算法.以代理注意力替换多头自注意力,构建以代理Swin Transformer和高效多尺度注意力为... 针对SwinTransformer在图像去雾任务中难以平衡全局依赖关系与计算复杂度、细节信息捕获能力不足的问题,提出代理注意力下域特征交互的高效图像去雾算法.以代理注意力替换多头自注意力,构建以代理Swin Transformer和高效多尺度注意力为基本单元的编解码网络,在降低模型计算复杂度的同时增强空间和通道特征之间的信息流动.设计高频空间增强模块和低频通道增强模块,在特征提取的同时减少空间特征冗余,提高频域信息的有效性,并以跳跃连接的方式对空间域特征进行补偿.在编码器中间层构造快速傅里叶卷积密集残差结构,利用频谱信息提升图像恢复视觉效果.实验表明,所提算法可以降低模型计算复杂度和特征冗余,显著提升推理速度,且恢复图像的细节纹理完整,各项客观指标均较优. 展开更多
关键词 图像去雾 代理SwinTransformer 高效多尺度注意力 小波变换 特征增强
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基于改进DETR模型的轻量化茶叶病虫害检测方法
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作者 宋军 张佑丞 +1 位作者 徐锋 焦万果 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第8期39-47,54,共10页
针对复杂背景和多目标遮挡导致的检测精度下降问题,提出了一种基于深度学习的轻量化茶叶病虫害检测方法。该方法在现有DETR模型基础上引入小波变换-卷积模块,在减少模型参数量的同时显著提升了对多尺度特征的捕获能力;结合多尺度多头注... 针对复杂背景和多目标遮挡导致的检测精度下降问题,提出了一种基于深度学习的轻量化茶叶病虫害检测方法。该方法在现有DETR模型基础上引入小波变换-卷积模块,在减少模型参数量的同时显著提升了对多尺度特征的捕获能力;结合多尺度多头注意力机制,实现了跨尺度的全局特征融合,有效克服了传统注意力机制在小目标检测中的局限性;通过设计上下文引导空间特征重建特征金字塔网络,进一步提升复杂场景下目标检测的鲁棒性和精确性。实验结果表明,模型识别准确率达97.7%,参数量和浮点运算量均降低35%以上;通过在树莓派平台部署验证,表明所提方法能够准确、高效地完成茶叶病虫害检测任务。 展开更多
关键词 茶叶病虫害检测 DETR模型 小波变换 多尺度自注意力 树莓派
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抗混叠与多尺度特征融合的水下目标检测算法
11
作者 王书朋 李凡 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期209-217,共9页
针对水下环境复杂性带来的多尺度目标检测挑战,提出了改进算法WPS-YOLOv8。设计了小波池化卷积模块(wavelet pooling convolution,WPConv),该模块通过小波池化技术降低通道压缩后特征图的分辨率,有效抑制了传统下采样过程中产生的频率... 针对水下环境复杂性带来的多尺度目标检测挑战,提出了改进算法WPS-YOLOv8。设计了小波池化卷积模块(wavelet pooling convolution,WPConv),该模块通过小波池化技术降低通道压缩后特征图的分辨率,有效抑制了传统下采样过程中产生的频率混叠伪影,提升了特征提取质量和表达能力。提出了局部逐点分组重排卷积模块(partial pointwise group shuffle convolution,PGConv),该模块通过结合局部卷积与逐点卷积,能够在减少信息冗余的同时保持通道间的信息交互,弥补了深度可分离卷积的不足,增强了特征融合效果。提出了ShapeLoss损失函数,综合考虑影响不同尺度目标检测精度的因素,通过集成Shape-IoU和Shape-NWD两种损失测度,有效提升了对多尺度目标的总体检测精度。实验结果显示,相较于YOLOv8,WPS-YOLOv8在URPC2018和UTDAC2020水下数据集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)分别提升了8.6和4.4个百分点,展现了其在水下多尺度目标检测中的出色表现。 展开更多
关键词 海洋底栖生物 水下目标检测 小波池化 多尺度特征融合
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基于WAAP-YOLO的玉米伴生杂草检测模型
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作者 孟志永 贾雅微 +4 位作者 张秀清 倪永婧 张明 武琪 吴晨曦 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期386-394,共9页
为解决玉米伴生杂草存在样本形态各异、密集遮挡、背景复杂、尺度不一等问题,提出了目标检测模型WAAP-YOLO。首先,改进主干部分,将部分卷积替换为小波池化卷积,有效避免了混叠伪影现象;其次,引入聚合注意力机制构建C2f-AA模块,提升了模... 为解决玉米伴生杂草存在样本形态各异、密集遮挡、背景复杂、尺度不一等问题,提出了目标检测模型WAAP-YOLO。首先,改进主干部分,将部分卷积替换为小波池化卷积,有效避免了混叠伪影现象;其次,引入聚合注意力机制构建C2f-AA模块,提升了模型在复杂背景下对杂草特征的提取能力;最后,以ASF-P2-Net替换原始neck网络,通过尺度序列融合模块引入P2检测头,降低模型复杂度,显著提升小目标检测效果。结果表明,WAAP-YOLO检测算法的mAP@0.5指标、mAP@0.5∶0.95指标、F1、参数量分别为97.2%、85.8%、94.0%、2.1×10^(6),优于YOLOv5s、YOLOv8n、YOLOv10n等常见目标检测模型。所提模型可显著提升玉米田间杂草的精准识别能力,可为促进种植业的智能化和可持续发展提供参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 杂草识别 小波池化 注意力机制 多尺度融合
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基于DWT-CNN-Informer模型的液压支架压力多步长预测
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作者 张传伟 张刚强 +1 位作者 路正雄 李林岳 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期57-63,共7页
为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神... 为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神经网络(CNN)模型提取频率特征;提取的频率特征输入Informer编码器,经位置编码和多头概率稀疏自注意力机制捕捉时序变化特征,并结合自注意力蒸馏减少特征冗余;将Informer解码器改为全连接层,直接输出各分量多步长预测结果;重构叠加各分量多步长预测结果得到液压支架压力多步长预测结果。研究结果表明:在预测步长分别为6,12,24时,DWT-CNN-Informer模型相比LSTM、Informer、CNN-Informer模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标上均表现出更高预测精度。研究结果为液压支架压力精准预测提供有效方法。 展开更多
关键词 液压支架压力 多步长预测 离散小波变换 CNN模型 Informer模型
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基于小波神经网络的偏微分方程求解方法
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作者 韩峰 彭国良 +1 位作者 史雪婷 王建国 《现代应用物理》 2025年第1期234-240,282,共8页
本文建立了一种基于多分辨小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的偏微分方程求解方法。该方法具有人工神经网络结构物理意义明确、训练速度快的特点。结合小波多分辨分析理论,根据问题的复杂程度,可以不断增大网络结构,从而增加... 本文建立了一种基于多分辨小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的偏微分方程求解方法。该方法具有人工神经网络结构物理意义明确、训练速度快的特点。结合小波多分辨分析理论,根据问题的复杂程度,可以不断增大网络结构,从而增加网络的逼近能力。计算结果表明,与PINN方法进行了对比,本文方法在求解精度和速度两方面均有显著提高。对典型偏微分方程问题进行求解,结果表明,该方法能够随着网络节点的增加,求解精度不断提高。 展开更多
关键词 小波神经网络 多尺度 偏微分方程 数值模拟
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基于RFID技术的动态手势指令识别方法仿真
15
作者 许燕 王维兰 《计算机仿真》 2025年第2期248-251,487,共5页
与静态手势指令不同,动态手势指令通过手的运动轨迹和速度来表达方向、速度、力度等内容,信息更加丰富,因此识别难度更大。为了有效提升动态手势指令识别效果,提出一种基于RFID技术的动态手势指令识别方法。通过RFID技术采集动态手势指... 与静态手势指令不同,动态手势指令通过手的运动轨迹和速度来表达方向、速度、力度等内容,信息更加丰富,因此识别难度更大。为了有效提升动态手势指令识别效果,提出一种基于RFID技术的动态手势指令识别方法。通过RFID技术采集动态手势指令,采用小波变换对动态手势指令图像展开分解处理,获取初步去噪动态手势指令图像。同时引入多尺度双边滤波算法对动态手势指令图像再次处理。将经过去噪处理后的动态手势指令图像转换为两种变换特征,将其作为特征识别的依据。针对变换特征使用多中心模糊C均值聚类算法提取动态手势指令特征,将全部特征的编码信息存储到知识库中,通过改进编辑距离计算待测特征动作序列和知识库中动态手势指令编码信息的相似度,根据相似度匹配完成动态手势指令识别。仿真测试结果表明,采用所提方法可以有效提升动态手势指令识别结果的准确性,且识别效果较好。 展开更多
关键词 手势识别 小波变换 多中心模糊均值聚类算法 相似度
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基于GASF与MSCAM-DenseNet的小样本齿轮故障诊断方法
16
作者 史丽晨 张鹏 +1 位作者 王海涛 周星宇 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期3033-3045,共13页
针对小样本条件下所得样本不足,特征未能有效提取导致诊断精度下降的问题,提出一种GASF与MSCAM-DenseNet相结合的小样本齿轮故障诊断方法。首先,运用格拉姆角和域(GASF)将多源振动信号变换为二维特征,采用二维离散小波变换(2D-DWT)重构... 针对小样本条件下所得样本不足,特征未能有效提取导致诊断精度下降的问题,提出一种GASF与MSCAM-DenseNet相结合的小样本齿轮故障诊断方法。首先,运用格拉姆角和域(GASF)将多源振动信号变换为二维特征,采用二维离散小波变换(2D-DWT)重构多源特征。其次,由于一般的密集连接卷积网络(DenseNet)不具备识别多尺度特征的能力,因而在DenseNet中引入多尺度通道注意力机制(MSCAM),提出一种改进网络模型,即MSCAM-DenseNet。最后,以重构后的GASF作为MSCAM-DenseNet的输入,待特征识别完成后,由网络分类器完成故障特征分类。采用实验室行星齿轮数据集和东南大学齿轮箱数据集对所提模型验证,并与其他诊断模型进行对比。实验结果证明,所提方法在小样本、变工况条件下具有较高的故障识别准确率,较强的泛化能力和抗噪能力。 展开更多
关键词 齿轮 小样本故障诊断 格拉姆角和域 二维离散小波变换 多尺度通道注意力机制
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物联网环境下异步多传感器数据深度融合算法研究
17
作者 殷存举 张薇 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1321-1326,共6页
在物联网环境中,现有方法未考虑异步多传感器数据融合过程中权重和偏置的计算,从而导致信息出现缺失,降低融合结果的质量。为了改善这个问题,提出了一种考虑引入权重和偏置计算的异步多传感器数据深度融合算法。首先采用经验小波变换方... 在物联网环境中,现有方法未考虑异步多传感器数据融合过程中权重和偏置的计算,从而导致信息出现缺失,降低融合结果的质量。为了改善这个问题,提出了一种考虑引入权重和偏置计算的异步多传感器数据深度融合算法。首先采用经验小波变换方法对异步多传感器数据展开重构处理,提高数据质量;其次利用逐步回归特征选择方法选取出最有信息量的特征,以减少冗余信息降低维度;最后,通过计算选择特征在深度融合过程中的权重与偏置,并结合深度自动编码器网络(DAEN网络),完成对异步多传感器数据的深度融合。结果表明,所提算法均方误差可维持在1.0 dB以下,平均绝对百分比误差在3.5%以下,拟合度为0.96,融合耗时在8.5s以下,具有较好的融合效果和效率。 展开更多
关键词 异步多传感器 数据融合 经验小波变换方法 逐步回归特征选择 DAEN网络
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基于小波包分解重构的变工况行星齿轮箱故障诊断
18
作者 史丽晨 周星宇 杨超 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期50-57,共8页
针对在变工况环境下齿轮箱故障振动数据复杂程度高和故障特征难以提取的问题,提出一种基于小波包分解的三通道数据融合和多尺度残差网络的变工况齿轮箱故障诊断方法。该方法利用小波包分解重构将齿轮箱三通道振动信号进行融合,并利用格... 针对在变工况环境下齿轮箱故障振动数据复杂程度高和故障特征难以提取的问题,提出一种基于小波包分解的三通道数据融合和多尺度残差网络的变工况齿轮箱故障诊断方法。该方法利用小波包分解重构将齿轮箱三通道振动信号进行融合,并利用格拉姆角和图像编码方法转化为二维图像;使用多尺度卷积结构与残差结构相结合的网络结构对变工况齿轮箱故障进行诊断;引入高效通道注意力机制,增强不同尺度卷积下提取到不同特征的敏感性,从而提高模型的表征能力和分类性能。实验结果表明,所提方法在定转速、变负载故障数据下诊断准确率可达到99.59%,定负载、变转速故障数据下诊断准确率可达到98.58%,证明该方法可以有效地弱化运行中变转速和变负载对故障特征的影响。 展开更多
关键词 小波包分解 多尺度卷积 变工况 故障诊断 齿轮箱
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台湾海峡及其邻区重力异常小波多尺度分析 被引量:1
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作者 陈灵茜 徐新禹 +2 位作者 赵永奇 田子涵 赵思敏 《地震研究》 北大核心 2025年第4期561-571,共11页
介绍了小波多尺度分析方法的基本原理,利用bior3.5小波对理论模型的浅部和深部异常进行了有效分离,初步验证了该方法的有效性。利用SGG-UGM-2模型和Earth2014地形模型计算了台湾海峡及其邻区的布格重力异常,并基于小波多尺度分析方法对... 介绍了小波多尺度分析方法的基本原理,利用bior3.5小波对理论模型的浅部和深部异常进行了有效分离,初步验证了该方法的有效性。利用SGG-UGM-2模型和Earth2014地形模型计算了台湾海峡及其邻区的布格重力异常,并基于小波多尺度分析方法对其进行5阶分解和近似场源深度的计算,得到不同深度的重力异常。结果显示:研究区的布格重力异常值由台湾海峡中心向西北侧华南大陆逐渐降低,异常幅值为-20~580 mGal,陆地异常明显低于海洋异常,其中最低值位于扬子板块,最高值位于菲律宾板块。小波多尺度分解得到的1~5阶重力异常细节场可以反映出研究区的断裂带由不同深度构造运动产生。小波分解的4、5阶重力异常细节场在马尼拉海沟区域和加瓜海脊的异常特征反映了研究区板块俯冲生热使得下地壳高温熔融物质向上涌的动力学过程;对比分析各阶重力异常细节场和断层分布的特征发现研究区的断裂带由不同深度构造运动产生。3、4阶重力异常细节场说明研究区的强震发生在板块边界处、次级地块的边界活动带以及高重力梯度带区域,且震源深部的地壳结构影响浅部强震的发生。 展开更多
关键词 台湾海峡 小波多尺度分析 重力异常 地壳构造
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基于ICEEMDAN和改进小波阈值的输电线路故障行波信号降噪 被引量:1
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作者 王玲桃 任宏伟 +2 位作者 王紫瑜 王韦涛 李健 《电子设计工程》 2025年第12期56-61,共6页
为了有效地滤除输电线路故障行波信号中的噪声,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和改进小波阈值相结合的降噪方法。该方法通... 为了有效地滤除输电线路故障行波信号中的噪声,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和改进小波阈值相结合的降噪方法。该方法通过ICEEMDAN将含噪的故障行波信号分解为一系列频率逐渐降低的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),根据复合多尺度散布熵(Composite Multi-scale Dispersion Entropy,CMDE)将IMF划分为噪声分量和真实分量,利用改进小波阈值对噪声分量降噪处理,并与有用的真实分量重构,得到最终所需的故障行波信号。实验结果表明,与小波阈值降噪、ICEEMDAN降噪和ICEEMDAN-CMDE-小波阈值降噪方法相比,所提方法降噪后信噪比平均提升了19.1%、均方根误差平均降低了20.9%,能够更加真实地反映故障行波信号的特征。 展开更多
关键词 输电线路故障行波 ICEEMDAN 改进小波阈值 复合多尺度散布熵 信号降噪
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