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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
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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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谱图傅里叶变换与谱图小波变换基分析研究 被引量：3
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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SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合 被引量：3
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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
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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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基于时间-顶点谱图小波变换的动态纹理分类方法 被引量：3
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作者 韩微 乔玉龙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1008-1016,共9页
动态纹理在空间和时间上表现出“外观”和“运动”属性,为了有效结合这两种属性进行动态纹理分析,本文提出一种基于时间—顶点谱图小波变换与边缘分布协方差模型的动态纹理分类方法。该方法将动态纹理看成时间—顶点图信号,利用时间—... 动态纹理在空间和时间上表现出“外观”和“运动”属性,为了有效结合这两种属性进行动态纹理分析,本文提出一种基于时间—顶点谱图小波变换与边缘分布协方差模型的动态纹理分类方法。该方法将动态纹理看成时间—顶点图信号,利用时间—顶点谱图Meyer小波变换对动态纹理进行多尺度分解,再对每个子带应用边缘分布协方差模型,由此得到带内相关性的特征协方差矩阵作为动态纹理特征进行分类。由于时间—顶点图信号的表示可以有效描述动态纹理像素间的空间关系及其沿时间的变化,同时谱图小波变换继承了图表示和小波变换的优势,因此利用时间—顶点谱图小波分解与边缘分布协方差模型,可得到有效的动态纹理特征。在标准动态纹理数据集上的分类实验结果表明,本文方法具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 图信号处理 时间—顶点谱图小波变换 动态纹理分类
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谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用 被引量：22
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作者 董鑫 李国龙 +3 位作者 何坤 贾亚超 徐凯 李彪 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期96-107,共12页
通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理... 通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。 展开更多
关键词 谱图小波变换 阈值 降噪 滚刀主轴 振动信号
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